Informationen

• Die Veranstaltung wird in der Regel im Sommersemester gelesen.
• Neben der Vorlesung wird eine Übung angeboten, in der Aufgaben zu den Themen der Vorlesung besprochen werden.
• Termine der Vorlesung und Übung finden Sie auf KLIPS2.0.

Inhalte und Ziele

Die Studierenden lernen weiterführende, spezialisierte Methoden der Statistik und Ökonometrie, um reale Fragestellungen und Herausforderungen zu analysieren. Sie analysieren Daten mit Hilfe statistischer und ökonometrischer Methoden zu ausgewählten wissenschaftlichen Fragestellungen, welche sie fachgerecht und situationsadäquat diskutieren können. Zudem begründen und verteidigen sie (eigenständig erarbeitete) Positionen oder Problemlösungen und verwenden selbstständig Techniken des wissenschaftlichen Arbeitens und der guten wissenschaftlichen Praxis.

Inhalte des Moduls sind dabei:

• Prinzipien der Bayesianischen Ökonometrie
• Bayesiansiche Schätzer und Numerische Integration
• Importance Sampling und Markov-Chain-Monte-Carlo
• Lineares Regressionsmodell mit konjugierten Priorverteilungen
• Lineares Regressionsmodell mit nicht-konjugierten Priorverteilungen
• Lineares Regressionsmodell mit verallgemeinerter Kovarianzstruktur
• Zeitreihenmodelle
• Modelle für diskret abhängige Variablen
• Anwendung erlernter Methoden mit Hilfe ökonometrischer Software zur Analyse von ökonomischen Datensätzen