316202 Statistical and Econometric Models (V) (SoSe 2025)

Inhalt, Kommentar

This course differs from other courses as its main objective is to convey the ideas of statistical modeling. These use methods such as estimation and testing.
However the focus is on applying these methods in order to obtain a statistical model for a given problem.

Different tools in this respect are discussed including
+ different classes of models (including models for count data, categorical data and panel data)
+ various diagnostic tools (hypothesis tests; AIC, stepwise selection procedures)
+ modelling tools such as non-parametric estimation methods

The course will mostly use likelihood maximization as estimation methods. But also econometric estimation tools like GMM (of which instrumental variables are a special case) are discussed to support modelling. The main reference is thr book by Cameron and Trivedi.

The course is quite intense as it features 4 hours of lectures each week supplement with a problem solving session/tutorial.

Exams: The course features a mid term exam and a final exam.

Literaturangaben

Colin Cameron and Pravin Trivedi: Microeconometrics: Methods and Applications. Cambridge University Press, 2005.

Lehrende

Termine ( Kalendersicht )

Rhythmus Tag Uhrzeit Format / Ort Zeitraum  
wöchentlich Mo 14-16 S1-209 07.04.-18.07.2025
nicht am: 21.04.25 / 09.06.25
wöchentlich Fr 12-14 U2-223 07.04.-18.07.2025
nicht am: 18.04.25

Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
31-M-Ectr1 Econometrics 1 Statistical and Econometric Models benotete Prüfungsleistung
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  
Studieren ab 50    
Wirtschaftswissenschaften - Angebote für Erasmus / Incomings (Bachelor)    

Basic knowledge of statistics (such as the BA courses 31-M3 and 31-M9) is required. All prerequisites are covred with material in the lecture, however, the lectures will be hard to follow without sufficient prior knowledge.

The first two weeks in the course will provide hints on whether the prior knowledge is sufficient.

Lernraum (E-Learning)
Lernraum (E-Learning)
Moodle-Kurs
Moodle-Kurs
registrierte Anzahl: 49
Dies ist die Anzahl der Studierenden, die die Veranstaltung im Stundenplan gespeichert haben. In Klammern die Anzahl der über Gastaccounts angemeldeten Benutzer*innen.
Adresse:
SS2025_316202@ekvv.uni-bielefeld.de
Lehrende, ihre Sekretariate sowie für die Pflege der Veranstaltungsdaten zuständige Personen können über diese Adresse E-Mails an die Veranstaltungsteilnehmer*innen verschicken. WICHTIG: Sie müssen verschickte E-Mails jeweils freischalten. Warten Sie die Freischaltungs-E-Mail ab und folgen Sie den darin enthaltenen Hinweisen.
Falls die Belegnummer mehrfach im Semester verwendet wird können Sie die folgende alternative Verteileradresse nutzen, um die Teilnehmer*innen genau dieser Veranstaltung zu erreichen: VST_508177293@ekvv.uni-bielefeld.de
Reichweite:
49 Studierende direkt per E-Mail erreichbar
Hinweise:
Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
Freitag, 22. November 2024 
Letzte Änderung Zeiten:
Donnerstag, 6. Februar 2025 
Letzte Änderung Räume:
Donnerstag, 6. Februar 2025 
Art(en) / SWS
Vorlesung (V) / 4
Sprache
Diese Veranstaltung wird komplett in englischer Sprache gehalten
Einrichtung
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Fragen oder Korrekturen?
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ID
508177293