Syllabus

Title
1499 Ökonometrie I
Instructors
PD Mag.Dr. Gertraud Malsiner-Walli, M.Stat.
Type
PI
Weekly hours
2
Language of instruction
Deutsch
Registration
09/17/20 to 09/30/20
Registration via LPIS
Notes to the course
Dates
Day Date Time Room
Monday 10/05/20 01:00 PM - 03:30 PM TC.4.14
Monday 10/12/20 01:00 PM - 03:30 PM TC.4.18
Monday 10/19/20 01:00 PM - 03:30 PM TC.3.08
Monday 11/02/20 01:00 PM - 03:30 PM TC.3.08
Monday 11/09/20 01:00 PM - 03:00 PM Online-Einheit
Friday 11/13/20 11:00 AM - 01:00 PM Online-Einheit
Monday 11/16/20 01:00 PM - 03:00 PM Online-Einheit
Monday 11/23/20 01:00 PM - 03:00 PM Online-Einheit
Monday 11/30/20 01:00 PM - 03:00 PM Online-Einheit
Monday 12/07/20 01:00 PM - 03:00 PM Online-Einheit
Monday 12/14/20 01:00 PM - 03:00 PM Online-Einheit
Friday 12/18/20 11:00 AM - 01:00 PM Online-Einheit
Procedure for the course when limited activity on campus

Bei eingeschränktem Campusbetrieb wird dieser Kurs im Hybrid Modus abgehalten.

Die KursteilnehmerInnen werden in zwei gleich große Gruppen A und B eingeteilt. In einer Woche wird Gruppe A während der Vorlesung physisch anwesend sein, während Gruppe B den Kurs live online mitverfolgen kann (der Kurs wird per Streaming übertragen). Die Rollen von Gruppe A und B alternieren im wöchentlichen Rhythmus, so dass jede(r) Studierende alle zwei Wochen die Vorlesung auf dem Campus besuchen kann. Nur unter besonderen Umständen (Reisebeschränkungen, Gesundheitsprobleme, behördliche Anordnung etc. ) ist es möglich, den Kurs ausschließlich in Fernlehre zu besuchen.

Einzelheiten zur Gruppeneinteilung werden nach dem 15. September und vor Semesterstart kommuniziert werden.

Lehrbetrieb im synchronen Distanzmodus bedeutet, dass die Vorlesung physisch auf dem Campus abgehalten wird und diese gleichzeitig gestreamt wird. Zusätzlich ist geplant, Fragestunden online per MS Teams für diejenigen Studierenden anzubieten, die am Kurs jeweils per Distanz teilnehmen. In den Tutorien liegt der Schwerpunkt in der praktischen Umsetzung der Fallstudien mit Eviews und R, es können auch allgemeine Fragen zum Unterrichtsstoff gestellt werden.

Es wird von den Studierenden erwartet, sich aktiv an der Vorlesung und den Fragestunden zu beteiligen. Zudem wird erwartet, dass Studierende in ihren Dreiergruppen aktiv zur Lösung der Fallstudien beitragen.

Die Regelungen bzgl. Leistungsfeststellung bleiben unverändert. Diese fußt auf zwei schriftlichen Teilprüfungen (zu jeweils 30 Punkten), die individuell gelöst werden müssen, und vier Fallstudien (zu jeweils 10 Punkten), die in Dreiergruppen von den Studierenden gelöst werden sollen. Der Notenschlüssel ist derselbe wie im regulären Ablauf.

Die Abgabe der Fallstudien geschieht online. Es ist geplant, dass die schriftlichen Prüfungen auf dem Campus stattfinden. Abhängig von der jeweiligen Situation und möglichen Reisebeschränkungen können die Prüfungen am Campus durch synchrone Online-Prüfungen ersetzt werden.

Contents
Der Kurs behandelt grundlegende Begriffe der Ökonometrie. Nach einer Einführung in den Charakter ökonomischer Daten werden Begriffe wie Kausalität und Korrelation diskutiert. Dann werden das klassische Regressionsmodell und die dem Modell zugrunde liegenden Annahmen ausführlich diskutiert. Die Methode der OLS Schätzung sowie asymptotische Tests werden im Detail erklärt. Weitere Themen sind Probleme der Modellwahl wie Wahl der funktionalen Form, Missspezifikation, Dummy Variablen und Heteroskedastizität.
Learning outcomes
Der Kurs bietet eine Einführung in die Analyse ökonomischer Daten mittels ökonometrischer Methoden, die auf dem multiplen Regressionsmodell beruhen. Nach Abschluss des Kurses sollen Studierende einerseits empirische Studien, die sich dieser Methoden bedienen, verstehen und bewerten können. Andererseits sollen Studierende 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 englischsprachigen Folien sowie Tafelnotizen präsentiert und die Verfahren in EViews bzw. R vorgeführt. Zu allen Problemstellungen gibt es im Rahmen von Hausübungen empirische Fallstudien, die von den Studierenden mit Hilfe von statistikfähiger Software (EViews oder R) in Gruppen zu lösen und schriftlich zusammenzufassen sind.
Assessment

In der LV besteht grundsätzlich Anwesenheitspflicht. Zusätzlich zu den in Gruppen ausgearbeiteten Case Studies werden 2 Tests abgehalten. Jede dieser Leistungen wird mit entsprechenden Punkten bewertet:

2 Teilprüfungen, jeweils 30 Punkte

4 Case Studies, jeweils 10 Punkte

Notenschlüssel:
1: 90 – ∞
2: 80 – 89,5
3: 70 – 79,5
4: 60 – 69,5
5: 00 – 59,5

Readings
1 Author: Jeffrey M. Wooldridge
Title: Introduction to Econometrics

2 Author: James H. Stock & Mark M. Watson
Title: Introduction to Econometrics

3 Author: Herbert Stocker
Title:

Methoden der Empirischen Wirtschaftsforschung. Online verfügbar unter https://www.hsto.info/econometrics/.


4 Author: Peter Hackl
Title: Einführung in die Ökonometrie

Prerequisites for participation and waiting lists

Die genaue Reihenfolge der Platzvergabe ist wie folgt:

1) In der ersten Einheit anwesend UND LV-Fixplatz.

2) Für die erste Einheit im Vorhinein begründet entschuldigt UND LV-Fixplatz.

3) In der ersten Einheit anwesend UND Warteliste (in der Reihenfolge der Warteliste).

4) In der ersten Einheit im Vorhinein begründet entschuldigt UND Warteliste (in der Reihenfolge der Warteliste).

5) In der ersten Einheit anwesend UND zur Anmeldung grundsätzlich berechtigt (aber nicht angemeldet).

6) In der ersten Einheit nicht anwesend UND LV-Fixplatz.

7) In der ersten Einheit nicht answesend UND Warteliste (in der Reihenfolge der Warteliste).

Recommended previous knowledge and skills
Mathematik, Statistik
Availability of lecturer(s)

gertraud.malsiner-walli@wu.ac.at

Other

Last edited: 2020-07-20



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