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    Spring semester 2019

  • Vorlesung: Grundlagen der Ökonometrie

    Hinweise:

    • Beachten Sie bitte, dass die Übungen erst in der ERSTEN Vorlesungs­woche beginnen!

    Art der Veranstaltung

    Vorlesung/Lecture und Übung

    Titel der Veranstaltung

    Grundlagen der Ökonometrie

    Dozent

    Prof. Dr. Carsten Trenkler

    Semester

    Frühjahrsemester 2019

    Zeit & Ort Vorlesung

    Di 13.45 - 15.15 in B6, 23-25, Bauteil A - A001

    Zeit & Ort Übung

    10 Übungs­gruppen, Termine und Räume folgen

    Methode (Stunden pro Woche):

    Vorlesung und Übung (2+2)

    Kurssprache

    Deutsch

    Voraussetzungen

    Statistik I+II 

    Prüfung

    schriftlich (90 Minuten)

    ECTS

    6

    Kursbeschreibung

    Der Kurs gibt eine Einführung in die wichtigsten Methoden der Ökonometrie. Besprochen werden das multiple Regressions­modell, bedingte Erwartungs­werte und lineare Projektionen, KQ-Schätzer und ihre Eigenschaften, die Grundzüge asymptotischer Theorie, Verzerrung durch ausgelassene Variablen, Restriktions­tests, Modellspezifikation, Modelldiagnose, perfekte und imperfekte Multikollinearität, Kausalitätsanalyse, 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.

    Downloads

    Hier finden Sie den Vorlesungs­plan.

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

  • E508 Multiple Time Series Analysis (Master)

    Notes:

    • Note: The session on February 21 (Thursday) is canceled.

    Type

    Lecture and Tutorial

    Title

    E508 Advanced Econometrics III

    Lecturer

    Prof. Dr. Carsten Trenkler

    Semester

    Spring Semester 2019

    Target Audience Master
    Start/End

    Start: 11.02., End: 27.05.

    Time & Location

    Mon: 5.15 - 6.45 p.m. in S031 (L7, 3-5)

    Thu: 8.30-10am in P044 (L7, 3-5)

    Course language

    English

    Prerequisites

    E601 - E603 or E700 - E703 or equivalent courses for exchange students

    Grading

    Two assignments (25%) and final exam (75%).

    ECTS

    9.5

    Course description

    The lecture gives an introduction to multiple time series techniques and will cover vector autoregressive (VAR) processes, VAR estimation, VAR order selection and model checking. If time permits, we will also cover Structural VAR models, VEC as well as VARMA models. The use of VAR models in forecasting, causality and impulse response analysis will be explained and illustrated using empirical examples and by discussing a selected set of research papers.

    Downloads

    Further details and course Material will be provided via the Ilias group. You can also download the outline here.

  • E806 Advanced Econometrics III (PhD)

    Notes:

    Type

    Lecture (and Tutorial)

    Title

    E806 Advanced Econometrics III (PhD)

    Lecturer

    Prof. Dr. Carsten Trenkler

    Semester

    Frühjahrs-/Sommersemester 2019

    Target Audience PhD
    Start/End

    Start: 01.04., End: 27.05.

    Time & Location Lecture

    Mon 1:45 p.m. - 3.15 p.m. in L9, 1-2 - 002 & Thur 10:15 a.m. - 11:45 a.m. in L9, 1-2 - 003

    Time & Location Tutorial

    Mon 3:30 p.m. - 5 p.m. in L9, 1-2 - 002

    Course language

    English

    Prerequisites

    Advanced Econometrics I+II

    Homework and grading

    Grading for this course will be based on three (shorter) assignments (30%) and the final exam (70%). The assignments will mainly involve methodological questions but also contains some empirical questions or coding exercises. You may use any of the following (matrix) programming languages: STATA, R, Matlab, Gauss to address the latter types of questions. Grading of each assignment will use the following scale: 10: very good, 9: good, 8: attempted, 0: not handed in. You will have a week to complete the assignments. The assignments and programming code must be sent by email. Answers will be (partly) discussed in the tutorial sessions.

    ECTS

    5

    Course description

    In 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. After a general introduction, we fist consider stable ARMA model, then discuss the bootstrap for time series settings, and, finally turn to unit root econometrics.

    Downloads

    Further details and course Material will be provided via the Ilias group.
    You can also download the syllabus here.