105.126 Mikroökonometrie
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2020S, VO, 3.0h, 4.0EC
TUWEL

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 3.0
  • ECTS: 4.0
  • Typ: VO Vorlesung

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage

  • die Maximum-Likelihood Schätzmethode und asymptotische Resultate zu erklären,
  • Modelle für Individualdaten zu erläutern und passende Modelle je nach Datenlage und Aufgabenstellung auszuwählen,
  • ML Schätzmethoden anzuwenden und die Ergebnisse zu analysieren und zu interpretieren.

Inhalt der Lehrveranstaltung

Aufarbeitung der Grundlagen aus Maximum-Likelihood und asymptotischer Theorie. Qualitative Response Modelle (Logit, Probit, Multinomial-, Conditional- und Nested-Logit), Sample Selection (Tobit Modelle), Duration und Survival Analyse, Zähldatenmodelle.

Methoden

Tafelvortrag

Prüfungsmodus

Mündlich

Weitere Informationen


Vortragende Personen

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Di.11:00 - 13:0003.03.2020 - 10.03.2020Sem.R. DB gelb 04 Mikroökonometrie
Mi.14:00 - 15:0004.03.2020 - 11.03.2020Sem.R. DB gelb 04 Mikroökonometrie
Mikroökonometrie - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Di.03.03.202011:00 - 13:00Sem.R. DB gelb 04 Mikroökonometrie
Mi.04.03.202014:00 - 15:00Sem.R. DB gelb 04 Mikroökonometrie
Di.10.03.202011:00 - 13:00Sem.R. DB gelb 04 Mikroökonometrie
Mi.11.03.202014:00 - 15:00Sem.R. DB gelb 04 Mikroökonometrie

Leistungsnachweis

Einzelprüfung

LVA-Anmeldung

Nicht erforderlich

Curricula

StudienkennzahlVerbindlichkeitSemesterAnm.Bed.Info
033 203 Statistik und Wirtschaftsmathematik Gebundenes Wahlfach
860 GW Gebundene Wahlfächer - Technische Mathematik Keine Angabe

Literatur

  • Amemiya , Advanced Econometrics, 1985.
  • Cameron and Trivedi, Microeconometrics, 2005.
  • Greene, Econometric Analysis, 2005. 
  • Kalbfleisch & Prentice, The Statistical Analysis of Failure Time Data, 2002.
  • Kleiber & Zeileis, Applied Econometrics in R, 2008.
  • Maddala, Limited Dependent and Qualitative Variables, 1983. 
  • Verbeek, A Guide to Modern Econometrics, 2012.

Vorkenntnisse

Grundkenntnisse in linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik, sowie grundlegende Ökonometrie (lineare Regressionsmodelle).

Begleitende Lehrveranstaltungen

Sprache

Deutsch