Allgemeine Informationen

Veranstaltungsname	Vorlesung + Übung: Mikroökonometrie
Semester	SS 2022
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden	34
Heimat-Einrichtung	Prof. Dr. Robert Nuscheler - Finanzwissenschaft, insb. Gesundheitsökonomik
Veranstaltungstyp	Vorlesung + Übung in der Kategorie Lehre
Erster Termin	Montag, 25.04.2022 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	Klausur (60 Minuten) und Hausaufgaben.
Online/Digitale Veranstaltung	Veranstaltung wird in Präsenz abgehalten.
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

Lehrende

Räume und Zeiten

(J 1106): Montag: 08:15 - 09:45, wöchentlich (10x)
(CIP-Pool 2113): Montag: 15:45 - 17:15, wöchentlich (9x); Dienstag: 08:15 - 09:45, wöchentlich (9x)

Studienbereiche

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.