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Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Economics
Universität Erlangen-Nürnberg
Master of Science Economics
Prof. Dr.
2024
Dein ergebnis
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Dieser Abschnitt behandelt die Grundlagen der Bayesianischen Statistik und ihre Anwendungen in der Ökonometrie. Du lernst, wie Bayesianische Methoden eine alternative zu frequentistischen Methoden darstellen und ihre Vorteile in der Analyse ökonomischer Daten.
Hier lernst Du die Methodik des Regression Discontinuity Designs kennen, welches stark genutzt wird, um kausale Effekte zu schätzen, wenn zufällige Zuweisung nicht möglich ist. Der Fokus liegt auf der Identifikation und Interpretation kausaler Effekte an Diskontinuitätsgrenzen.
Dieser Abschnitt beleuchtet Methoden zur Identifikation kausaler Zusammenhänge in ökonomischen Daten. Schwerpunkt sind Technologien und Strategien zur Bestimmung von Ursprung und Wirkung trotz konfundierender Faktoren.
Hier wirst Du in die Modellbildung zur Analyse ökonomischer Daten eingeführt. Es werden fortgeschrittene Techniken zur Modellierung und Vorhersage wirtschaftlicher Phänomene besprochen.
In diesem Abschnitt lernst Du, wie die in der Vorlesung behandelten ökonometrischen Methoden in realen wirtschaftlichen Szenarien angewendet werden. Die Beispiele stammen aus verschiedenen wirtschaftlichen Feldern und zeigen die praktische Relevanz auf.
Die Vorlesung Bayesian Econometrics an der Universität Erlangen-Nürnberg ist Teil des Studiengangs Volkswirtschaftslehre und vermittelt Dir fundierte Kenntnisse in der Bayesianischen Ökonometrie. Diese Methodik bietet Dir die Möglichkeit, ökonomische Modelle und deren Vorhersagen durch die Anwendung von Bayes' Theorem zu analysieren und zu bewerten. Der Kurs deckt verschiedene wichtige Themen ab, darunter Regression Discontinuity Design und Kausalinferenz. Diese Kompetenzen sind essenziell für die Analyse und Interpretation komplexer ökonomischer Daten.
Kursleiter: Prof. Dr.
Modulstruktur: Leider keine spezifischen Informationen verfügbar.
Studienleistungen: Leider keine spezifischen Informationen verfügbar.
Angebotstermine: Leider keine spezifischen Informationen verfügbar.
Curriculum-Highlights: Bayesian econometrics, Regression Discontinuity Design, Causal Inference
Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.
Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.
Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.
Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.
Linda V.
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