Seminar on economics of human capital - Cheatsheet

Analyse von Lohnstrukturen und Beschäftigungsniveaus

Definition:

Untersuchung der Verteilung von Löhnen und der Anzahl der Beschäftigten innerhalb eines Marktes oder Sektors.

Details:

• Ermittlung von Durchschnitts- und Medianlöhnen
• Analyse der Lohnverteilung mittels Lorenzkurve und Gini-Koeffizient
• Berechnung der Lohnelastizität der Arbeitsnachfrage
• Unterscheidung zwischen nominalen und realen Löhnen
• Einfluss von Qualifikation, Berufserfahrung und Branche auf Löhne
• Analyse von Arbeitsmarktindikatoren wie Arbeitslosenquote

Untersuchung von Arbeitslosigkeitsraten und deren Ursachen

Definition:

Analyse von Arbeitslosenquoten und deren determinierende Faktoren

Details:

• Arbeitslosenquote: \frac{Arbeitslose}{erwerbsfähige Bevölkerung} \cdot 100
• Arten von Arbeitslosigkeit: friktionelle, strukturelle, konjunkturelle
• Ursachen: ökonomische Schwankungen, technologische Veränderungen, Bildungsniveau, Marktstrukturen
• Modelle: Beveridge-Kurve, Philips-Kurve
• Maßnahmen gegen Arbeitslosigkeit: Bildungspolitik, Arbeitsmarktregulierung, Konjunkturpolitik

Einfluss von Bildung und sozialen Netzwerken auf berufliche Chancen

Definition:

Einfluss von Bildung und sozialen Netzwerken auf berufliche Chancen

Details:

• Bildung beeinflusst Humankapital und Beschäftigungsfähigkeit: höhere Bildungsabschlüsse korrelieren mit besseren Verdienstmöglichkeiten.
• Soziale Netzwerke bieten Zugang zu Informationen und beruflichen Möglichkeiten: Netzwerkgröße und -qualität entscheidend.
• Formel für Einkommen basierend auf Bildung und Netzwerkeffekten: \[ Einkommen = \beta_0 + \beta_1 Bildung + \beta_2 Netzwerk + \beta_3 (Bildung \times Netzwerk) + \text{Fehlerterm} \]

Untersuchung sozialer Ungleichheit und Diskriminierung im Arbeitsmarkt

Definition:

Analyse von Unterschieden in Beschäftigungs- und Einkommensmöglichkeiten aufgrund von Eigenschaften wie Geschlecht, ethnischer Herkunft, Alter, usw.

Details:

• Erklärung von Humankapitaltheorie
• Analyse von Lohnunterschieden
• Rollen von Diskriminierung: statistisch vs. geschmacksorientiert
• Unterschied zwischen Angebots- und Nachfragefaktoren
• Statistische Methoden zur Messung der Ungleichheit: Oaxaca-Blinder-Dekomposition
• Politische Maßnahmen zur Reduktion der Ungleichheit

Grundlagen der Ökonometrie und statistischen Methoden

Definition:

Grundlagen der Ökonometrie und statistischen Methoden befassen sich mit der Anwendung mathematischer und statistischer Techniken zur Analyse ökonomischer Daten und Hypothesen.

Details:

• Lineares Regressionsmodell: \( Y = \beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + ... + \beta_k X_k + u \)
• Schätzverfahren: Kleinste-Quadrate-Schätzung (OLS) \( \beta = (X'X)^{-1}X'Y \)
• Güte der Anpassung: Bestimmtheitsmaß (R²) \( R^2 = 1 - \frac{SS_{res}}{SS_{tot}} \)
• Hypothesentests: t-Test, F-Test
• Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie: Zufallsvariablen, Wahrscheinlichkeitsverteilungen

Verwendung von Software für Datenanalyse (z.B. Stata, R)

Definition:

Einsatz von Software wie Stata und R zur statistischen Analyse und Interpretation von Daten.

Details:

• Stata: Benutzerschnittstelle und Skriptsprachen; besonders nützlich für Panels und zeitliche Analysen
• R: Programmiersprache; bietet Pakete wie dplyr, ggplot2 für Datenmanipulation und Visualisierung
• Datenvorbereitung: Import und Bereinigung von Daten
• Statistische Analyse: Regressionsmodelle, Wahrscheinlichkeitsverteilungen
• Visualisierung: Erstellen von Grafiken zur Ergebnisdarstellung
• Reproduzierbarkeit: Skripte und Markdown-Dokumente

Durchführung und Interpretation von Regressionsanalysen

Definition:

Regressionsanalyse: statistisches Verfahren, um Beziehungen zwischen einer abhängigen Variable und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu quantifizieren.

Details:

• Modelle: Lineare Regression, Multiple Regression
• Modellform: y = β0 + β1x1 + ... + ε
• Schätzer: Kleinste-Quadrate-Methode (OLS)
• Gütemaße: Bestimmtheitsmaß R², Angepasstes R², F-Test
• Interpretation der Koeffizienten: Bedeutung und Signifikanztests (t-Test, p-Wert)
• Annahmen prüfen: Linearität, Unabhängigkeit, Homoskedastizität, Normalverteilung etc.
• Modelldiagnostik: Residuenanalyse, Multikollinearitätsprüfung (VIF)

Transfer wissenschaftlicher Erkenntnisse in die Praxis

Definition:

Umsetzung von Forschungsergebnissen aus der Wissenschaft in die konkrete Anwendung im praktischen Bereich.

Details:

• Prozess der Übertragung von Theorien, Technologien und Modellen aus der Forschung in wirtschaftliche und soziale Anwendungen
• Schaffung von Mehrwert durch praktische Umsetzung
• Ziel: Verbesserung von Effizienz, Effektivität und Innovation
• Enge Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft, Industrie und politischen Institutionen notwendig
• Barrieren: Kommunikationsprobleme, unterschiedliche Prioritäten, Kulturelle Unterschiede