Universität Wien

040131 UK Introductory Econometrics (BA) (2023W)

8.00 ECTS (4.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
VOR-ORT
Moodle

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Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 150 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Make-up-exam (for those who provide a sick note):
Donnerstag 08.02.2024 11.30-13.00 Ort: Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock

Tutorium:
MO wtl von 09.10.2023 bis 06.11.2023 15.00-16.30 Ort: Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock;
MO wtl von 27.11.2023 bis 22.01.2024 15.00-16.30 Ort: Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock

  • Montag 02.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Dienstag 03.10. 18:30 - 20:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 09.10. 15:00 - 16:30 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 09.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Dienstag 10.10. 18:30 - 20:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 16.10. 15:00 - 16:30 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 16.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Dienstag 17.10. 18:30 - 20:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 23.10. 15:00 - 16:30 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 23.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Dienstag 24.10. 18:30 - 20:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 30.10. 15:00 - 16:30 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 30.10. 16:45 - 18:15 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Dienstag 31.10. 18:30 - 20:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 06.11. 15:00 - 16:30 Hörsaal 12 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 06.11. 16:45 - 18:15 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Dienstag 07.11. 18:30 - 20:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 13.11. 16:45 - 18:15 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Dienstag 14.11. 18:30 - 20:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 20.11. 16:45 - 18:15 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Dienstag 21.11. 18:30 - 20:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 27.11. 15:00 - 16:30 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 27.11. 16:45 - 18:15 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Dienstag 28.11. 18:30 - 20:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 04.12. 15:00 - 16:30 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 04.12. 16:45 - 18:15 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Dienstag 05.12. 18:30 - 20:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 11.12. 15:00 - 16:30 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 11.12. 16:45 - 18:15 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Dienstag 12.12. 18:30 - 20:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 08.01. 15:00 - 16:30 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 15.01. 15:00 - 16:30 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 15.01. 16:45 - 18:15 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Dienstag 16.01. 18:30 - 20:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 22.01. 15:00 - 16:30 Hörsaal 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 22.01. 16:45 - 18:15 Hörsaal 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Dienstag 23.01. 18:30 - 20:00 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 29.01. 16:45 - 18:15 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Donnerstag 08.02. 11:30 - 13:00 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

The course provides an introduction to the most common statistical methods that are used in modern economics. In particular, the course will introduce students to the concept of linear regression analysis discussing how to set up and estimate linear regression models and conduct statistical inference with them. In doing so, the course will provide an understanding of causal inference and, more generally, guidelines for interpreting empirical regression results and the corresponding hypothesis tests. The course will also treat implementation issues related to regression analysis, such as misspecification or omitted variables. Empirical applications in Stata and R illustrate the methods.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Homework assignment (20%), mid-term exam (30%), final exam (50%). The homework assignment can be done in groups of up to three.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

To pass, students need to achieve at least 50% of the maximum achievable score in total.

Prüfungsstoff

All topics covered in class.

Literatur

(1) J. Wooldridge (2015): Introductory Econometrics, Cengage Learning.
(2) J. Stock and M. Watson (2019): Introduction to Econometrics, Pearson.
(2) Optionally: J. Angrist and S. Pischke (2008): Mostly Harmless Econometrics, Princeton Univ. Press.
(More detailed reading lists will be provided and continuously updated throughout the semester).

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 29.01.2024 15:45