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.

• George Casella, Roger L. Berger - Statistical Inference, Cengage Learning Emea, 2nd Revised International Editition, 2008  
• Jeffrey M. Wooldridge - Introductory Econometrics, Cengage Learning Emea, 5th Revised International Edition, 2013
• Jeffrey M. Wooldridge - Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, MIT Press, 2nd Edition, 2010
• 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.

Dienstags, 12:30 - 14:00 Uhr — Helmholtzstr. 18, 2.20

Mittwochs, 12:30 - 14:00 Uhr — Helmholtzstr. 18, 1.20

Vorlesung (Prof. Dr. Georg Gebhardt)

Übungen (Gregor Hesse)

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