Wintersemester 2020/21
Kursangebot
BA: Empirische Wirtschaftsforschung / Ökonometrie
| Art | Zeitraum | Tag/Zeit | Raum | Dozent/in |
|---|---|---|---|---|
| VL (2 SWS) | 02.11.2020 - 12.02.2021 | wöch. Montag 14.00 - 16.00 | Online Veranstaltung | Dr. Sylvi Rzepka |
| UE 1 (2 SWS) | 02.11.2020 - 12.02.2021 | wöch. Dienstag 14.00 - 16.00 | Online Veranstaltung | Melina Ludolph |
| UE 2 (2 SWS) | 02.11.2020 - 12.02.2021 | wöch. Dienstag 16.00 - 18.00 | Online Veranstaltung | Melina Ludolph |
Der Kurs findet online statt und alle Infos erhalten Sie über den Moodle Kurs: https://moodle2.uni-potsdam.de/course/view.php?id=24826 Der zum Beginn der Vorlesungszeit freigeschaltet wird. In der ersten Semesterwoche ist er frei zugänglich. Ab der zweiten Woche können Sie das Passwort bei der Assistenz des Lehrstuhls in Erfahrung bringen: pohleuempwifo.uni-potsdampde.
Die Veranstaltung wird ergänzt durch das Schlüsselqualifikationsmodul B.SK.VWL.210/ B.SK.MET.210 "Einführung in die computergestützte Datenanalyse". Es wird vom Lehrstuhl für Methoden der empirischen Sozialforschung (Prof. Dr. Kohler) durchgeführt, nähere Informationen erhalten Sie hier.
Downloads
- Klausurergebnisse Wintersemester 2020/21
- Klausurergebnisse Sommersemester 2021 (erste Wiederholungsklausur)
- Klausurergebnisse Sommersemester 2021 (zweite Wiederholungsklausur)
Zu erbringende Leistung
- Klausur (90 Min.)
Anrechenbar als
- B.BM.VWL.420, B.VM.VWL.610, BWL: BA-P-602, BA-SK-W-1
Voraussetzungen
- BA: Statistik dringend empfohlen
Inhalt
Ziel der Veranstaltung ist es, den Studierenden die Grundlagen der empirischen Wirtschaftsforschung zu vermitteln und eine Einführung in die Ökonometrie zu geben. Aufbauend auf der Vorlesung „BA: Statistik“ sollen sie in die Lage versetzt werden, eine empirische Analyse (Thesen- und Modellbildung, Datenerhebung und -auswertung, Auswahl der Schätzmethode, Interpretation der Ergebnisse) selbständig durchführen zu können.
Themen
- Analyse ökonomischer Zusammenhänge
- Einführung in die Ökonometrie
- Einführung in STATA
- Schätzen, Testen und Vorhersagen im einfachen und multiplen linearen Regressionsmodell
- Probleme und Erweiterungen des multiplen Regressionsmodells
- Policy Evaluation
Literatur
- Wooldridge, J. (2013): Introductory Econometrics. A Modern Approach. South-Western Cengage Learning.
- Schira, J. (2012): Statistische Methoden der VWL und BWL. Pearson Studium.
- Kohler, U., Kreuter, F. (2008): Datenanalyse mit Stata. Oldenburg Verlag.
BA: Kolloquium
| Art | Zeitraum | Tag/Zeit | Raum | Dozent |
|---|---|---|---|---|
| K | 02.11.2020 - 08.02.2021 | Montag von 16.00-18.00 | 3.06.S21* | Prof. M. Caliendo |
Das Bachelor-Kolloquium wird parallel zur Bearbeitung der Bachelor-Abschlussarbeit belegt.
*Aufgrund der aktuell wieder ansteigenden Corona-Infektionszahlen, findet die Veranstaltung online über Zoom statt. Diese Informationen sind noch nicht in PULS enthalten.
Anrechenbar als
- B.FK.VWL.110, B.KO.PUW.110
BA: Einführung in die computergestützte Datenanalyse (Schlüsselqualifikation)
Der Kurs wird vom Lehrstuhl für Methoden der empirischen Sozialforschung (Prof. Dr. Kohler) angeboten.
Weitere Informationen finden Sie in PULS und auf der Homepage des Lehrstuhles für Methoden der empirischen Sozialforschung von Prof. Dr. U. Kohler.
BA: Selbstreflexion und Planung (Schlüsselqualifikation)
Nähere Informationen finden Sie hier.
MA: Univariate und Multivariate Zeitreihenökonometrie
| Art | Zeitraum | Tag/Zeit | Raum | Dozent/in |
|---|---|---|---|---|
| VL (2 SWS) | 19.11.2020 - 04.12.2020 | siehe Ankündigung | 3.06.S14* | Prof. Dr. Marco Caliendo / PD Dr. Till Strohsal |
| F-UE (2 SWS) | 20.11.2020 - 04.12.2020 | siehe Ankündigung | 3.06.S14* | Prof. Dr. Marco Caliendo / Niels Aka |
| F-UE (2 SWS) | 20.11.2020 - 04.12.2020 | siehe Ankündigung | 3.01.1.65a* | Prof. Dr. Marco Caliendo / Niels Aka |
Die Veranstaltung wird auf Englisch gehalten. Für Details siehe Ankündigung.
*Aufgrund der aktuell wieder ansteigenden Corona-Infektionszahlen, findet die Veranstaltung online über Zoom statt. Diese Informationen sind noch nicht in PULS enthalten.
Downloads
Zu erbringende Leistung für jede der Veranstaltungen
- Klausur (90 Min.)
- Aktive Mitarbeit und Präsentation in der Übung
Anrechenbar als
- MA-W-110
- MA-W-120
- MA-M-210
Voraussetzungen
- Grundlagen in Mathematik und Statistik sind essentiell.
Inhalt
Die Veranstaltung zu univariater Zeitreihenökonometrie behandelt Methoden, die hauptsächlich in der Markoökonomik und im Bereich Finance angewendet werden. Es werden univariate Modelle für stationäre und einstationäre Zeitreihen vorgestellt. Die Studierenden lernen wichtige Werkzeuge und Techniken zur Analyse von Zeitreihen kennen und wenden diese in den PC-Übungen auf aktuelle Datensätze an.
Themen
- ARMA Processes
- Persistent processes
- Integrated and co-integrated processes
Literatur
- Enders, W. (2004): Applied Econometric Time Series Analysis. Wiley.
- Hamilton, J.D. (1994): Time Series Analysis. Princetion University Press.
- Kirchgässner, G., Wolters, J., and Hassler, U. (2013): Introduction to Modern Time Series Analysis. Springer.
- Lütkepohl, H. (2007): New Introduction to Multiple Time Series Analysis. Springer.
MA: Advanced Microeconometrics
| Art | Zeitraum | Tag/Zeit | Raum | Dozent/in |
|---|---|---|---|---|
| VL (2 SWS) | 02.11.2020 - 19.01.2021 | siehe Time Schedule | siehe Time Schedule* | Prof. M. Caliendo |
| F-UE (2 SWS) | 24.11.2020 - 12.02.2021 | siehe Time Schedule | siehe Time Schedule | Paula Körner, Daniel Rodríguez |
| F-UE (Stata) | 06.11.2020 - 11.02.2021 | siehe Time Schedule | siehe Time Schedule | Paula Körner, Daniel Rodríguez |
Die Veranstaltung wird auf Englisch gehalten.
*Aufgrund der aktuell wieder ansteigenden Corona-Infektionszahlen, findet die Veranstaltung online über Zoom statt. Diese Informationen sind noch nicht in PULS enthalten.
Downloads
Zu erbringende Leistung
- Written exam
- Active participation in practical sessions
- Oral presentations
Anrechenbar als
- MA-B-300, MA-600
Inhalt
The aim of this lecture is to familiarize participants with microeconometric estimation techniques. The lecture will be complemented by a practical session.
Themen:
- Multiple Regression
- Instrumental Variables
- Panel Data Methods
- Limited Dependent Variables
- Machine Learning
Literatur
- Wooldridge, J. (2013): Introductory Econometrics. A Modern Approach. South-Western Cengage Learning.
- Cameron, C., and P. K. Trivedi (2005): Microeconometrics. Methods and Applications. Cambridge University Press, New York.
- Greene, W. H. (2012): Econometric Analysis. Pearson, Massachusetts.
- Kohler, U., Kreuter, F. (2008): Datenanalyse mit Stata. Oldenburg Verlag, München.
- Cameron, C., and P. K. Trivedi (2010): Microeconometrics Using Stata, Stata Press, College Station, Texas.
MA: Forschungskolloquium
| Art | Zeitraum | Tag/Zeit | Raum | Dozent |
|---|---|---|---|---|
| K | 02.11.2020 - 08.02.2021 | Montag von 18.00-20.00 | 3.06.S12* | Prof. M. Caliendo |
Das Master-Forschungskolloquium wird parallel zur Bearbeitung der Master-Abschlussarbeit belegt.
Die Veranstaltung wird auf Englisch gehalten.
*Aufgrund der aktuell wieder ansteigenden Corona-Infektionszahlen, findet die Veranstaltung online über Zoom statt. Diese Informationen sind noch nicht in PULS enthalten.
Anrechenbar als
- MA-F-100, MA-FK-600
MA: Forschungsseminar
| Art | Zeitraum | Tag/Zeit | Raum | Dozent |
|---|---|---|---|---|
| FS/K | 02.11.2020 - 12.02.2021 | siehe Ankündigung | Dr. Sylvi Rzepka |
Diese Veranstaltung wird auf Englisch gehalten.
Aufgrund der aktuell wieder ansteigenden Corona-Infektionszahlen, findet die Veranstaltung online über Zoom statt.
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Termine
Dies ist ein vorläufiger Zeitplan. Der endgültige Zeitplan hängt von der Anmeldung ab.
- 6.11.20 ,14:00 - 15:30: Seminarvorbesprechung
- 13.11.20, 14:00 - 17:00: Einführung in Machine Learning
- 15.11.20: Anmeldung zum Seminar per E-Mail mit *Anwendung* präferenz
- 16.11.20: Themenvergabe per E-Mail
- 27.11.20, 9:00 - 11:00: Präsentation von * ML Methodenblock 1*
- 4.12.20: Abgabe Problemset 1
- 11.12.20, 9:00 - 11:00: Präsentation von *Anwendungsblock 1*
- 18.12.20: Abgabe Problemset 2
- 8.1.21, 14:00 - tbd: Präsentation von * ML Methodenblock 2*
- 15.1.21: Abgabe Problemset 3
- 22.1.21, 14:00 - tbd: Präsentation von * Anwendungsblock 2*
- 29.1.21: Abgabe Problemset 4
- 5.02.21, 14:00-15:30: Wrap-up und Abschlussbesprechung & Empirische Arbeit Vergabe
- 10.2.21: Empirische Arbeit Abgabe (neuer Termin!)
Anrechenbar als
- MA-FK-600, MA-W-210/220
Voraussetzungen
- MA: Microeconometrics
- MA: Public Policy Evaluation empfohlen
Zu erbringende Leistung
- Actively participating in all sessions and complying with all deadlines listed in the schedule.
- Complete the reading assignments for the “Introduction to Machine Learning” Sessions.
- Present one machine learning method and one application of machine learning to economics.
- Complete 4 problemsets.
- Complete the final empirical assignment.
- Your grade will be determined by how well you do in your presentations, in participating in the discussion, in the problemsets, and in the final empirical assignment.
Inhalt
Seminartitel: "Topics in Machine Learning and Econometrics"
This seminar has 2 learning goals: 1) introduce the main concepts of machine learning (ML), especially supervised learning, and 2) identify how ML can be used in applied economic research and even enhance causal inference. We will not only discuss text book chapters and empirical economics papers, but also learn how to implement ML methods in R. Students will have the chance to get to know R through online courses provided by “Datacamp for the classroom”. During the semester students will present a ML method, an application of ML in economics, and complete problemsets in R. The final assignment will be in the spirit of a competition (with bonus points for the best performing algorithm). Besides technical skills the course promotes a series of important softskills: public speaking, presenting empirical results intuitively, and navigating self-directed learning the field of machine learning.