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Veranstaltung

Applied Econometrics [WS222520020]

Typ
Vorlesung (V)
Präsenz/Online gemischt
Semester
WS 22/23
SWS
2
Sprache
Englisch
Termine
15
Links
ILIAS

Dozent/en

Einrichtung

  • KIT-Fakultät für Wirtschaftswissenschaften

Bestandteil von

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

  • 26.10.2022 14:00 - 15:30 - Room: Seminarraum Hauptgebäude
  • 02.11.2022 14:00 - 15:30 - Room: Seminarraum Hauptgebäude
  • 09.11.2022 14:00 - 15:30 - Room: Seminarraum Hauptgebäude
  • 16.11.2022 14:00 - 15:30 - Room: Seminarraum Hauptgebäude
  • 23.11.2022 14:00 - 15:30 - Room: Seminarraum Hauptgebäude
  • 30.11.2022 14:00 - 15:30 - Room: Seminarraum Hauptgebäude
  • 07.12.2022 14:00 - 15:30 - Room: Seminarraum Hauptgebäude
  • 14.12.2022 14:00 - 15:30 - Room: Seminarraum Hauptgebäude
  • 21.12.2022 14:00 - 15:30 - Room: Seminarraum Hauptgebäude
  • 11.01.2023 14:00 - 15:30 - Room: Seminarraum Hauptgebäude
  • 18.01.2023 14:00 - 15:30 - Room: Seminarraum Hauptgebäude
  • 25.01.2023 14:00 - 15:30 - Room: Seminarraum Hauptgebäude
  • 01.02.2023 14:00 - 15:30 - Room: Seminarraum Hauptgebäude
  • 08.02.2023 14:00 - 15:30 - Room: Seminarraum Hauptgebäude
  • 15.02.2023 14:00 - 15:30 - Room: 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