Vorlesung

Bayesian Econometrics

Name im Diploma Supplement

Bayesian Econometrics

Anbieter

Lehrstuhl für Ökonometrie

Lehrperson

Prof. Dr. Christoph Hanck

SWS

2

Sprache

englisch

Turnus

unregelmäßig

maximale Hörerschaft

unbeschränkt

Hörerschaft

• BWL EaF MasterWahlpflichtbereich 1.-3. FS, Wahlpflicht, Modul Bayesian Econometrics
• ECMX MasterWahlpflichtbereichME7 Econometric Methods 1.-3. FS, Wahlpflicht, Modul Bayesian Econometrics
• GOEMIK MasterWahlpflichtbereich Bereich Volkswirtschaftslehre 1.-3. FS, Wahlpflicht, Modul Bayesian Econometrics
• MuU MasterWahlpflichtbereich IWahlpflichtbereich I A.: Methodologie und allgemeine Theorien zur Untersuchung von Märkten und Unternehmen 1.-2. FS, Wahlpflicht, Modul Bayesian Econometrics
• VWL MasterWahlpflichtbereich I 1.-3. FS, Wahlpflicht, Modul Bayesian Econometrics

empfohlenes Vorwissen

Knowledge of basic econometric concepts such as communicated in our bachelor and master courses “Einführung in die Ökonometrie" and “Methoden der Ökonometrie“ as well as good working knowledge of mathematical statistics.

Lehrinhalte

• Bayesian inference
• Classical simulation methods
• Markov chains
• Markov chain Monte-Carlo methods
• Gibbs-Sampler, Metropolis-Hastings algorithm
• Applications, such as linear regression, Lasso, (multivariate) time series, latent variable models

Literaturangaben

• Greenberg, E. (2013). Introduction to Bayesian econometrics (2. Aufl.). Cambridge: Cambridge University Press.
• Hayashi, F. (2000). Econometrics. Princeton: Princeton Univ. Press.

didaktisches Konzept

Classes are organized around traditional lectures. Students are however expected to contribute intensively through active discussion. Lectures are complemeted via, e.g., illustrations in R, joint interactive programming to better understand the statistical concepts as well as comprehensive problem sets to deepen students’ proficiency.