Vorlesung + Übung: Mikroökonometrie - Details

Vorlesung + Übung: Mikroökonometrie - Details

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General information

Course name Vorlesung + Übung: Mikroökonometrie
Semester SS 2023
Current number of participants 37
Home institute Prof. Dr. Robert Nuscheler - Finanzwissenschaft, insb. Gesundheitsökonomik
Courses type Vorlesung + Übung in category Teaching
First date Monday, 17.04.2023 08:15 - 09:45, Room: (J 1106)
Participants Dieser Kurs richtet sich an Master-Studierende.
Pre-requisites Grundlagen der Ökonometrie oder der induktiven
Statistik sollten bekannt sein.
Performance record Hausarbeit.
Veranstaltung findet in Präsenz statt / hat Präsenz-Bestandteile Yes
Hauptunterrichtssprache deutsch
Literaturhinweise Cameron, Colin A. Und Pravin K. Trivedi (2005): Microeconometrics. Cambridge
University Press, Cambridge, England.
Cameron, Colin A. Und Pravin K. Trivedi (2009): Microeconometrics using STATA.
STATA Press, College Station, Texas, USA.
Stock, James H. und Mark W. Watson (2007): Introduction to Econometrics, 2nd edition.
Pearson, Addison Wesley, Boston, USA.
Verbeek, Marno (2008): A Guide to Modern Econometrics, 3rd edition. John Wiley &
Sons, Chichester, England.
Wooldridge, Jeffrey M. (2005): Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data.
MIT Press, Cambridge, Massachusetts, USA

Rooms and times

(J 1106)
Monday: 08:15 - 09:45, weekly (10x)
(J: CIP 2113)
Monday: 15:45 - 17:15, weekly (10x)
Tuesday: 08:15 - 09:45, weekly (10x)
(J 2106)
Thursday, 20.04.2023, Thursday, 27.04.2023 10:00 - 11:30

Module assignments

Comment/Description

Dies ist ein Kurs in angewandter Mikroökonometrie, der sich auf ökonometrische Modelle
konzentrieren wird, die insbesondere für sogenannte Mikrodaten, d. h. für Daten auf der Ebene von
Individuen oder Firmen, von Bedeutung sind. Folgende Themen werden abgedeckt: Modelle für
qualitativ abhängige Variable, Modelle für begrenzte abhängige Variable, Zähldatenmodelle,
Zeitabhängige Modelle und Paneldatenmodelle. Die theoretischen Grundlagen werden in der
Vorlesung gelegt. In den Übungen (in Kleingruppen) werden die besprochenen Modelle auf
Datensätze angewendet; die verwendete Software ist STATA. Am Ende des Semesters sollen die
Studenten in der Lage sein, einen Mikro-Datensatz eigenständig zu analysieren.