Syllabus

Title
2571 Ökonometrie
Instructors
Assist.Prof. PD Dr. Charles Louis-Sidois
Type
PI
Weekly hours
2
Language of instruction
Deutsch
Registration
09/18/25 to 09/21/25
Registration via LPIS
Notes to the course
Subject(s) Bachelor Programs
Dates
Day Date Time Room
Friday 10/17/25 08:00 AM - 10:00 AM D5.1.003
Friday 10/24/25 08:00 AM - 10:00 AM D4.0.039
Friday 10/31/25 08:00 AM - 10:00 AM D5.1.003
Friday 11/07/25 08:00 AM - 10:00 AM D5.1.003
Friday 11/14/25 08:00 AM - 10:00 AM D5.1.003
Friday 11/21/25 08:00 AM - 10:00 AM D5.1.003
Friday 11/28/25 08:00 AM - 10:00 AM D5.1.003
Friday 12/05/25 08:00 AM - 10:00 AM D5.1.003
Friday 12/12/25 08:00 AM - 10:00 AM D5.1.003
Friday 12/19/25 08:00 AM - 10:00 AM D5.1.003
Friday 01/16/26 08:00 AM - 10:00 AM D5.1.003
Friday 01/23/26 08:00 AM - 10:00 AM D5.1.004
Contents

Einheit 1: Einleitung

Wir besprechen Ziel und Gegenstand der Ökonometrie, stellen das ökonometrische Modell vor und zeigen, wie es sich von ökonomischen Modellen unterscheidet. Einführung wichtiger mathematischer Konzepte für die folgenden Einheiten.


Einheit 2: Methode der kleinsten Quadrate (KQ)

Wir leiten den KQ-Schätzer für ein Modell mit zwei Parametern her und diskutieren dessen Eigenschaften. Dabei gehen wir auf mögliche Verzerrungen ein und unter welchen Bedingungen die Methode optimal ist.


Einheit 3: KQ mit mehreren Regressoren

Wir verallgemeinern die KQ-Schätzung auf mehrere erklärende Variablen. Es wird diskutiert, welche Variablen ins Modell aufgenommen werden sollten und wie sich ihre Auswahl auf Verzerrungen auswirkt. Außerdem behandeln wir unterschiedliche funktionale Formen für die Spezifikation.


Einheit 4: Tests

Einführung in das Hypothesentesten. Wir untersuchen, wie man die Präzision von ökonometrischen Ergebnissen messen und Hypothesen testen kann.


Einheit 5: Kausale Identifikation

Wir vertiefen den Unterschied zwischen Korrelation und Kausalität. Es werden vier zentrale Identifikationsstrategien eingeführt (randomisierte Experimente, Regression Discontinuity Design, Difference-in-Differences und Instrumentvariablen) und besprochen, wann sie anwendbar sind.

Learning outcomes
  • Verständnis dafür entwickeln, wie man ein ökonometrisches Modell schätzt. Wir leiten den Schätzer der kleinsten Quadrate her, diskutieren seine Eigenschaften und zeigen anhand von Softwarebeispielen die praktische Anwendung.

  • Verstehen, unter welchen Bedingungen ökonometrische Werkzeuge kausale Zusammenhänge identifizieren können.

  • Durch Hypothesentests lernen, wie man die Aussagekraft eines Ergebnisses bewerten kann.

  • Überblick über zentrale Identifikationsstrategien zur kausalen Analyse, veranschaulicht durch Beispiele.

Attendance requirements

Die Teilnahme ist verpflichtend. Es sind maximal zwei unentschuldigte Abwesenheiten erlaubt. Weitere Abwesenheiten müssen offiziell entschuldigt werden.

Teaching/learning method(s)

Vorlesung, Diskussion.

Assessment

• 30%: Test 1

• 30%: Test 2

• 30%: Test 3

• 10%: Teilnahme

Prerequisites for participation and waiting lists

Gemäß Studienordnung.

Readings

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Last edited: 2025-06-09



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