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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
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Ein besonderer Schwerpunkt dieser Vorlesung liegt auf der praktischen Anwendung semiparametrischer Methoden in der ökonometrischen Analyse. Studierende lernen, wie diese Methoden in realen Szenarien eingesetzt werden können.
Fallstudien dienen als zentrale Lernmethode, um die Anwendung der semiparametrischen Methoden zu veranschaulichen. Studierende analysieren und diskutieren verschiedene reale Fallstudien.
Die Vorlesung beinhaltet auch eine ausführliche Diskussion aktueller Forschungsarbeiten, um die neuesten Entwicklungen im Bereich der semiparametrischen Methoden zu beleuchten.
Einen weiteren wichtigen Teil der Vorlesung stellt das Erlernen und Anwenden von Softwaretools zur semiparametrischen Datenanalyse dar.
Ein tieferes Verständnis der verschiedenen ökonometrischen Methoden ist notwendig, um deren Einsatz und Anwendbarkeit bewerten zu können.
Die Vorlesung 'Semiparametric methods in econometrics and applications' an der Universität Erlangen-Nürnberg bietet Dir eine fundierte Einführung in die Anwendung semiparametrischer Methoden in der Ökonometrie. Der Fokus liegt auf der praktischen Umsetzung dieser Methoden zur Analyse und Interpretation ökonometrischer Daten. Du wirst durch Fallstudien und aktuelle Forschungsarbeiten geführt, die Dir helfen, ein tiefes Verständnis für die Anwendung der Theorie in der Praxis zu entwickeln.
Kursleiter: Prof. Dr.
Modulstruktur: Die detaillierte Struktur der Vorlesung ist unter folgendem Link zu finden: https://www.quantitativearbeitsoekonomik.rw.fau.de/
Studienleistungen: Die Studienleistungen umfassen eine Kombination aus Hausarbeiten, Präsentationen und Klausuren.
Angebotstermine: Die Vorlesung wird jedes Wintersemester angeboten, normalerweise dienstags von 14:00 bis 16:00 Uhr.
Curriculum-Highlights: Praktische Anwendung semiparametrischer Methoden, Diskussion von Fallstudien, aktuelle Forschungsarbeiten
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.
Simone C.
Thomas M.
Xin X.
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