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).
Keine besonderen.
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.
Rhythmus | Tag | Uhrzeit | Format / Ort | Zeitraum | |
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wöchentlich | Mo | 16-18 | D2-136 | 07.10.2024-31.01.2025 |
Modul | Veranstaltung | Leistungen | |
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30-M11 Vernetzung: Sozialwissenschaftliche Nachbardisziplinen | 1. Vorlesung | Studieninformation | |
2. Vorlesung | Studieninformation | ||
31-M23 Profilmodul Statistische Methoden | Einführung in die Mikroökonometrie | Studieninformation | |
31-SW-StaM Statistische Methoden | Einführung in die Mikroökonometrie | Studieninformation |
Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.
Studiengang/-angebot | Gültigkeit | Variante | Untergliederung | Status | Sem. | LP | |
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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.