Advanced Econometrics

Worum geht's

Du lernst fortgeschrittene ökonometrische Methoden für Querschnitts- und Paneldaten und deren Anwendung zur kausalen Analyse. Am Ende kannst du geeignete Schätzverfahren für Treatment-Effekte und andere ökonometrische Fragestellungen beurteilen und praktisch anwenden.

Was du danach kannst

Verständnis kausaler Identifikation und Potentielle-Outcomes-Framework
Beherrschung asymptotischer Theorie für OLS, 2SLS und GMM
Anwendung von Regularisierungsverfahren (Ridge, Lasso, Elastic Net)
Schätzung und Interpretation von Behandlungseffekten (ATE, LATE)
Anwendung von Maximum-Likelihood-Verfahren (z. B. binäre Outcomes)
Einsatz von Entscheidungsbäumen, Random- und Causal-Forests
Kritische Bewertung kausaler Aussagen in empirischen Studien
Praktische Durchführung empirischer Analysen mit R/Stata/Python

Aus was das Modul besteht

Blockveranstaltungzweimal halbtaegliche Lehrveranstaltungen (je 4 SWS) über sieben Wochen
Übungen/Praktische AnwendungenGelegenheiten zur Übung und Gruppenarbeit an empirischen Aufgaben

Lehrmethode

VorlesungVermittlung theoretischer Konzepte
Datenanwendungen/ÜbungenEinübung und Anwendung der Methoden in praktischen Beispielen
Gruppenarbeit/PräsentationenFördert Diskussion und Anwendung auf eigene Fragestellungen

Termine

VorlesungAdvanced Econometrics (WI001273) (FIM)

Do.10:00–13:30
Ort/Zeit nicht bekannt
9× · 15.10.–17.12.
- 15.10.
- 22.10.
- 29.10.
- 05.11.
- 12.11.
- 19.11.
- 26.11.
- 10.12.
- 17.12.

ÜbungAdvanced Econometrics (WI001273) - Exercise (FIM)2 Gruppen zur Wahl

ADi.13:15–16:30
0514, Seminarraum (0505.EG.514)
2× · 03.11.–15.12.
- 03.11.
- 15.12.
ADi.13:15–16:30
Ort/Zeit nicht bekannt
2× · 10.11.–01.12.
- 10.11.
- 01.12.
BDo.15:00–19:00
Ort/Zeit nicht bekannt
4× · 29.10.–10.12.
- 29.10.
- 19.11.
- 26.11.
- 10.12.

Aus dem laufenden Semester, unverbindlich. Von mehreren Gruppen besucht man eine; der Stundenplan schlägt automatisch die mit den wenigsten Überschneidungen vor.

Filter