Vorlesung

Fortgeschrittene Ökonometrie

Name im Diploma SupplementAdvanced Econometrics
Anbieter Lehrstuhl für Ökonometrie (http://www.oek.wiwi.uni-due.de/)
LehrpersonProf. Dr. Christoph Hanck
Dr. Yannick Hoga
Dr. Thomas Deckers
SWS2Spracheenglisch
TurnusSommersemestermaximale Hörerschaftunbeschränkt

empfohlenes Vorwissen

Kenntnisse grundlegender ökonometrischer Methoden wie etwa in dem Modul "Einführung in die Ökonometrie" vermittelt sowie gute Kenntnisse der mathematischen Statistik.

Lehrinhalte

Ausgewählte Themen, bspw.

  1. Statistical Learning:
    • Linear regression and k-nearest neighbors
    • Classification
    • Resampling methods
    • Linear Model selection and regularization
    • Polynomial regression, splines and local regression
    • Tree-Based methods
    • Support vector machines
    • Unsupervised learning
  2. Nonparametric Econometrics:
    • Univariate density estimation
    • Multivariate density estimation
    • Inference about the density
    • Nonparametric regression
    • Smoothing discrete variables
    • Regression with discrete covariates
    • Semiparametric methods
    • Instrumental variables
  3. Bayesian Econometrics:
    • Bayesian inference
    • Classical simulation methods
    • Markov chains
    • Markov chain Monte-Carlo methods
    • Gibbs-Sampler, Metropolis-Hastings algorithm
    • Applications, such as linear regression, Lasso, (multivariate) time series, latent variable models
  4. Statistical Modeling of Extremes:
    • Models for maxima
    • Peaks over threshold
    • Extremes of dependent sequences
    • Extremes of non-stationary sequences
    • Multivariate extremes

Literaturangaben

  • Baltagi, B. H. (2011). Econometrics (5. Aufl.). Berlin [u.a.]: Springer.
  • Bishop, C. M. (2006). Pattern recognition and machine learning. New York: Springer.
  • Davidson, R.; MacKinnon, J. G. (1993). Estimation and inference in econometrics. New York [u.a.]: Oxford Univ. Press.
  • Davidson, R.; MacKinnon, J. G. (2004). Econometric theory and methods. New York [u.a.]: Oxford Univ. Press.
  • Greenberg, E. (2013). Introduction to Bayesian econometrics (2. Aufl.). Cambridge [u.a.]: Cambridge University Press.
  • Hastie, T.; Tibshirani R.; Friedman, J. (2013). The elements of statistical learning : data mining, inference, and prediction (2. Aufl.). New York: Springer.
  • Hayashi, F. (2000). Econometrics. Princeton [u.a.]: Princeton Univ. Press.
  • Henderson, D. J.; Parmeter, C. F. (2015). Applied Nonparametric Econometrics. New York: Cambridge University Press
  • James, G.; Witten, D.; Hastie, T.; Tibshirani, R. (2016). An introduction to statistical learning : with applications in R. New York [u.a.]: Springer.
  • Li, Q.; Racine, J. S. (2006). Nonparametric Econometrics: Theory and Parctice. Princeton Univers. Press
  • Verbeek, M. (2012). A guide to modern econometrics (4. Aufl.). Chichester, West Sussex: Wiley.
  • Wooldridge, J. M. (2010). Econometric analysis of cross section and panel data (2. Aufl.). Cambridge, Mass. [u.a.]: MIT Press.

didaktisches Konzept

Die Veranstaltung ist als Vorlesung konzipiert, die jedoch durch vielfältige, sachorientierte Diskussionen ihren Frontalcharakter weitestgehend verliert. Dazu R-Illustrationen, gemeinsames Programmieren der statistischen Konzepte, Übungsaufgaben.

Hörerschaft

  • BWL EaF Master 2015>Wahlpflichtbereich >Modul "Fortgeschrittene Ökonometrie"1.-3. Fachsemester, Pflicht
  • ECMX Master 2019>Wahlpflichtbereich >Bereich Econometric Methods >Modul "Fortgeschrittene Ökonometrie"1.-3. Fachsemester, Pflicht
  • GOEMIK Master 2016>Wahlpflichtbereich >Bereich Volkswirtschaftslehre >Modul "Fortgeschrittene Ökonometrie"1.-3. Fachsemester, Pflicht
  • MuU Master 2013>Wahlpflichtbereich I >Wahlpflichtbereich I A.: Methodologie und allgemeine Theorien zur Untersuchung von Märkten und Unternehmen >Modul "Fortgeschrittene Ökonometrie"1.-2. Fachsemester, Pflicht
  • VWL Master 2009-V2013>Wahlpflichtbereich I >Modul "Fortgeschrittene Ökonometrie"1.-3. Fachsemester, Pflicht
  • WiInf Master 2010>Wahlpflichtbereich >Wahlpflichtbereich II: Informatik, BWL, VWL >Wahlpflichtmodule der Volkswirtschaftslehre >Modul "Fortgeschrittene Ökonometrie"1.-3. Fachsemester, Pflicht
WIWI‑C0467 - Vorlesung: Fortgeschrittene Ökonometrie