Teaching – Current Courses

Vorlesung und Übung

Grundlagen der Ökonometrie

Prof. Dr. Carsten Trenkler

Frühjahrsemester 2023

Di 13.45 – 15.15, A001 (B6, 23–25, Bauteil A)

10 Übungsgruppen, Termine und Räume finden Sie im Portal2

Vorlesung und Übung (2+2)

Deutsch

Statistik I+II 

schriftlich (90 Minuten)

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Der Kurs gibt eine Einführung in die wichtigsten Methoden der Ökonometrie. Besprochen werden das multiple Regressionsmodell, bedingte Erwartungswertfunktion, Kausalanalyse, KQ-Schätzer und ihre Eigenschaften, die Grundzüge asymptotischer Theorie, Verzerrung durch ausgelassene Variablen, Restriktionstests, Modellspezifikation, Modelldiagnose, perfekte und imperfekte Multikollinearität, nichtlineare Modellierungen, IV-Schätzung sowie Zeitreihenanalyse. Neben einer einführenden Betrachtung der theoretischen Aspekte der Methoden, wird vor allem deren Anwendung demonstriert und die empirisch relevanten Aspekte diskutiert. Die Vorlesung wird durch methodische und empirische Übungen im PC-Pool begleitet.

Hier finden Sie den Vorlesungsplan.

Weitere Details (inklusive Vorlesungsfolien) finden Sie auf der Ilias Seite zum Kurs.

Lecture and Tutorial

E806 Advanced Econometrics III (PhD)

Prof. Dr. Carsten Trenkler

Spring Semester 2023

Start: 19.4., End: 1.6.

Wed 10:15 a.m. – 11.45 a.m., Thur 8:30 a.m. – 10:00 a.m. P044 (L7, 3–5)

English

Advanced Econometrics I+II

Grading for this course will be based on the final exam (100 points). You can earn up to 10 bonus points if you submit solutions to the assignments that demonstrate a sufficient attempt to solve problems. To each of the three assignments a pre-announced number of bonus points is allocated. The assignments will mainly involve methodological questions but also contain some empirical questions or coding exercises. You may use any of the following (matrix) programming languages: STATA, R, Matlab, or Gauss to address the latter types of questions. You will usually have a week to complete an assignment. Your solutions and programming code must be sent by email. Answers will be (partly) discussed in the tutorial sessions.

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Part I is devoted to the analysis of panel data models. Besides discussing fixed- and random effects settings we also look into GMM/IV estimation and dynamic panel models. Part II deals with univariate time series analysis. We start with discussing theoretical foundations of time series analysis and then turn to linear models, including autoregressions. Finally, we deal with non-stationary unit root time series if time permits.

You can download the syllabus and overview slides here. The course material will be provided via the Ilias group.