Die Studierenden sind nach dem Kurs in der Lage:

- Grundprinzipien der Ökonometrie zu verstehen

- Verschiedene Datentypen zu handhaben und zu analysieren

- Deskriptive Statistiken anzuwenden und zu interpretieren

- Regressionsanalysen durchzuführen und zu bewerten

- Inferenzstatistiken (t-Test, F-Test) anzuwenden

- Dummy-Variablen in Regressionsmodellen einzusetzen

- Ökonometrische Ergebnisse kritisch zu analysieren

- Einführung in die Ökonometrie

- Datentypen und -beschaffung

- Statistische Grundlagen

- Regressionsverfahren und Kleinste-Quadrate-Schätzer

- Gauss-Markov-Bedingungen

- Inferenz und Hypothesentests

- Regression mit Dummy-Variablen

Adkins, L.C., 2018. Using gretl for principles of econometrics, 5th edition. Oklahoma State University.

Cramer, E., Kamps, U., 2020. Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Eine Einführung für Studierende der Informatik, der Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaften, 5th ed. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-60552-3

Malitte, J., Schreiber, S., 2019. Ökonometrie verstehen mit Gretl: Eine Einführung mit Anwendungsbeispielen, 1. Aufl. 2019 Edition. ed. Springer Gabler, Berlin Heidelberg.

Winker, P., 2017. Empirische Wirtschaftsforschung und Ökonometrie. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-49299-4

Von Auer, L., 2023. Ökonometrie: Eine Einführung. Springer Fachmedien, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-42700-9

Deutsch

Klausur (ggf. mit Teiltestaten)

5

- Intensives Arbeiten am Computer mit der Software Gretl (open-source Softwarepaket)

- Grundlegende Kenntnisse in Statistik und Analysis werden vorausgesetzt