Empirische Wirtschaftsforschung
Zielgruppe:
Der Kurs (KS) und Intensivierungskurs (IK) Empirische Wirtschaftsforschung richten sich in erster Linie an Studierende der Wirtschaftswissenschaften mit dem Studienschwerpunkt Volkswirtschaftslehre oder Management & Applied Economics, aber auch an Studierende mit dem Studienschwerpunkt Betriebswirtschaftlehre, oder an Studierende anderer Studienrichtungen der Sozial- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät (wie z.B. Wirtschaftsinformatik, Sozialwirtschaft oder Soziologie), die Interesse an empirischen Fragestellungen, Methoden und der Interpretation von Resultaten haben. Vorausgesetzt sind lediglich grundlegende Kenntnisse in Statistik und Mathematik. Verständnis von einfacher ökonomischer Theorie ist natürlich von Vorteil.
Beschreibung:
Die beiden Lehrveranstaltungen dienen als Einstieg in die Thematik der Ökonometrie, werden jeweils im Wintersemester angeboten und sollten jedenfalls parallel besucht werden. (Der ausschließliche Besuch des KS ist möglich, wird jedoch nicht empfohlen.) Die Kombination der beiden Lehrveranstaltungen hat zum Ziel, die Studierenden bei der Entwicklung der Fähigkeit zu unterstützen, empirische Arbeiten zu verstehen und beurteilen zu können. Hierbei liegt der Fokus vor allem darauf die Intuition empirischer Ansätze zu erfassen und die jeweiligen Grenzen der empirischen Methoden oder der verwendeten Daten zu erkennen, um sich ein fundiertes Urteil über die gewählte empirische Herangehensweise bilden zu können. Nach Absolvierung der beiden Lehrveranstaltungen werden die Studierenden auch in der Lage sein, mit dem in empirischen (ökonometrischen) Untersuchungen gebräuchlichen Fachvokabular souverän umzugehen. Diese Befähigungen sind nicht nur im Rahmen von ökonomischen Analysen unumgänglich, sondern auch in der betrieblichen Praxis oder für die Beurteilung von (wirtschafts-)politischen Debatten sehr wertvoll. Im Rahmen des Intensivierungskurses erwerben die Studierenden einführende Kenntnisse in das statistische/ökonometrische Softwarepaket Stata.
Im Anschluss daran können Sie weiterführende Lehrveranstaltungen aus dem Schwerpunktfach Ökonomische Theorien und Methoden besuchen. Wir empfehlen, im Sommersemester den KS Ökonometrie I und den inhaltlich dazu abgestimmten IK Ökonometrie I zu absolvieren.
Anmeldung:
Die Anmeldung zum KS und IK erfolgt via KUSSS.
* KS = 239408, IK-1 = 239409, IK-2 = 239402.
Lehrbücher:
1.) Bauer, Thomas K., Michael Fertig und Christoph M. Schmidt (2009), Empirische Wirtschaftsforschung: Eine Einführung, Springer Verlag, Berlin.
Diese Buch hat auch eine eigene Website. Dort finden Sie die Lösungen zu den Übungen am Ende der Kapitel: Link; sowie eine Liste von Fehlern: Link.
Falls Sie weitere Fehler finden, so sende Sie diese bitte an jku.econometrics@gmail.com
Relevante Kapitel: 1, 2, 3, 4 (exkl. 4.5), 5 (exkl. Anhänge), 6.
2.) Gertler, P. J., Martinez, S., Premand, P., Rawlings, L. B. and Vermeersch, C. M. J. (2011). Impact Evaluation in Practice. Washington, DC: The World Bank. Kostenloser Download: Link.
Relevante Kapitel: 3 bis 7.
Weiterführende Literatur:
KS: Wooldridge, Jeffrey M. (2006/9), Introductory Econometrics: A Modern Approach, 3. oder 4. Auflage, South Western College Publishing, Mason (Ohio).
IK: : Adkins, Lee C und R. Carter Hill (2008), Using Stata for Principles of Econometrics, 3. Auflage, Wiley.
Ablauf:
KS: Lesen und durchdenken Sie bitte das jeweilige Kapitel aus dem Lehrbuch vor dem Kurs. Im Kurs findet dann eine gemeinsame Diskussion des jeweilige Kapitels, als auch von weiterführender Themen und Beispielen statt. Bereiten Sie sich vor Fragen zu stellen und Fragen zu beantworten.
IK: In den ersten beiden Einheiten erhalten Sie eine Einführung in Stata. Im Laufe des restlichen Semesters sind Sie aufgefordert ihre neu erworbenen Kenntnisse anzuwenden und zu vertiefen. Dies erfolgt anhand von 4 Übungen (sogenannte "Problem-Sets"; siehe Downloads) im Rahmen dessen Sie Daten erhalten. Sie müssen die Daten dann selbständig mit Stata bearbeiten um die gestellten Fragen beantworten zu können. Die Lösung der Problem Sets wird in Tutorien (mit dem LVA-Leiter) besprochen.
Benotung:
KS: Während des Semesters gibt es zwei unangekündigte Kurztests. Es sind jeweils max. 20 Punkte zu erreichen. Das schlechtere Ergebnis wird gestrichen. Am Ende des Semesters findet eine Endklausur (max. 100 Punkte) statt. In Summe ergibt sich Ihre Note wie folgt:
- Sehr Gut: >106 Pkt.,
- Gut: 91-105 Pkt.,
- Befriedigend: 76-90 Pkt.,
- Genügend: 61-75 Pkt. und
- Nicht Genügend: <61 Pkt.
IK: Die Benotung erfolgt ausschließlich auf Basis einer Endklausur. Details werden noch bekannt gegeben. [Hinweis: Ich habe den Benotungsmodus für den IK im Vergleich zu den vorhergehenden Semestern geändert. In der Vergangenheit war de facto eine Anwesenheitspflicht bei den letzten vier—von insgesamt sechs Terminen—erforderlich, da es keine schriftliche Klausur gab. Aus den Rückmeldungen der Student_innen habe ich entnommen, dass die Anwesenheitspflicht ein besonderes Problem darstellte. Im laufenden Semester gibt es keine Anwesenheitspflicht.]
- Sehr Gut:
- Gut:
- Befriedigend:
- Genügend:
- Nicht Genügend:
'The economics of beauty'
'Beauty and the labour market', Interview mit Daniel S. Hamermesh (University of Texas, Austin)
'The Economics of Teeth, and Other Beauty Premiums', Freakonomics Blog - NYTimes.com
Fettleibigkeit:
Trends in den USA, 1985-2008, publiziert von dem Center for Disease Control and Prevention
'Health Reform and Obesity', von Richard A. Posner (02.08.2009)
Kausalität:
'Causality in Economics and Econometrics', von Kevin D. Hoover
'Statistics and Causal Inference', von Paul W. Holland
Zusammenhang von F- und t-tests:
Verwendet während dem IK:
CPS September, 2006 - description (short version, full version)
Für Problem Set I
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WAGE1 - data (raw, xls, dta, wf), description
BWGHT2 - data (raw, xls, dta, wf), description
JTRAIN2 - data (raw, xls, dta, wf), description
Für Problem Set II
SLEEP75 – data (raw, xls, dta, wf), description
401K – data (raw, xls, dta, wf), description
CEOSAL2 – data (raw, xls, dta, wf), description
WAGE2 – data (raw, xls, dta, wf), description
Für Problem Set III
RDCHEM - data (raw, xls, dta, wf), description
WAGE2 - data (raw, xls, dta, wf), description
CEOSAL2 - see above.
BWGHT2 - see above.
DISCRIM - data (raw, xls, dta, wf), description
Für Problem Set IV
EWVS - data (raw, xls, dta, wf), description
CPS September, 2006 - see above.
BORDEAUX - data (raw, xls, dta, wf), description
BWGHT2 - see above.
Weiter Daten
CHARITY - data (raw, xls, dta, wf), description
Stata:
'Stata Tutorial' des Carolina Population Centers
'Rudiments of Stata' von Jeffrey M. Wooldridge
'Introduction to Stata' von Christopher F. Baum
'Stata Tutorial' - der Princeton University
'Stata for Researchers: Introduction' - der Social Science Computing Cooperative
'Stata Learning Modules' - der University of California Los Angeles
'Stata Graph Examples' - der University of California Los Angeles
Datensuche:
Statististische Ämter/Notenbanken
Zum Beispiel für Österreich: Statistik Austria und die Oesterreichische Nationalbank
Internationale Organisationen
Datenbanken