Syllabus

Title
4239 Ökonometrie I
Instructors
ao.Univ.Prof. Dr. Alfred Stiassny
Contact details
  • Type
    PI
  • Weekly hours
    2
  • Language of instruction
    Deutsch
Registration
02/17/22 to 02/23/22
Registration via LPIS
Notes to the course
Subject(s) Bachelor Programs
Dates
Day Date Time Room
Tuesday 03/08/22 02:00 PM - 04:00 PM TC.5.04
Tuesday 03/15/22 02:00 PM - 04:00 PM TC.5.04
Tuesday 03/22/22 02:00 PM - 04:00 PM TC.5.04
Tuesday 03/29/22 02:00 PM - 04:00 PM TC.3.09
Tuesday 04/05/22 12:00 PM - 02:00 PM TC.3.12
Tuesday 05/03/22 02:00 PM - 04:00 PM TC.5.04
Tuesday 05/10/22 02:00 PM - 04:00 PM TC.5.04
Tuesday 05/17/22 02:00 PM - 04:00 PM TC.5.04
Tuesday 05/24/22 02:00 PM - 04:00 PM TC.5.04
Tuesday 05/31/22 02:00 PM - 04:00 PM TC.5.04
Tuesday 06/07/22 02:00 PM - 04:00 PM TC.5.04
Tuesday 06/14/22 02:00 PM - 04:00 PM TC.5.04
Tuesday 06/21/22 02:00 PM - 04:00 PM TC.5.04

Contents

Kurze Wiederholung der wichtigsten statistischen Konzepte, Lineares Regressionsmodell, Testtheorie.

Learning outcomes

Einführung in die Oekonometrie, Teil des zweiteiligen Kurses Oekonometrie I - II. Nach Absolvierung der Lehrveranstaltung sollen die Studenten in der Lage sein, die in der LV erworbenen theoretischen Grundlagen auf praktische Fälle anzuwenden.Besonderer Wert wird dabei auf die jeweils den Schätzmethoden zugrundeliegenden Annahmen gelegt und die Studierenden sollen die Relevanz der unterstellten Voraussetzungen abschätzen und bewerten können.

Attendance requirements

Die Reglung zur Anwesenheit ist abhängig von den im Sommersemester geltenden Einschränkungen des Campusbetriebes.

Da Ökonometrie I eine Lehrveranstaltung mit immanentem Prüfungscharakter (PI) ist, herrscht grundsätzlich Anwesenheitspflicht. Studierende können eine Einheit unentschuldigt Fehlen, Fernbleiben in weiteren Einheiten ist per Email zu entschuldigen/ zu begründen.

Es herrscht Anwesenheitspflicht (entweder im Hörsaal oder Remote über Teams) zu den angegebenen Terminen. Bitte rechnen Sie damit, dass Sie an bestimmten Terminen auch im Hörsaal anwesend sein müssen. Die Termine mit physischer Anwesenheit werden je nach Corona-Situation kurz vor LV-Beginn bekannt gegeben.

Teaching/learning method(s)

Abhaltung wöchentlich, geboten werden theoretische Einführungen und anschließend die Anwendung anhand von praktischer Probleme

3 Leistungsbeurteilungen: Mitarbeit und Beteiligung an Diskussion, Verfassen eines Projektberichtes und schriftlicher Abschlusstest

Assessment

Mitarbeit, Test, Mitarbeit am Praxisteil

Beurteilung: 50 % Abschlusstest, 10 Mitarbeit, 40 % Projektbericht

Um die Lehrveranstaltung positiv zu absolvieren müssen aber im Abschlusstest mindestens 50 % der Punkte erreicht werden.

Prerequisites for participation and waiting lists

Falls Sie eine gültige LV-Anmeldung haben, aber an dieser Lehrveranstaltung nicht teilnehmen können, melden Sie sich bitte während des Anmeldezeitraums über LPIS wieder ab, damit Ihr LV-Platz anderen Studierenden zur Verfügung steht!

Die Platzvergabe während der Anmeldefrist verfährt im „first come, first-served Prinzip“.

Nach Ende der Anmeldefrist werden verfügbare LV-Plätze aufgestockt und den Studierenden der Warteliste, die noch keine gültige Anmeldung zum Planpunkt haben, gereiht nach Studienfortschritt zugeteilt.

Es gibt keine Garantie für einen LV-Platz. Ein Abbruch der LV führt bei zumindest einer erbrachten Teilleistung zu einer negativen Beurteilung!

Readings

1 Author: Wooldrige Jeffrey M.
Title: Introductory Econmetrics

Publisher: Thomson Higher Education
Edition: 3
Remarks: Chapter 1 - 5
Year: 2006
Content relevant for class examination: Yes
Content relevant for diploma examination: No
Recommendation: Reference literature
Type: Book
2 Author: Greene William H.
Title: Econometric Analysis

Publisher: Pearson International Edition
Edition: 6
Year: 2008
Content relevant for class examination: No
Content relevant for diploma examination: No
Recommendation: Reference literature
Type: Book

Availability of lecturer(s)

Sprechstunde: nach Vereinbarung

Other

Anwesenheitspflicht bei der Vorbesprechung !!!

Unit details

Unit Date Contents
1

Vorbesprechung

Statistische / Mathematische Grundlagen

Einführung

  • Wozu empirische Analysen?
  • Elemente von empirischen Arbeiten
  • Kausalität vs. Korrelation
2

Das bivariate lineare Regressionsmodell

  • OLS; algebraische/statistische Eigenschaften

Das multiple lineare Regressionsmodell

  • Annahmen und Interpretation
  • OLS; algebraische/statistische Eigenschaften
  • Gauss-Markov Theorem
3
  • Misspezifikation: vernachlässigte /redundante Variablen
  • fehlende Variablen
  • Das FWL-Theorem
4

Inferenz in kleinen Stichproben, Annahmen

  • t-Test
  • F-Test
5 Inferenz in großen Stichproben, asymptotische Eigenschaften
6

Heteroskedastizität, Autokorrelation

Abschlusstest

7 Reservetermin
Last edited: 2022-03-07



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