Universität Wien

040294 UK Econometrics and Causal Inference (BA) (2018W)

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

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

Details

max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Mittwoch 03.10. 16:45 - 20:00 Hörsaal 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 Erdgeschoß
  • Mittwoch 10.10. 16:45 - 20:00 Studierzone
  • Mittwoch 17.10. 16:45 - 20:00 PC-Seminarraum 5 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Donnerstag 18.10. 15:00 - 18:15 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Mittwoch 07.11. 16:45 - 20:00 Studierzone
  • Mittwoch 14.11. 16:45 - 20:00 Studierzone
  • Mittwoch 21.11. 16:45 - 20:00 Studierzone
  • Freitag 23.11. 13:15 - 16:30 PC-Seminarraum 2 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Untergeschoß
  • Mittwoch 28.11. 16:45 - 20:00 Studierzone
  • Mittwoch 05.12. 16:45 - 20:00 Studierzone
  • Mittwoch 12.12. 16:45 - 20:00 Studierzone
  • Mittwoch 09.01. 16:45 - 20:00 Studierzone
  • Mittwoch 16.01. 16:45 - 20:00 Studierzone
  • Mittwoch 23.01. 16:45 - 20:00 Studierzone
  • Mittwoch 30.01. 16:45 - 20:00 Studierzone

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

The aim of this course is to help you to understand modern applied econometric methods and to foster the skills needed to plan and execute your own empirical projects. Topics include randomized trials, regression, differences-in-differences, instrumental variables and regression-discontinuity designs. This is an “applied-empirical” course, meaning that priority will be given to concrete applications rather than to formal derivation of the econometrics methods used in the applications.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Exam: 34%. Homework 33%. Presentation in class 33%.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Assessment is based on one open-book exam, homework and a presentation in class.

Prüfungsstoff

All the material covered in class will be relevant for the exams.

Literatur

J. Angrist and J.S. Pischke, Mastering ‘Metrics: The Path from Cause to Effect, Princeton
University Press, 2014. http://masteringmetrics.com/

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:29