040178 UK Empirische Volkswirtschaftslehre (BA) (2024W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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Zusammenfassung
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 09.09.2024 09:00 bis Do 19.09.2024 12:00
- Abmeldung bis Mo 14.10.2024 23:59
An/Abmeldeinformationen sind bei der jeweiligen Gruppe verfügbar.
Gruppen
Gruppe 1
max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Mittwoch 02.10. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Mittwoch 09.10. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Mittwoch 16.10. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Mittwoch 23.10. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Mittwoch 30.10. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Mittwoch 06.11. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Mittwoch 13.11. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Mittwoch 20.11. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Mittwoch 27.11. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Mittwoch 04.12. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Mittwoch 11.12. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- N Mittwoch 08.01. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Mittwoch 15.01. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Mittwoch 22.01. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Mittwoch 29.01. 09:45 - 11:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Donnerstag 30.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Prüfungsstoff
We will seek to cover the following topics in this course:
1. Introduction to R
2. Review of the Multiple Linear Regression Model and Inference
3. Endogeneity
4. Panel Data Methods
5. Instrumental Variable Estimation
1. Introduction to R
2. Review of the Multiple Linear Regression Model and Inference
3. Endogeneity
4. Panel Data Methods
5. Instrumental Variable Estimation
Literatur
1) Wooldridge, J. (2015). Introductory econometrics: A modern approach (Sixth edition, student ed.)
2) Hill R. C., Griffiths W. E., Lim G. C. (2018). Principles of Econometrics. (Fifth edition)
3) Heiss, F. (2020). Using R for Introductory Econometrics (2nd edition)
2) Hill R. C., Griffiths W. E., Lim G. C. (2018). Principles of Econometrics. (Fifth edition)
3) Heiss, F. (2020). Using R for Introductory Econometrics (2nd edition)
Gruppe 2
max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Donnerstag 03.10. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Donnerstag 10.10. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Donnerstag 17.10. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Donnerstag 24.10. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Donnerstag 31.10. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Donnerstag 07.11. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Donnerstag 14.11. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Donnerstag 21.11. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Donnerstag 28.11. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Donnerstag 05.12. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- N Donnerstag 12.12. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Donnerstag 09.01. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Donnerstag 16.01. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Donnerstag 23.01. 16:45 - 18:15 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
- Donnerstag 30.01. 13:15 - 14:45 Hörsaal 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Prüfungsstoff
We will cover the following topics in this course:
1. Introduction to R
2. Review of the Multiple Linear Regression Model and Inference
3. Endogeneity
4. Panel Data Methods
5. Instrumental Variable Estimation
6. Difference-in-Differences
7. Regression Discontinuity Design
1. Introduction to R
2. Review of the Multiple Linear Regression Model and Inference
3. Endogeneity
4. Panel Data Methods
5. Instrumental Variable Estimation
6. Difference-in-Differences
7. Regression Discontinuity Design
Literatur
1) Wooldridge, J. (2015). Introductory econometrics: A modern approach (Sixth edition, student ed.)
2) Hanck, C., M. Arnold, A. Gerber, and M. Schmelzer (2024). Introduction to Econometrics with R. (Fifth edition)
3) Heiss, F. (2020). Using R for Introductory Econometrics (2nd edition)
2) Hanck, C., M. Arnold, A. Gerber, and M. Schmelzer (2024). Introduction to Econometrics with R. (Fifth edition)
3) Heiss, F. (2020). Using R for Introductory Econometrics (2nd edition)
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
This is a course in which students will reinforce the tools learned in Introductory Econometrics (BA) by applying them to real world data sets using econometric software. Prior knowledge at the level will be assumed throughout the course. The aim of the course is for students to get hands on experience in analyzing observational data using the open source programming language R and acquire the tools to carry out empirical research projects on their own.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Four problem sets (total of 60%), final exam (40%). The problem sets can be done in groups of up to three.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Students should hand in all problem sets and attend the final exam. A minimum of 51% is required to pass the course.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Do 03.10.2024 16:45