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Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Bachelor of Science International Economic Studies

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Bachelor of Science International Economic Studies

Prof. Dr.

2024

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

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Empirical Economics - Cheatsheet
Empirical Economics - Cheatsheet Definition und Ziele der Ökonometrie Definition: Analyse von ökonomischen Daten mittels statistischer Methoden zur Überprüfung ökonomischer Theorien und Modelle. Details: Wichtige Ziele: Schätzung von ökonomischen Modellen, Hypothesentests, Prognosen Verwendet mathematische Modelle: lineare Regression, Zeitreihenanalyse Grundlegende Gleichung (lineare Regression): ...

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Empirical Economics - Exam
Empirical Economics - Exam Aufgabe 1) Im Rahmen eines empirischen ökonomischen Forschungsprojekts willst Du herausfinden, ob es einen Zusammenhang zwischen dem Einkommen (Y) und der Anzahl der Bildungsjahre (X) der Personen in einer bestimmten Region gibt. Verwende die lineare Regressionsanalyse, um diesen Zusammenhang zu untersuchen. Die grundlegende Gleichung der linearen Regression lautet \[ Y ...

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Was ist die grundlegende Gleichung der linearen Regression in der Ökonometrie?

Welche mathematischen Modelle werden in der Ökonometrie verwendet?

Was sind wichtige Ziele der Ökonometrie?

Was zeigt ein einfaches lineares Regressionsmodell?

Was versteht man unter Omitted Variable Bias (OVB)?

Was besagt das Gauss-Markov-Theorem?

Definition von 'Multiple Regression' in der empirischen Wirtschaftsforschung

Bedeutung der Regressionskoeffizienten \(\beta_i\)

Standardannahmen der multiplen Regression

Was beschreibt ein Konfidenzintervall?

Was ist die Nullhypothese \((H_0)\)?

Was beschreibt das Signifikanzniveau \((\alpha)\)?

Was ist ein Fixed Effects Modell?

Was ist die Formel für das Random Effects Modell?

Wann verwendet man den Hausman-Test?

Was ist die Anwendung von Machine Learning im ökonomischen Kontext?

Welche Algorithmen werden typischerweise im ökonomischen Kontext genutzt?

Nenne ein Beispiel für die Anwendung von Machine Learning im ökonomischen Kontext.

Was sind die Hauptmethoden zur Analyse sozialpolitischer Maßnahmen?

Welche Datenquellen sind für die Analyse von Sozialpolitik relevant?

Welche Indikatoren werden bei der Analyse von Sozialpolitik verwendet?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Empirical Economics an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
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Einführung in die Ökonometrie

In diesem Abschnitt lernst Du die Grundlagen der Ökonometrie, einen essenziellen Teilbereich der empirischen Wirtschaftsforschung kennen.

  • Definition und Ziele der Ökonometrie
  • Grundlegende ökonometrische Modelle und Methoden
  • Einführung in statistische Konzepte und Werkzeuge
  • Relevanz der Ökonometrie für die Wirtschaftsforschung
  • Anwendungen und Beispiele aus der Praxis
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Regressionsanalyse

Die Regressionsanalyse ist ein zentrales Werkzeug zur Untersuchung ökonomischer Beziehungen und wird in verschiedenen Kontexten angewendet.

  • Einfache lineare Regression
  • Multiple Regression und Interpretation der Koeffizienten
  • Hypothesentests und Konfidenzintervalle
  • Probleme und Fallstricke in der Regressionsanalyse
  • Anwendungsbeispiele in der empirischen Forschung
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03
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Paneldaten und Instrumentalvariablen

Dieser Abschnitt behandelt fortgeschrittene Methoden zur Analyse von Paneldaten und die Anwendung von Instrumentalvariablen.

  • Einführung in Paneldaten und ihre Eigenschaften
  • Modelle für Paneldaten: Fixed Effects und Random Effects
  • Vorteile und Herausforderungen bei der Arbeit mit Paneldaten
  • Instrumentalvariablen: Theorie und Anwendung
  • Beispiele für die Anwendung von Paneldaten und IV-Methoden
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Anwendungsgebiete: Sozial- und Arbeitsmarktökonomik

Hier werden verschiedene Themen der Sozial- und Arbeitsmarktökonomik sowie deren empirische Analyse behandelt.

  • Analysemethoden für Sozialpolitik: Renten, Sozialhilfe, Elternzeit
  • Untersuchung von Arbeitsmarktphänomenen wie Löhne und Minijobs
  • Personalökonomik: Anreize und befristete Beschäftigung
  • Empirische Forschung in der Bildungsökonomik
  • Demographie und Bevölkerungsökonomik: Migration und Fertilität
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Data Science und Ökonometrie

In diesem Abschnitt werden fortgeschrittene Themen der Data Science und deren Verbindung zur Ökonometrie behandelt.

  • Einführung und Vertiefung von Methoden der Data Science
  • Verknüpfung von Datenwissenschaft und Mikroökonometrie
  • Anwendung von Machine Learning im ökonomischen Kontext
  • Praktische Beispiele und Anwendungen in der Wirtschaftsforschung
  • Werkzeuge und Software für Data Science in der Ökonometrie
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Empirical Economics an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Die Vorlesung 'Empirical Economics' an der Universität Erlangen-Nürnberg richtet sich an Studierende der International Economic Studies und bietet einen umfassenden Einblick in empirische ökonomische Methoden und deren praktische Anwendung. Durch die Kombination von Theorie und Praxis lernen die Studierenden, wie man ökonomische Daten analysiert und interpretiert, um fundierte wirtschaftliche Entscheidungen zu treffen.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Vorlesung 'Empirical Economics' an der Universität Erlangen-Nürnberg behandelt empirische ökonomische Methoden und deren Anwendungen. Dabei wird in Vorlesungs- und Übungsstunden unterteilt, in denen die Studierenden theoretische Ansätze erlernen und praktische Erfahrungen durch Datenanalyse sammeln.

Studienleistungen: Die Leistungskontrolle erfolgt in der Regel durch eine Abschlussprüfung, die schriftlich abgelegt wird. Zudem können Übungsaufgaben und Hausarbeiten Teil der Prüfungsleistungen sein.

Angebotstermine: Das Modul 'Empirical Economics' wird sowohl im Wintersemester als auch im Sommersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Einführung in die Ökonometrie, Regressionsanalyse, Paneldaten, Instrumentalvariablen

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

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.

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