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Modul (6 Credits)

Empirische Methoden

Name im Diploma Supplement
Empirical Methods
Verantwortlich
Voraus­setzungen
Siehe Prüfungsordnung.
Workload
180 Stunden studentischer Workload gesamt, davon:
  • Präsenzzeit: 60 Stunden
  • Vorbereitung, Nachbereitung: 75 Stunden
  • Prüfungsvorbereitung: 45 Stunden
Dauer
Das Modul erstreckt sich über 1 Semester.
Qualifikations­ziele

Die Studierenden

  • kennen ausgewählte empirische Methoden
  • beherrschen den Umgang mit Daten, die Grundlage empirischer Analysen sind
  • wenden ausgewählte empirische Methoden mit geeigneter Software eigenständig an
Praxisrelevanz

Die Kenntnis geeigneter Methoden zur empirischen Untersuchung interessierender Sachverhalte ist von besonderer Praxisrelevanz.

Prüfungs­modalitäten

Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in Form einer Präsentation (i.d.R. 10 - 20 Minuten, 50 % der Note) und einer Hausarbeit (10 - 20 Seiten, 50 % der Note) zu einer eigenständigen empirischen Analyse.

Verwendung in Studiengängen
  • ECMXWahlpflichtbereichME6 Applied Econometrics1.-3. FS, Wahlpflicht
  • GOEMIKWahlpflichtbereich Bereich Volkswirtschaftslehre1.-3. FS, Wahlpflicht
  • MuUWahlpflichtbereich IWahlpflichtbereich I A.: Methodologie und allgemeine Theorien zur Untersuchung von Märkten und Unternehmen1.-2. FS, Wahlpflicht
  • VWLWahlpflichtbereich I1.-3. FS, Wahlpflicht
  • WiMatheVWL-M I 1.-4. FS, Wahlpflicht
  • WiMatheVWL-M II1.-4. FS, Wahlpflicht
Bestandteile
Name im Diploma Supplement
Empirical Methods
Anbieter
Lehrperson
SWS
2
Sprache
deutsch
Turnus
Wintersemester
maximale Hörerschaft
20
empfohlenes Vorwissen

Kenntnisse der Methoden der deskriptiven und induktiven Statistik, Statistiksoftware R

Abstract

Im Rahmen der Vorlesung werden für das empirische Arbeiten mit umfangreichen Datensätzen besonders relevante statistische Methoden behandelt. Hierbei stehen Methoden für den Umgang mit Paneldaten und Methoden zur Abschätzung von Treatment Effekten im Vordergrund.

Lehrinhalte
  • Methoden der Analyse von Panel- und Verweildauerdaten
  • Methoden der statistischen Kausalanalyse
  • Anwendung der Methoden mit Hilfe der statistischen Software R
Literaturangaben
  • Cheng Hsiao, Analysis of Panel Data, 2nd Edition, Cambridge, 2003.
  • Andreas Behr/Ulrich Pötter, Einführung in die Statistik mit R, München, 2010.
  • José C. Pinheiro/Douglas M. Bates, Mixed-Effects Models in S and S-Plus, New York, 2000.
  • Badi H. Baltagi, Econometric Analysis of Panel Data, 4th edition, Chichester, 2008.
  • P.J. Diggle/P. Heagerty/K.-Y. Liang/S.L. Zeger, Analysis of Longitudinal Data, 2nd edition, Oxford, 2002.
  • Paul Rosenbaum, Obsevational Studies, 2nd edition, New York, 2002.
  • Frank E. Harrell, Jr., Regression Modeling Strategies, New York, 2001.
didaktisches Konzept

Die statistischen Methoden werden vorgetragen, anhand von Übungsaufgaben vertieft und am Computer an umfangreichen Datensätzen angewendet.

Hörerschaft
Vorlesung: Empirische Methoden (WIWI‑C0479)
Name im Diploma Supplement
Empirical Methods
Anbieter
Lehrperson
SWS
2
Sprache
deutsch
Turnus
Wintersemester
maximale Hörerschaft
20
empfohlenes Vorwissen

Kenntnisse der Methoden der deskriptiven und induktiven Statistik, Statistiksoftware R

Abstract

Im Rahmen der Übung werden für das empirische Arbeiten mit umfangreichen Datensätzen besonders relevante statistische Methoden behandelt. Hierbei stehen Methoden für den Umgang mit Paneldaten und Methoden zur Abschätzung von Treatment Effekten im Vordergrund.

Lehrinhalte
  • Methoden der Analyse von Panel- und Verweildauerdaten
  • Methoden der statistischen Kausalanalyse
  • Anwendung der Methoden mit Hilfe der statistischen Software R
Literaturangaben
  • Cheng Hsiao, Analysis of Panel Data, 2nd Edition, Cambridge, 2003.
  • Andreas Behr/Ulrich Pötter, Einführung in die Statistik mit R, München, 2010.
  • José C. Pinheiro/Douglas M. Bates, Mixed-Effects Models in S and S-Plus, New York, 2000.
  • Badi H. Baltagi, Econometric Analysis of Panel Data, 4th edition, Chichester, 2008.
  • P.J. Diggle/P. Heagerty/K.-Y. Liang/S.L. Zeger, Analysis of Longitudinal Data, 2nd edition, Oxford, 2002.
  • Paul Rosenbaum, Obsevational Studies, 2nd edition, New York, 2002.
  • Frank E. Harrell, Jr., Regression Modeling Strategies, New York, 2001.
didaktisches Konzept

Die statistischen Methoden werden vorgetragen, anhand von Übungsaufgaben vertieft und am Computer an umfangreichen Datensätzen angewendet.

Hörerschaft
Übung: Empirische Methoden (WIWI‑C0624)
Modul: Empirische Methoden (WIWI‑M0508)