EN

Veranstaltung

Microeconometrics [SS242500032]

Typ
Vorlesung (V)
Präsenz
Semester
SS 2024
SWS
2
Sprache
Englisch
Termine
14
Links
ILIAS

Dozent/en

Einrichtung

  • KIT-Fakultät für Wirtschaftswissenschaften

Bestandteil von

Literatur

Winkelmann, R., Boes, S. (2006): Analysis of Microdata. Springer.

Veranstaltungstermine

  • 16.04.2024 11:30 - 13:00 - Room: 30.96 Seminarraum 104 (1. OG)
  • 23.04.2024 11:30 - 13:00 - Room: 30.96 Seminarraum 104 (1. OG)
  • 30.04.2024 11:30 - 13:00 - Room: 30.96 Seminarraum 104 (1. OG)
  • 07.05.2024 11:30 - 13:00 - Room: 30.96 Seminarraum 104 (1. OG)
  • 14.05.2024 11:30 - 13:00 - Room: 30.96 Seminarraum 104 (1. OG)
  • 28.05.2024 11:30 - 13:00 - Room: 30.96 Seminarraum 104 (1. OG)
  • 04.06.2024 11:30 - 13:00 - Room: 30.96 Seminarraum 104 (1. OG)
  • 11.06.2024 11:30 - 13:00 - Room: 30.96 Seminarraum 104 (1. OG)
  • 18.06.2024 11:30 - 13:00 - Room: 30.96 Seminarraum 104 (1. OG)
  • 25.06.2024 11:30 - 13:00 - Room: 30.96 Seminarraum 104 (1. OG)
  • 02.07.2024 11:30 - 13:00 - Room: 30.96 Seminarraum 104 (1. OG)
  • 09.07.2024 11:30 - 13:00 - Room: 30.96 Seminarraum 104 (1. OG)
  • 16.07.2024 11:30 - 13:00 - Room: 30.96 Seminarraum 104 (1. OG)
  • 23.07.2024 11:30 - 13:00 - Room: 30.96 Seminarraum 104 (1. OG)

Anmerkung

Mikroökonometrie befasst sich mit der Modellierung einzelner (`Mikro-')Einheiten wie einer Person, einem Haushalt, oder einer Firma. Dabei ist die abhängige Variable oft diskret. Zum Beispiel kann das Arbeitsverhältnis einer Person als binäre Variable aufgefasst werden (z.B. angestellt im IT-Sektor, ja oder nein), und die Wahl eines Verkehrsmittels stellt eine multinomiale Variable dar (z.B. Fahrrad, Bahn, PKW, oder Sonstige). Anders als in ökonometrischen Grundlagenveranstaltungen erfordern solche diskreten abhängigen Variablen oft nichtlineare Regressionsmodelle.

Der Kurs behandelt zunächst Maximum Likelihood - Schätzung, die in der Mikroökonometrie besonders hilfreich ist. Wir besprechen dann ökonometrische Modelle für verschiedene Arten abhängiger Variablen (binär, ordinal, multinomial, zensiert) sowie entsprechende Methoden zur Schätzung und Auswertung von Modellen. Implementierung mittels R-Software spielt hierbei eine wichtige Rolle.

Inhaltliche Voraussetzungen: Kenntnis des linearen Modells (z.B. durch parallelen oder bereits erfolgten Besuch der Vorlesung `Volkswirtschaftslehre III: Einführung in die Ökonometrie'). 

Der Kurs findet in englischer Sprache statt.