Aktuelles

  • Die Ergebnisse des Vortrags und der Klausur können ab sofort im Hochschulportal eingesehen werden. Die Notenverteilung der Klausur finden Sie hier. Die Klausureinsicht findet am Freitag, dem 03.08.2012, von 13:30 bis 14:30 Uhr im Raum 1.28, Helmholtzstr. 18, statt. Sollten Sie Interesse an der Nachklausur haben, so schreiben Sie bitte eine E-Mail an gregor.hesse(at)uni-ulm.de.
  • Zum Bestehen der Veranstaltung sind zwei Teilprüfungen erforderlich. Dabei bildet der Vortrag mit 3 LP den ersten Teil und die Klausur mit 4 LP den zweiten Teil der Prüfung. Melden Sie sich bitte spätestens bis zum 30.05.2012 für die erste Teilprüfung im Hochschulportal an.
  • Die Klausur findet am Montag, dem 23.07.2012, von 08:30 - 09:30 Uhr im H2 statt. Die Klausur wird geschlossen durchgeführt.
  • Bitte beachten Sie, dass die Übung am 10.07.2012 bereits um 16:00 Uhr beginnt.

Allgemeine Informationen

In Stochastik oder Statistikvorlesungen lernen Sie zahlreiche Schätzverfahren und ihre Eigenschaften kennen, die passenden Beispiele inklusive. In wirtschaftswissenschaftlichen Vorlesungen lernen Sie Theorien und Fragestellungen und ihre empirische Beantwortung und Überprüfung kennen, die passenden Schätzverfahren inklusive. Was Sie aber oft nicht lernen, ist selbständig zu entscheiden, welches Schätzverfahren das Richtige für Ihre Fragestellung und Ihren Datensatz ist. Genau das ist es aber, was Sie können müssen, um in der Forschung oder bei angewandten Fragestellungen im Beruf Ihr Methodenwissen eigenständig anzuwenden. Im Masterkurs "Angewandte Mikroökonomik" sollen Sie genau das lernen.

Durch die enge Verzahnung von Wirtschaftstheorie und Ökonometrie hat die angewandte Mikroökonomik in den letzten beiden Jahrzehnten enorme Fortschritte bei der Beantwortung wichtiger (mikroökonomischer) Fragestellungen erzielt. Dabei hat sie ein Instrumentarium an Methoden und Leitlinien entwickelt, das inzwischen stark auf andere wirtschaftswissenschaftliche Felder (Makroökonomie, Finanzwirtschaft und BWL) und sogar andere Fächer (Politikwissenschaften, Epidemiologie und sogar Geschichtswissenschaften) ausstrahlt, die ebenfalls mit Felddaten arbeiten. Dieses Instrumentarium sollen Sie in diesem Kurs lernen.

Der Kurs besteht aus drei Elementen:

  1. Wiederholung statistischer und ökonometrischer Verfahren

  2. Diskussion der Vor- und Nachteile bestimmter Verfahren für bestimmte Fragestellungen und Datensätze mit Hilfe von Beispielen (nicht nur aus der Mikroökonomik, gerne auch aus den anderen Bereichen). Denkbare Themen sind:
    • Werden NCAA Basketballspiele in (wett)betrügerischer Absicht manipuliert?
    • Um wie viel steigt das Einkommen durch Bildung?
    • Sind Aktienkurse vorhersagbar?
    • Führt Tyrannenmord zu mehr Demokratie?
    • Macht Fernsehen Kinder dumm?
    • Reduzieren Gefängnisstrafen Verbrechen?
    • Wie groß ist der Einfluss einzelner Vorstände auf den Erfolg ihrer Firma?
  3. Implementation der Verfahren mit Hilfe des Statistikprogramms Stata

Während die Wiederholung der Methoden als Vorlesung und Übung gestaltet wird, werden die Beispiele in Kurzpräsentationen von Studenten eingeführt und dann gemeinsam diskutiert. Die Implementation wird dann hauptsächlich durch Übungsaufgaben trainiert.

Diese Veranstaltung richtet sich ausschließlich an Masterstudenten.

Literatur

  • George Casella, Roger L. Berger - Statistical Inference, Cengage Learning Emea, 2nd Revised International Editition, 2008  
  • Jeffrey M. Wooldridge - Introductory Econometrics, Cengage Learning Emea, 4th Revised International Edition, 2008
  • Christopher F. Baum - An Introduction to Modern Econometrics Using Stata, Stata Press, 1st Edition, 2006

Die gesamte Literatur wird über den Semesterapparat von Prof. Gebhardt in der Bibliothek Helmholtzstr. 18 zur Verfügung gestellt.

Termine und Räume

Dienstags, 16:15 - 17:45 Uhr — Helmholtzstr. 18, E60

Mittwochs, 16:15 - 17:45 Uhr — Helmholtzstr. 18, E60

Kursleiter

Vorlesung (Prof. Dr. Georg Gebhardt)

Übungen (Gregor Hesse)

Unterlagen zur Vorlesung

Die Unterlagen zur Vorlesung werden Ihnen über die Lernplattform Ilias zur Verfügung gestellt. Das Passwort für den Beitritt zur Veranstaltung wird in der Vorlesung bekannt gegeben.