310208 Einführung in die Mikroökonometrie (V) (WiSe 2023/2024)

Contents, comment

In dieser Vorlesung werden die Grundlagen des Faches Ökonometrie in Hinsicht auf die Mikroökonometrie vertieft. Die Ökonometrie beschäftigt sich mit der empirischen Modellierung von ökonomischen Vorgängen mit Hilfe von mathematischen Modellen mittels statistischer Methoden. Der Bereich der Mikroökonometrie konzentriert sich dabei auf Anwendungen in der Mikroökonomie. Die Daten bestehen hier also meist aus Beobachtungen
von Individuen (einzelne Personen oder Unternehmen) und nicht Aggregaten (Regionen, Staaten). Daher liegt der Fokus auf Modellen für Querschnittsdatensätze sowie Paneldatensätze.

Den Hauptteil der Vorlesung bildet eine Ausweitung der Kleinstquadrateschätzung für lineare Modelle von Paneldatensätzen, die Variablen von verschiedenen Individuen über verschiedene Zeitpunkte hinweg beobachten. Ein zweiter Schwerpunkt sind nichtlineare Modelle, die Spezifika der abhängigen Variable berücksichtigen. So werden binäre Daten (0/1 Variable) und Zähldaten behandelt.

Die Vorlesung ist eingebunden im Modul 31-M23 und eignet sich gut zur Kombination mit Zeitreihenanalyse (im SoSe) oder multivariate Methoden (parallel dazu).

Requirements for participation, required level

Keine besonderen.

Bibliography

Die Vorlesung folgt wie die Einführung in die Ökonometrie eng dem Buch J. Wooldridge: Introductory Econometrics, Cengage Learning.

Das Buch ist in verschiedenen Auflagen erhältlich, auch gut Online. Die Ausgaben unterscheiden sich nur unwesentlich.

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Subject assignments

Module Course Requirements  
30-M11 Vernetzung: Sozialwissenschaftliche Nachbardisziplinen 1. Vorlesung Student information
2. Vorlesung Student information
31-M23 Profilmodul Statistische Methoden Einführung in die Mikroökonometrie Student information
31-SW-StaM Statistische Methoden Einführung in die Mikroökonometrie Student information

The binding module descriptions contain further information, including specifications on the "types of assignments" students need to complete. In cases where a module description mentions more than one kind of assignment, the respective member of the teaching staff will decide which task(s) they assign the students.

Degree programme/academic programme Validity Variant Subdivision Status Semester LP  
Studieren ab 50    

Es wird dringend empfohlen, die Module 31-M2 Mathematik, 31-M3 Statistik und 31-M9 Datenanalyse absolviert zu haben. Die Veranstaltung verwendet
intensiv die darin erworbenen Kompetenzen.

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Last update basic details/teaching staff:
Monday, July 31, 2023 
Last update times:
Friday, August 11, 2023 
Last update rooms:
Friday, August 11, 2023 
Type(s) / SWS (hours per week per semester)
lecture (V) / 2
Department
Faculty of Business Administration and Economics
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423379097