Syllabus

Title
4788 Ökonometrie II
Instructors
Dr. Angela Bitto-Nemling
Type
PI
Weekly hours
2
Language of instruction
Deutsch
Registration
02/15/19 to 02/22/19
Registration via LPIS
Notes to the course
Dates
Day Date Time Room
Friday 03/08/19 11:00 AM - 01:30 PM TC.4.12
Friday 03/15/19 11:00 AM - 01:30 PM TC.4.12
Friday 03/22/19 11:00 AM - 01:30 PM TC.4.12
Friday 03/29/19 11:00 AM - 01:30 PM TC.4.12
Friday 04/05/19 11:00 AM - 01:30 PM TC.3.09
Friday 05/10/19 11:00 AM - 01:30 PM TC.4.12
Friday 05/24/19 11:00 AM - 02:00 PM TC.5.27
Friday 06/07/19 11:00 AM - 01:30 PM TC.4.12
Friday 06/14/19 11:00 AM - 01:30 PM TC.4.12
Friday 06/28/19 11:00 AM - 01:30 PM TC.4.12
Contents
Der Kurs behandelt weiterführende Begriffe und Methoden der angewandten Ökonometrie. Der erste Teil setzt sich intensiv mit der Analyse von Zeitreihen auseinander und diskutiert Stationarität versus Nicht-Stationarität. Es werden ARMA und ARIMA-Modelle behandelt und ihre Anwendung zur Vorhersage illustriert. Im zweiten Teil wird die Analyse diskretwertiger Daten (binäre sowie Zählvariablen) mittels einer Regressionsanalyse ausführlich disktutiert. Weiters wird kurz auf die Modellierung von Daten unter Endogenität eingegangen (optional).
Learning outcomes

Der Kurs bietet eine Einführung in die Analyse ökonomischer Daten mittels ökonometrischer Methoden, die über das in Ökonometrie I diskutierte multiple Regressionsmodell hinausgehen. Nach Abschluss des Kurses sollen Studierende einerseits empirische Studien, die sich dieser Methoden bedienen, verstehen und bewerten können. Andererseits sollen die Studierenden eigene Analysen selbstständig durchführen können.

Attendance requirements

Der Kurs ist auf durchgängige Anwesenheit und Mitarbeit ausgelegt, weswegen physische, emotionale und intellektuelle Präsenz in allen Einheiten grundsätzlich vorausgesetzt wird. Ausnahmen davon sind nur in Einzelfällen und bei begründeter Verhinderung bis zu einem Gesamtausmaß von höchstens 20% möglich.

Teaching/learning method(s)

Der Stoff wird an Hand von englischsprachiger Folien auf Deutsch (bei entsprechendem Studierendenwunsch auf Englisch) präsentiert. Die Verfahren werden kurz mittels empirischer Fallstudien in EViews bzw. R vorgeführt. Zur Vertiefung des Verständnisses gibt es drei Fallstudien, die von den Studierenden mit Hilfe statistischer Software in Gruppen als Hausübung zu lösen und in schriftlicher Form abzugeben sind. Ein wesentlicher Teil der LV besteht außerdem in der eigenständigen Anwendung des Gelernten. Die Erkenntnisse werden im Rahmen von Gruppenpräsentationen gegen Semesterende im Plenum vorgetragen und diskutiert.

Assessment

In der LV besteht grundsätzlich Anwesenheitspflicht. Die Beurteilung beruht auf 5 Teilleistungskomponenten:

(1) Case Study 1 (10 Punkte)

(2) Case Study 2 (10 Punkte)

(3) Case Study 3 (10 Punkte)

(4) Teilleistungstest (30 Punkte)

(5) Abschlusspräsentation (20 Punkte)

Notenschlüssel:
1: 72 – ∞
2: 64 – 71,99
3: 56 – 63,99
4: 48 – 55,99
5: 00 – 47,99

Prerequisites for participation and waiting lists
- Automatische Abmeldung von der LV bei unentschuldigtem no show in der ersten oder zweiten Einheit (bei Bedarf, Warteliste!)
- Nichtbeurteilung bei zwei unentschuldigten no shows, wenn keine Teilleistung erbracht wurde
- Negative Beurteilung bei zwei unentschuldigten no shows, wenn bereits mindestens eine Teilleistung erbracht wurde (z.B. erste Case Study)
Readings
1 Author: Jeffrey M. Wooldridge
Title: Introduction to Econometrics

Remarks: Internationales "Standardwerk" für Introductory Econometrics, Alternative zu Stock/Watson
Recommendation: Strongly recommended (but no absolute necessity for purchase)
2 Author: James H. Stock & Mark M. Watson
Title: Introduction to Econometrics

Remarks: Internationales "Standardwerk" für Introductory Econometrics, Alternative zu Wooldridge
Recommendation: Strongly recommended (but no absolute necessity for purchase)
3 Author: Peter Hackl
Title: Einführung in die Ökonometrie

Remarks: Der Klassiker auf Deutsch
Recommendation: Reference literature
Recommended previous knowledge and skills
Erfolgreiches Absolvieren des Kurses Ökonometrie I
Availability of lecturer(s)

angela.bitto-nemling@wu.ac.at

Last edited: 2019-03-07



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