Syllabus

Title
4426 Ökonometrie II
Instructors
Assoz.Prof. PD Dr. Bettina Grün
Contact details
Type
PI
Weekly hours
2
Language of instruction
Deutsch
Registration
02/15/24 to 02/21/24
Registration via LPIS
Notes to the course
Dates
Day Date Time Room
Tuesday 03/05/24 08:00 AM - 10:00 AM TC.2.03
Tuesday 03/12/24 08:00 AM - 10:00 AM TC.2.03
Tuesday 03/19/24 08:00 AM - 10:00 AM TC.2.03
Tuesday 04/09/24 08:00 AM - 10:00 AM TC.2.03
Tuesday 04/16/24 08:00 AM - 10:00 AM TC.2.03
Tuesday 04/23/24 08:00 AM - 10:00 AM TC.2.03
Tuesday 04/30/24 08:00 AM - 10:00 AM TC.2.03
Tuesday 05/07/24 08:00 AM - 10:00 AM TC.2.03
Tuesday 05/14/24 08:00 AM - 10:00 AM TC.2.03
Tuesday 05/28/24 08:00 AM - 10:30 AM TC.0.02
Tuesday 06/04/24 08:00 AM - 10:00 AM TC.2.03
Tuesday 06/11/24 08:00 AM - 10:00 AM TC.2.03
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.

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 können Studierende einerseits empirische Studien, die sich der in den Inhalten angeführten Methoden bedienen, verstehen und bewerten. Weiters können die Studierenden auch eigene statistische Analysen unter Verwendung dieser Methoden selbstständig durchführen.

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 englischsprachiger Folien auf Deutsch (bei entsprechendem Studierendenwunsch auf Englisch) präsentiert. Die Verfahren werden kurz mittels empirischer Fallstudien in R vorgeführt. Zur Vertiefung des Verständnisses gibt es drei Fallstudien, die von den Studierenden mit Hilfe von R 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.

Der Einsatz KI-basierter Software zur Aufgabenlösung und Textgenerierung (z. B. ChatGPT) ist nicht gestattet.

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

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Erfolgreiches Absolvieren des Kurses Ökonometrie I
Last edited: 2024-02-05



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