Information about the modules

Module (6 Credits)

Kausalanalyse


Name in diploma supplement
Causal Analysis
Responsible
Prof. Dr. Christoph Hanck
Admission criteria
See exam regulations.
Workload
180 hours of student workload, in detail:
  • Attendance: 60 hours
  • Preparation, follow up: 60 hours
  • Exam preparation: 60 hours
Duration
The module takes 1 semester(s).
Qualification Targets

Die Studierenden

  • verfügen über umfassende Kenntnisse moderner statistischer und ökonometrischer Methoden und beherrschen deren Anwendung bei der Lösung empirischer, ökonometrischer Fragestellungen
  • kennen die formalen Eigenschaften zentraler Verfahren und können sie mathematisch zeigen
  • können dabei insbesondere beurteilen, unter welchen Bedingungen unterschiedliche Verfahren die Beantwortung kausaler Fragen ermöglichen (und wann nicht) und dazu die geeigneten Daten auswählen
  • können entsprechend erlangte empirische Befunde kritisch kommentieren
  • sind in der Lage, eigenständig und mit Hilfe geeigneter statistischer und ökonometrischer Software praktische Probleme zu lösen
  • können selbständig ausgewählte Übungsaufgaben bearbeiten
Module Exam

Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in Gestalt einer Klausur (in der Regel: 60-90 Minuten) oder einer mündlichen Prüfung (in der Regel: 20-40 Minuten) oder mini-assignments inkl. Kurzpräsentationen sowie mündlicher Prüfung (in der Regel: 20-40 Minuten). Die Art der Prüfung wird jeweils zu Semesterbeginn vom Dozenten festgelegt.

Usage in different degree programs
  • BWL BachelorVertiefungsstudiumWahlpflichtbereichBereich Volkswirtschaftslehre, Rechtswissenschaft, Wirtschaftsinformatik, InformatikVertiefungsbereich Volkswirtschaftslehre 4.-6. Sem, Elective
  • VWL BachelorVertiefungsstudiumWahlpflichtbereichBereich Volkswirtschaftslehre, Statistik und Ökonometrie Vertiefungsbereich Statistik/Ökonometrie 4.-6. Sem, Elective
Elements

Lecture (3 Credits)

Kausalanalyse


Name in diploma supplement
Causal Analysis
Organisational Unit
Lehrstuhl für Ökonometrie
Lecturers
Prof. Dr. Christoph Hanck
Cycle
irregular
SPW
2
Language
German
Explanation for irregular cycle
Die Veranstaltung findet zunächst einmalig statt und wird in Abhängigkeit der studentischen Aufnahme unter Berücksichtigung der personellen Ressourcen des Lehrgebiets Ökonometrie ggf. fortgeführt.
Participants at most
no limit
Participants
see module

Preliminary knowledge

Kenntnisse der statistischen Inferenz und (multiplen) linearen Regression so wie etwa vermittelt im Modul Einführung in die Ökonometrie.

Abstract

Der Kurs bietet aufbauend auf vorhandenen Kenntnissen der Ökonometrie eine Einführung in empirische Werkzeuge, die unter geeigneten Bedingungen belastbare statistische Kausalaussagen liefern können. Hierbei werden methodischen und intuitive Grundlagen der Verfahren, konkrete empirische Analysen als auch die eigenständige Implementierung in statistischer Software behandelt.

Contents

Kernwerkzeuge der empirischen Kausalanalyse, etwa:

  • Identifikation
  • Kausale Diagramme
  • Matching
  • Simulation
  • Fixed Effects
  • Event Studies
  • Difference in Differences
  • Instrumental Variables
  • Regression Discontinuity

Literature

Weitere Literatur wird ggf. in der Veranstaltung bekannt gegeben.

Lecture: Kausalanalyse (WIWI‑C1230)

Exercise (3 Credits)

Kausalanalyse


Name in diploma supplement
Causal Analysis
Organisational Unit
Lehrstuhl für Ökonometrie
Lecturers
Prof. Dr. Christoph Hanck
Cycle
irregular
SPW
2
Language
German
Explanation for irregular cycle
Die Veranstaltung findet zunächst einmalig statt und wird in Abhängigkeit der studentischen Aufnahme unter Berücksichtigung der personellen Ressourcen des Lehrgebiets Ökonometrie ggf. fortgeführt.
Participants at most
no limit
Participants
see module

Preliminary knowledge

siehe Vorlesung

Contents

siehe Vorlesung

Literature

  • siehe Vorlesung

Teaching concept

  • Übungsaufgaben
  • Replikation empirischer Studien
  • Diskussion
  • Gemeinsames Programmieren
Exercise: Kausalanalyse (WIWI‑C1231)
Module: Kausalanalyse (WIWI‑M0944)