Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
040178 UK Empirische Volkswirtschaftslehre (BA) (2021W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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DIGITAL
Zusammenfassung
An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 13.09.2021 09:00 bis Do 23.09.2021 12:00
- Abmeldung bis Fr 15.10.2021 23:59
An/Abmeldeinformationen sind bei der jeweiligen Gruppe verfügbar.
Gruppen
Gruppe 1
Lecturer: Yan XuONLINE-Teaching
max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Lectures consist of asynchronized videos and short live sessions. The above lecture dates might be different.
- Mittwoch 06.10. 16:45 - 18:15 Digital
- Mittwoch 13.10. 16:45 - 18:15 Digital
- Mittwoch 20.10. 16:45 - 18:15 Digital
- Mittwoch 27.10. 16:45 - 18:15 Digital
- Mittwoch 03.11. 16:45 - 18:15 Digital
- Mittwoch 10.11. 16:45 - 18:15 Digital
- Mittwoch 17.11. 16:45 - 18:15 Digital
- Mittwoch 24.11. 16:45 - 18:15 Digital
- Mittwoch 01.12. 16:45 - 18:15 Digital
- Mittwoch 15.12. 16:45 - 18:15 Digital
- Mittwoch 12.01. 16:45 - 18:15 Digital
- Mittwoch 19.01. 16:45 - 18:15 Digital
- Mittwoch 26.01. 16:45 - 18:15 Digital
Literatur
The following textbooks are available in the library:1) Hill R. C., Griffiths W. E., Lim G. C. (2018). Principles of Econometrics. (Fifth edition)2) Wooldridge, J. (2015). Introductory econometrics: A modern approach (Sixth edition, student ed.).
Gruppe 2
Lecturer: Yan XuONLINE-Teaching
max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lernplattform: Moodle
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Lectures consist of asynchronized videos and short live sessions. The above lecture dates might be different.
- Donnerstag 07.10. 16:45 - 18:15 Digital
- Donnerstag 14.10. 16:45 - 18:15 Digital
- Donnerstag 21.10. 16:45 - 18:15 Digital
- Donnerstag 28.10. 16:45 - 18:15 Digital
- Donnerstag 04.11. 16:45 - 18:15 Digital
- Donnerstag 11.11. 16:45 - 18:15 Digital
- Donnerstag 18.11. 16:45 - 18:15 Digital
- Donnerstag 25.11. 16:45 - 18:15 Digital
- Donnerstag 02.12. 16:45 - 18:15 Digital
- Donnerstag 09.12. 16:45 - 18:15 Digital
- Donnerstag 16.12. 16:45 - 18:15 Digital
- Donnerstag 13.01. 16:45 - 18:15 Digital
- Donnerstag 20.01. 16:45 - 18:15 Digital
- Donnerstag 27.01. 16:45 - 18:15 Digital
Literatur
The following textbooks are available in the library:
1) Hill R. C., Griffiths W. E., Lim G. C. (2018). Principles of Econometrics. (Fifth edition)2) Wooldridge, J. (2015). Introductory econometrics: A modern approach (Sixth edition, student ed.).
1) Hill R. C., Griffiths W. E., Lim G. C. (2018). Principles of Econometrics. (Fifth edition)2) Wooldridge, J. (2015). Introductory econometrics: A modern approach (Sixth edition, student ed.).
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Diese Gruppe ist für Studierende der Volkswirtschaftslehre. Studierende der Wirtschaftsgeschichte mögen bitte die Gruppe von Herrn Mario Holzner besuchen.This is a course in which students will reinforce the tools learned in Introductory Econometrics (BA) by applying them to real world data sets using econometric software. Prior knowledge at the level will be assumed throughout the course. The aim of the course is for students to get hands on experience in analyzing observational data using econometric software and acquire the tools to carry out empirical research projects on their own.
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Four problem sets (total of 60%), final exam (40%).
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Students should hand in all problem sets and attend the final exam. A minimum of 51% is required to pass the course.
Prüfungsstoff
We will seek to cover the following topics in this course:
1. Introduction
2. Review of the Linear Regression Model and Inference
4. Multiple Linear Regression Model
5. Endogeneity
1. Introduction
2. Review of the Linear Regression Model and Inference
4. Multiple Linear Regression Model
5. Endogeneity
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Fr 12.05.2023 00:12