Informationen zu den Modulen
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Modul (6 Credits)
Kausalanalyse
- Name im Diploma Supplement
- Causal Analysis
- Verantwortlich
- Voraussetzungen
- Siehe Prüfungsordnung.
- Workload
- 180 Stunden studentischer Workload gesamt, davon:
- Präsenzzeit: 60 Stunden
- Vorbereitung, Nachbereitung: 60 Stunden
- Prüfungsvorbereitung: 60 Stunden
- Dauer
- Das Modul erstreckt sich über 1 Semester.
- Qualifikationsziele
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
- Prüfungsmodalitäten
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). Die Art der Prüfung wird jeweils zu Semesterbeginn vom Dozenten festgelegt.
- Verwendung in Studiengängen
- Bestandteile
Vorlesung (3 Credits)
Kausalanalyse
- Name im Diploma Supplement
- Causal Analysis
- Anbieter
- Lehrperson
- SWS
- 2
- Sprache
- deutsch
- Turnus
- unregelmäßig
- maximale Hörerschaft
- unbeschränkt
- Erläuterung zum unregelmäßigen Turnus
- Die Veranstaltung findet zunächst einmalig statt und wird in Abhängigkeit der studentischen Aufnahme unter Berücksichtigung der personellen Ressourcen des Lehrgebiets Ökonometrie ggf. fortgeführt.
- empfohlenes Vorwissen
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.
- Lehrinhalte
Kernwerkzeuge der empirischen Kausalanalyse, etwa:
- Identifikation
- Kausale Diagramme
- Matching
- Simulation
- Fixed Effects
- Event Studies
- Difference in Differences
- Instrumental Variables
- Regression Discontinuity
- Literaturangaben
- Huntington-Klein, N. The Effect: An Introduction to Research Design and Causality. https://theeffectbook.net/
- Cunningham, S. Causal Inference – The Mixtape. https://mixtape.scunning.com/
Weitere Literatur wird ggf. in der Veranstaltung bekannt gegeben.
- Hörerschaft
Übung (3 Credits)
Kausalanalyse
- Name im Diploma Supplement
- Causal Analysis
- Anbieter
- Lehrperson
- SWS
- 2
- Sprache
- deutsch
- Turnus
- unregelmäßig
- maximale Hörerschaft
- unbeschränkt
- Erläuterung zum unregelmäßigen Turnus
- Die Veranstaltung findet zunächst einmalig statt und wird in Abhängigkeit der studentischen Aufnahme unter Berücksichtigung der personellen Ressourcen des Lehrgebiets Ökonometrie ggf. fortgeführt.
- empfohlenes Vorwissen
siehe Vorlesung
- Lehrinhalte
siehe Vorlesung
- Literaturangaben
- siehe Vorlesung
- didaktisches Konzept
- Übungsaufgaben
- Replikation empirischer Studien
- Diskussion
- Gemeinsames Programmieren
- Hörerschaft