Kausalanalyse

Module: Kausalanalyse (6 Credits)
Name in diploma supplement	Causal Analysis
Responsible	Prof. Dr. Christoph Hanck
Admission criteria	See exam regulations.
Workload	180 hours of student workload, in detail: Attendance: 60 hours Preparation, follow up: 60 hours Exam preparation: 60 hours
Duration	The module takes 1 semester(s).
Qualification Targets	Die Studierenden verfügen über umfassende Kenntnisse moderner statistischer und ökonometrischer Methoden und beherrschen deren Anwendung bei der Lösung empirischer, ökonometrischer Fragestellungen kennen die formalen Eigenschaften zentraler Verfahren und können sie mathematisch zeigen können dabei insbesondere beurteilen, unter welchen Bedingungen unterschiedliche Verfahren die Beantwortung kausaler Fragen ermöglichen (und wann nicht) und dazu die geeigneten Daten auswählen können entsprechend erlangte empirische Befunde kritisch kommentieren sind in der Lage, eigenständig und mit Hilfe geeigneter statistischer und ökonometrischer Software praktische Probleme zu lösen können selbständig ausgewählte Übungsaufgaben bearbeiten
Module Exam	Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in Gestalt einer Klausur (in der Regel: 60-90 Minuten) oder einer mündlichen Prüfung (in der Regel: 20-40 Minuten) oder mini-assignments inkl. Kurzpräsentationen sowie mündlicher Prüfung (in der Regel: 20-40 Minuten). Die Art der Prüfung wird jeweils zu Semesterbeginn vom Dozenten festgelegt.
Usage in different degree programs	BWL Bachelor > Vertiefungsstudium > Wahlpflichtbereich > Bereich Volkswirtschaftslehre, Rechtswissenschaft, Wirtschaftsinformatik, Informatik > Vertiefungsbereich Volkswirtschaftslehre > 4.-6. Sem, Elective VWL Bachelor > Vertiefungsstudium > Wahlpflichtbereich > Bereich Volkswirtschaftslehre, Statistik und Ökonometrie > Vertiefungsbereich Statistik/Ökonometrie > 4.-6. Sem, Elective
Elements	Lecture Kausalanalyse (3 Credits) Exercise Kausalanalyse (3 Credits)
Module: Kausalanalyse (WIWI‑M0944)

Lecture: Kausalanalyse (3 Credits)
Name in diploma supplement	Causal Analysis
Organisational Unit	Lehrstuhl für Ökonometrie
Lecturers	Prof. Dr. Christoph Hanck
Hours per week	2	Language	German
Cycle	irregular	Participants at most	###LABEL_NOLIMIT###
Preliminary knowledge Kenntnisse der statistischen Inferenz und (multiplen) linearen Regression so wie etwa vermittelt im Modul Einführung in die Ökonometrie.
Abstract Der Kurs bietet aufbauend auf vorhandenen Kenntnissen der Ökonometrie eine Einführung in empirische Werkzeuge, die unter geeigneten Bedingungen belastbare statistische Kausalaussagen liefern können. Hierbei werden methodischen und intuitive Grundlagen der Verfahren, konkrete empirische Analysen als auch die eigenständige Implementierung in statistischer Software behandelt.
Contents Kernwerkzeuge der empirischen Kausalanalyse, etwa: Identifikation Kausale Diagramme Matching Simulation Fixed Effects Event Studies Difference in Differences Instrumental Variables Regression Discontinuity
Literature Huntington-Klein, N. The Effect: An Introduction to Research Design and Causality. https://theeffectbook.net/ Cunningham, S. Causal Inference – The Mixtape. https://mixtape.scunning.com/ Weitere Literatur wird ggf. in der Veranstaltung bekannt gegeben.
Lecture: Kausalanalyse (WIWI‑C1230)

Exercise: Kausalanalyse (3 Credits)
Name in diploma supplement	Causal Analysis
Organisational Unit	Lehrstuhl für Ökonometrie
Lecturers	Prof. Dr. Christoph Hanck
Hours per week	2	Language	German
Cycle	irregular	Participants at most	###LABEL_NOLIMIT###
Preliminary knowledge siehe Vorlesung
Contents siehe Vorlesung
Literature siehe Vorlesung
Teaching concept Übungsaufgaben Replikation empirischer Studien Diskussion Gemeinsames Programmieren
Exercise: Kausalanalyse (WIWI‑C1231)