Vorlesung + Übung: Mikroökonometrie - Details

Vorlesung + Übung: Mikroökonometrie - Details

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Allgemeine Informationen

Veranstaltungsname Vorlesung + Übung: Mikroökonometrie
Semester SS 2023
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden 38
Heimat-Einrichtung Prof. Dr. Robert Nuscheler - Finanzwissenschaft, insb. Gesundheitsökonomik
Veranstaltungstyp Vorlesung + Übung in der Kategorie Lehre
Erster Termin Montag, 17.04.2023 08:15 - 09:45, Ort: (J 1106)
Teilnehmende Dieser Kurs richtet sich an Master-Studierende.
Voraussetzungen Grundlagen der Ökonometrie oder der induktiven
Statistik sollten bekannt sein.
Leistungsnachweis Hausarbeit.
Veranstaltung findet in Präsenz statt / hat Präsenz-Bestandteile Ja
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

Räume und Zeiten

(J 1106)
Montag: 08:15 - 09:45, wöchentlich (10x)
(J: CIP 2113)
Montag: 15:45 - 17:15, wöchentlich (10x)
Dienstag: 08:15 - 09:45, wöchentlich (10x)
(J 2106)
Donnerstag, 20.04.2023, Donnerstag, 27.04.2023 10:00 - 11:30

Modulzuordnungen

Kommentar/Beschreibung

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.