Veranstaltung
Applied Econometrics [WS232520020]
Dozent/en
Einrichtung
- KIT-Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Bestandteil von
- Teilleistung Applied Econometrics | Wirtschaftsingenieurwesen (M.Sc.)
- Teilleistung Applied Econometrics | Technische Volkswirtschaftslehre (M.Sc.)
- Teilleistung Applied Econometrics | Digital Economics (M.Sc.)
- Teilleistung Applied Econometrics | Wirtschaftsinformatik (M.Sc.)
- Teilleistung Applied Econometrics | Informationswirtschaft (M.Sc.)
- Teilleistung Applied Econometrics | Wirtschaftsmathematik (M.Sc.)
Literatur
Angrist, J.D., and J.-S. Pischke (2009): Mostly Harmless Econometrics. Princeton University Press.
Cattaneo, M.D., N. Idrobo and R. Titiunik (2020): A Practical Introduction to Regression Discontinuity Designs: Foundations. Cambridge University Press.
Hansen, B. (2022): Econometrics. Princeton University Press.
DiTraglia, F.J. (2021): Lecture Notes on Treatment Effects. Course notes, available at
https://www.treatment-effects.com/.
Veranstaltungstermine
- 25.10.2023 15:45 - 17:15 - Room: 10.11 Seminarraum Hauptgebäude
- 08.11.2023 15:45 - 17:15 - Room: 10.91 Raum 213
- 15.11.2023 15:45 - 17:15 - Room: 10.11 Seminarraum Hauptgebäude
- 22.11.2023 15:45 - 17:15 - Room: 10.11 Seminarraum Hauptgebäude
- 29.11.2023 15:45 - 17:15 - Room: 10.11 Seminarraum Hauptgebäude
- 06.12.2023 15:45 - 17:15 - Room: 10.11 Seminarraum Hauptgebäude
- 13.12.2023 15:45 - 17:15 - Room: 10.11 Seminarraum Hauptgebäude
- 20.12.2023 15:45 - 17:15 - Room: 10.11 Seminarraum Hauptgebäude
- 10.01.2024 15:45 - 17:15 - Room: 10.11 Seminarraum Hauptgebäude
- 17.01.2024 15:45 - 17:15 - Room: 10.11 Seminarraum Hauptgebäude
- 24.01.2024 15:45 - 17:15 - Room: 10.11 Seminarraum Hauptgebäude
- 31.01.2024 15:45 - 17:15 - Room: 10.11 Seminarraum Hauptgebäude
- 07.02.2024 15:45 - 17:15 - Room: 10.11 Seminarraum Hauptgebäude
- 14.02.2024 15:45 - 17:15 - Room: 10.11 Seminarraum Hauptgebäude
Anmerkung
Inhalt:
Der Kurs behandelt zwei ökonometrische Themengebiete: (1) Konditionaler Erwartungswert und Regression, und (2) Kausale Inferenz. Teil (1) beinhaltet Grundlagen wie die besten lineare Vorhersage, kleinste Quadrate-Schätzung und robuste Kovarianzschätzung. Teil (2) stellt den "potential outcomes"-Ansatz sowie Forschungsansätze wie randomisierte Versuche, Instrumentvariablen und Regression Discontinuity vor.
Für beide Themengebiete werden ökonometrische Methoden, empirische Beispiele (inklusive aktueller Forschungspapiere) sowie die Implementierung in R besprochen.
Lernziel:
Studierende sind in der Lage, die Eigenschaften verschiedener ökonometrischer Schätzer und Forschungsdesigns einzuschätzen, und die Schätzer in R zu implementieren.
Arbeitsaufwand:
Gesamtaufwand bei 4,5 Leistungspunkten: ca. 135 Stunden
Präsenzzeit: 30 Stunden
Selbststudium: 105 Stunden