Empirische Methoden

Modul: Empirische Methoden (6 Credits)
Name im Diploma Supplement	Empirical Methods
Verantwortlich	Prof. Dr. Andreas Behr
Voraussetzungen	Siehe Prüfungsordnung.
Workload	180 Stunden studentischer Workload gesamt, davon: Präsenzzeit: 60 Stunden Vorbereitung, Nachbereitung: 75 Stunden Prüfungsvorbereitung: 45 Stunden
Dauer	Das Modul erstreckt sich über 1 Semester.
Qualifikationsziele	Die Studierenden kennen ausgewählte empirische Methoden beherrschen den Umgang mit Daten, die Grundlage empirischer Analysen sind wenden ausgewählte empirische Methoden mit geeigneter Software eigenständig an
Praxisrelevanz	Die Kenntnis geeigneter Methoden zur empirischen Untersuchung interessierender Sachverhalte ist von besonderer Praxisrelevanz.
Prüfungsmodalitäten	Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in Form einer Klausur (in der Regel: 60-90 Minuten) ODER einer Präsentation (i.d.R. 10 - 20 Minuten, 50 % der Note) und einer Hausarbeit (10 - 20 Seiten, 50 % der Note) zu einer eigenständigen empirischen Analyse. Die konkrete Prüfungsform wird vom Dozenten zu Beginn der Veranstaltung bekannt gegeben.
Verwendung in Studiengängen	ECMX Master > Wahlpflichtbereich > ME6 Applied Econometrics > 1.-3. FS, Wahlpflicht GOEMIK Master > Wahlpflichtbereich > Bereich Volkswirtschaftslehre > 1.-3. FS, Wahlpflicht MuU Master > Wahlpflichtbereich I > Wahlpflichtbereich I A.: Methodologie und allgemeine Theorien zur Untersuchung von Märkten und Unternehmen > 1.-2. FS, Wahlpflicht VWL Master > Wahlpflichtbereich I > 1.-3. FS, Wahlpflicht WiMathe Master > VWL-M I > 1.-4. FS, Wahlpflicht WiMathe Master > VWL-M II > 1.-4. FS, Wahlpflicht
Bestandteile	Vorlesung Empirische Methoden (3 Credits) Übung Empirische Methoden (3 Credits)
Modul: Empirische Methoden (WIWI‑M0508)

Vorlesung: Empirische Methoden (3 Credits)
Name im Diploma Supplement	Empirical Methods
Anbieter	Fachgebiet Statistik
Lehrperson	Prof. Dr. Andreas Behr
Semesterwochenstunden	2	Sprache	deutsch
Turnus	Wintersemester	maximale Hörerschaft	20
empfohlenes Vorwissen Kenntnisse der Methoden der deskriptiven und induktiven Statistik, Statistiksoftware R
Abstract Im Rahmen der Vorlesung werden für das empirische Arbeiten mit umfangreichen Datensätzen besonders relevante statistische Methoden behandelt. Hierbei stehen Methoden für den Umgang mit Paneldaten und Methoden zur Abschätzung von Treatment Effekten im Vordergrund.
Lehrinhalte Methoden der Analyse von Panel- und Verweildauerdaten Methoden der statistischen Kausalanalyse Anwendung der Methoden mit Hilfe der statistischen Software R
Literaturangaben Cheng Hsiao, Analysis of Panel Data, 2nd Edition, Cambridge, 2003. Andreas Behr/Ulrich Pötter, Einführung in die Statistik mit R, München, 2010. José C. Pinheiro/Douglas M. Bates, Mixed-Effects Models in S and S-Plus, New York, 2000. Badi H. Baltagi, Econometric Analysis of Panel Data, 4th edition, Chichester, 2008. P.J. Diggle/P. Heagerty/K.-Y. Liang/S.L. Zeger, Analysis of Longitudinal Data, 2nd edition, Oxford, 2002. Paul Rosenbaum, Obsevational Studies, 2nd edition, New York, 2002. Frank E. Harrell, Jr., Regression Modeling Strategies, New York, 2001.
didaktisches Konzept Die statistischen Methoden werden vorgetragen, anhand von Übungsaufgaben vertieft und am Computer an umfangreichen Datensätzen angewendet.
Vorlesung: Empirische Methoden (WIWI‑C0479)

Übung: Empirische Methoden (3 Credits)
Name im Diploma Supplement	Empirical Methods
Anbieter	Fachgebiet Statistik
Lehrperson	Prof. Dr. Andreas Behr
Semesterwochenstunden	2	Sprache	deutsch
Turnus	Wintersemester	maximale Hörerschaft	20
empfohlenes Vorwissen Kenntnisse der Methoden der deskriptiven und induktiven Statistik, Statistiksoftware R
Abstract Im Rahmen der Übung werden für das empirische Arbeiten mit umfangreichen Datensätzen besonders relevante statistische Methoden behandelt. Hierbei stehen Methoden für den Umgang mit Paneldaten und Methoden zur Abschätzung von Treatment Effekten im Vordergrund.
Lehrinhalte Methoden der Analyse von Panel- und Verweildauerdaten Methoden der statistischen Kausalanalyse Anwendung der Methoden mit Hilfe der statistischen Software R
Literaturangaben Cheng Hsiao, Analysis of Panel Data, 2nd Edition, Cambridge, 2003. Andreas Behr/Ulrich Pötter, Einführung in die Statistik mit R, München, 2010. José C. Pinheiro/Douglas M. Bates, Mixed-Effects Models in S and S-Plus, New York, 2000. Badi H. Baltagi, Econometric Analysis of Panel Data, 4th edition, Chichester, 2008. P.J. Diggle/P. Heagerty/K.-Y. Liang/S.L. Zeger, Analysis of Longitudinal Data, 2nd edition, Oxford, 2002. Paul Rosenbaum, Obsevational Studies, 2nd edition, New York, 2002. Frank E. Harrell, Jr., Regression Modeling Strategies, New York, 2001.
didaktisches Konzept Die statistischen Methoden werden vorgetragen, anhand von Übungsaufgaben vertieft und am Computer an umfangreichen Datensätzen angewendet.
Übung: Empirische Methoden (WIWI‑C0624)