Modulbeschreibung Data Sciene: Ökonometrie (früher Praxis der empirischen Wirtschaftsforschung)

Modulcode

22101

Modulbezeichnung

Data Science: Ökonometrie (früher Praxis der empirischen Wirtschaftsforschung, PC gestützt)

Gesamt-Leistungspunkte

5 ECTS

Verantwortliche Dozierende

Prof. Regina T. Riphahn, Ph.D.

Inhalt und Qualifikationsziel

Eine der zentralen Fähigkeiten, die mit dem Studium der Wirtschaftswissenschaften vermittelt werden, ist die, empirische Untersuchungen verstehen und selbst erstellen zu können. Die Veranstaltung führt in die Verfahren ein, die in der empirischen Wirtschaftsforschung angewendet werden. Vorlesung und Übung sind durch eine beispielgetriebene Vorgehensweise gekennzeichnet. – Um den Lernerfolg zu intensivieren und das Verständnis für das Arbeiten mit Daten zu erleichtern, wird neben den konzeptionellen Inhalten auch das Arbeiten mit statistischer Software vermittelt und eingeübt. Die Studierenden werden befähigt, eigene Analysen mit der Software SPSS am Rechner durchzuführen.
Die Studierenden erlangen Grundkenntnisse in linearen Schätz- und Testverfahren. Sie verstehen die Konzepte intuitiv und wenden sie auf verschiedene praktische Sachverhalte an. Im Rahmen einer freiwilligen empirischen Hausarbeit führen sie eigene empirische Berechnungen mit Hilfe von SPSS durch und interpretieren diese.

Vorlesungsinhalte sind insbesondere: Konzept der linearen Regression (KQ-Schätzer); Inhaltliche und statistische Interpretation von KQ Schätzergebnissen bei Gültigkeit der Gauss-Markov-Annahmen; Praktische Umsetzung der Lerninhalte mit Hilfe der Statistiksoftware SPSS

Die Gliederung der Veranstaltung und die Präsentation folgen eng dem Lehrbuch von Wooldridge. Dabei steht das Verständnis des Kleinstquadrateschätzers, seiner Eigenschaften und der Bedeutung der unterliegenden Annahmen im Vordergrund:
1. Einführung und Repetitorium
2. Das einfache Regressionsmodell
3. Multiple Regression: Schätzung
4. Multiple Regression: Inferenz
5. Asymptotische Eigenschaften des KQ Schätzers
6. Anwendungen des KQ Schätzers
7. Binäre Variablen

Lehrformen

Vorlesung (2 SWS), Übung (2 SWS) und Tutorium

Voraussetzungen für die Teilnahme

Keine. Es werden gute Kenntnisse statistischer Methoden erwarten, die z.B. aus dem Modul „Statistik“ erworben werden können.

Verwendbarkeit des Moduls

B.A. Ökonomie

Voraussetzungen für die Vergabe von Leistungspunkten

  • Bestehen der Abschlussklausur von 60 Minuten
  • Zur Notenverbesserung ist eine freiwillige Hausarbeit zu 20 Prozent anrechenbar, in der auf Basis eines Datensatzes und mit Hilfe von SPSS eine empirische Fragestellung bearbeitet wird. Im Semesterverlauf werden online Tests angeboten. Die dort erzielten Punkte können zur Notenverbesserung bei der Klausurbewertung angerechnet werden. Beide freiwilligen Zusatzleistungen können die Note um bis zu 0,7 Punkte verbessern.

    Leistungspunkte und Noten

  • 5 ECTS-Punkte
  • Bewertet: Ja (Drittelnoten)

Turnus des Angebots

Jährlich im Sommersemester

Arbeitsaufwand

  • Vorlesung: 30 Stunden
  • Übung: 30 Stunden
  • Tutorium 16 Stunden
  • Eigenstudium: 74 Stunden

Dauer des Moduls

Ein Semester

Stand

August 2020