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Veranstaltung
Nicht- und Semiparametrik [WS222521300]
Dozent/en
Einrichtung
- KIT-Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Bestandteil von
- Teilleistung Nicht- und Semiparametrik | Wirtschaftsingenieurwesen (M.Sc.)
- Teilleistung Nicht- und Semiparametrik | Technische Volkswirtschaftslehre (M.Sc.)
- Teilleistung Nicht- und Semiparametrik | Wirtschaftsinformatik (M.Sc.)
- Teilleistung Nicht- und Semiparametrik | Informationswirtschaft (M.Sc.)
- Teilleistung Nicht- und Semiparametrik | Wirtschaftsmathematik (M.Sc.)
Literatur
Li, Racine: Nonparametric Econometrics: Theory and Practice. Princeton University Press, 2007.
Veranstaltungstermine
- 26.10.2022 11:30 - 13:00 - Room: 10.91 Oberer Hörsaal Maschinenbau
- 02.11.2022 11:30 - 13:00 - Room: 10.91 Oberer Hörsaal Maschinenbau
- 09.11.2022 11:30 - 13:00 - Room: 10.91 Oberer Hörsaal Maschinenbau
- 16.11.2022 11:30 - 13:00 - Room: 10.91 Oberer Hörsaal Maschinenbau
- 23.11.2022 11:30 - 13:00 - Room: 10.91 Oberer Hörsaal Maschinenbau
- 30.11.2022 11:30 - 13:00 - Room: 10.91 Oberer Hörsaal Maschinenbau
- 07.12.2022 11:30 - 13:00 - Room: 10.91 Oberer Hörsaal Maschinenbau
- 14.12.2022 11:30 - 13:00 - Room: 10.91 Oberer Hörsaal Maschinenbau
- 21.12.2022 11:30 - 13:00 - Room: 10.91 Oberer Hörsaal Maschinenbau
- 11.01.2023 11:30 - 13:00 - Room: 10.91 Oberer Hörsaal Maschinenbau
- 18.01.2023 11:30 - 13:00 - Room: 10.91 Oberer Hörsaal Maschinenbau
- 25.01.2023 11:30 - 13:00 - Room: 10.91 Oberer Hörsaal Maschinenbau
- 01.02.2023 11:30 - 13:00 - Room: 10.91 Oberer Hörsaal Maschinenbau
- 08.02.2023 11:30 - 13:00 - Room: 10.91 Oberer Hörsaal Maschinenbau
- 15.02.2023 11:30 - 13:00 - Room: 10.91 Oberer Hörsaal Maschinenbau
Anmerkung
Lernziele:
Der/ die Studierende
- besitzt umfassende Kenntnisse nicht- und semiparametrischer Schätzmethoden
- ist in der Lage diese mit Hilfe statistischer Software umzusetzen und empirische Problemstellungen kritisch zu analysieren
Inhalt:
Kerndichteschätzer, lokal konstante und lokal lineare Regression, Bandweitenwahl, Reihen - und Sieve-Schätzer, additive Modelle, Semiparametrische Modelle
Voraussetzungen:
Der vorherige Besuch der Veranstaltung Angewandte Ökonometrie wird empfohlen.
Arbeitsaufwand:
Gesamtaufwand bei 4,5 Leistungspunkten: ca. 135 Stunden
Präsenzzeit: 30 Stunden
Vor- /Nachbereitung: 65 Stunden
Prüfung und Prüfungsvorbereitung: 40 Stunden