Art | Zeitraum | Tag/Zeit | Raum | Dozent/in |
---|---|---|---|---|
VL (2 SWS) | 02.11.2020 - 12.02.2021 | wöch. Montag 14.00 - 16.00 | Online Veranstaltung | Dr. Sylvi Rzepka |
UE 1 (2 SWS) | 02.11.2020 - 12.02.2021 | wöch. Dienstag 14.00 - 16.00 | Online Veranstaltung | Melina Ludolph |
UE 2 (2 SWS) | 02.11.2020 - 12.02.2021 | wöch. Dienstag 16.00 - 18.00 | Online Veranstaltung | Melina Ludolph |
Der Kurs findet online statt und alle Infos erhalten Sie über den Moodle Kurs: https://moodle2.uni-potsdam.de/course/view.php?id=24826 Der zum Beginn der Vorlesungszeit freigeschaltet wird. In der ersten Semesterwoche ist er frei zugänglich. Ab der zweiten Woche können Sie das Passwort bei der Assistenz des Lehrstuhls in Erfahrung bringen: pohleuempwifo.uni-potsdampde.
Die Veranstaltung wird ergänzt durch das Schlüsselqualifikationsmodul B.SK.VWL.210/ B.SK.MET.210 "Einführung in die computergestützte Datenanalyse". Es wird vom Lehrstuhl für Methoden der empirischen Sozialforschung (Prof. Dr. Kohler) durchgeführt, nähere Informationen erhalten Sie hier.
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Zu erbringende Leistung
Anrechenbar als
Voraussetzungen
Inhalt
Ziel der Veranstaltung ist es, den Studierenden die Grundlagen der empirischen Wirtschaftsforschung zu vermitteln und eine Einführung in die Ökonometrie zu geben. Aufbauend auf der Vorlesung „BA: Statistik“ sollen sie in die Lage versetzt werden, eine empirische Analyse (Thesen- und Modellbildung, Datenerhebung und -auswertung, Auswahl der Schätzmethode, Interpretation der Ergebnisse) selbständig durchführen zu können.
Themen
Literatur
Art | Zeitraum | Tag/Zeit | Raum | Dozent |
---|---|---|---|---|
K | 02.11.2020 - 08.02.2021 | Montag von 16.00-18.00 | 3.06.S21* | Prof. M. Caliendo |
Das Bachelor-Kolloquium wird parallel zur Bearbeitung der Bachelor-Abschlussarbeit belegt.
*Aufgrund der aktuell wieder ansteigenden Corona-Infektionszahlen, findet die Veranstaltung online über Zoom statt. Diese Informationen sind noch nicht in PULS enthalten.
Anrechenbar als
Der Kurs wird vom Lehrstuhl für Methoden der empirischen Sozialforschung (Prof. Dr. Kohler) angeboten.
Weitere Informationen finden Sie in PULS und auf der Homepage des Lehrstuhles für Methoden der empirischen Sozialforschung von Prof. Dr. U. Kohler.
Nähere Informationen finden Sie hier.
Art | Zeitraum | Tag/Zeit | Raum | Dozent/in |
---|---|---|---|---|
VL (2 SWS) | 19.11.2020 - 04.12.2020 | siehe Ankündigung | 3.06.S14* | Prof. Dr. Marco Caliendo / PD Dr. Till Strohsal |
F-UE (2 SWS) | 20.11.2020 - 04.12.2020 | siehe Ankündigung | 3.06.S14* | Prof. Dr. Marco Caliendo / Niels Aka |
F-UE (2 SWS) | 20.11.2020 - 04.12.2020 | siehe Ankündigung | 3.01.1.65a* | Prof. Dr. Marco Caliendo / Niels Aka |
Die Veranstaltung wird auf Englisch gehalten. Für Details siehe Ankündigung.
*Aufgrund der aktuell wieder ansteigenden Corona-Infektionszahlen, findet die Veranstaltung online über Zoom statt. Diese Informationen sind noch nicht in PULS enthalten.
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Zu erbringende Leistung für jede der Veranstaltungen
Anrechenbar als
Voraussetzungen
Inhalt
Die Veranstaltung zu univariater Zeitreihenökonometrie behandelt Methoden, die hauptsächlich in der Markoökonomik und im Bereich Finance angewendet werden. Es werden univariate Modelle für stationäre und einstationäre Zeitreihen vorgestellt. Die Studierenden lernen wichtige Werkzeuge und Techniken zur Analyse von Zeitreihen kennen und wenden diese in den PC-Übungen auf aktuelle Datensätze an.
Themen
Literatur
Art | Zeitraum | Tag/Zeit | Raum | Dozent/in |
---|---|---|---|---|
VL (2 SWS) | 02.11.2020 - 19.01.2021 | siehe Time Schedule | siehe Time Schedule* | Prof. M. Caliendo |
F-UE (2 SWS) | 24.11.2020 - 12.02.2021 | siehe Time Schedule | siehe Time Schedule | Paula Körner, Daniel Rodríguez |
F-UE (Stata) | 06.11.2020 - 11.02.2021 | siehe Time Schedule | siehe Time Schedule | Paula Körner, Daniel Rodríguez |
Die Veranstaltung wird auf Englisch gehalten.
*Aufgrund der aktuell wieder ansteigenden Corona-Infektionszahlen, findet die Veranstaltung online über Zoom statt. Diese Informationen sind noch nicht in PULS enthalten.
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Zu erbringende Leistung
Anrechenbar als
Inhalt
The aim of this lecture is to familiarize participants with microeconometric estimation techniques. The lecture will be complemented by a practical session.
Themen:
Literatur
Art | Zeitraum | Tag/Zeit | Raum | Dozent |
---|---|---|---|---|
K | 02.11.2020 - 08.02.2021 | Montag von 18.00-20.00 | 3.06.S12* | Prof. M. Caliendo |
Das Master-Forschungskolloquium wird parallel zur Bearbeitung der Master-Abschlussarbeit belegt.
Die Veranstaltung wird auf Englisch gehalten.
*Aufgrund der aktuell wieder ansteigenden Corona-Infektionszahlen, findet die Veranstaltung online über Zoom statt. Diese Informationen sind noch nicht in PULS enthalten.
Anrechenbar als
Art | Zeitraum | Tag/Zeit | Raum | Dozent |
---|---|---|---|---|
FS/K | 02.11.2020 - 12.02.2021 | siehe Ankündigung | Dr. Sylvi Rzepka |
Diese Veranstaltung wird auf Englisch gehalten.
Aufgrund der aktuell wieder ansteigenden Corona-Infektionszahlen, findet die Veranstaltung online über Zoom statt.
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Termine
Dies ist ein vorläufiger Zeitplan. Der endgültige Zeitplan hängt von der Anmeldung ab.
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Voraussetzungen
Zu erbringende Leistung
Inhalt
Seminartitel: "Topics in Machine Learning and Econometrics"
This seminar has 2 learning goals: 1) introduce the main concepts of machine learning (ML), especially supervised learning, and 2) identify how ML can be used in applied economic research and even enhance causal inference. We will not only discuss text book chapters and empirical economics papers, but also learn how to implement ML methods in R. Students will have the chance to get to know R through online courses provided by “Datacamp for the classroom”. During the semester students will present a ML method, an application of ML in economics, and complete problemsets in R. The final assignment will be in the spirit of a competition (with bonus points for the best performing algorithm). Besides technical skills the course promotes a series of important softskills: public speaking, presenting empirical results intuitively, and navigating self-directed learning the field of machine learning.
Universität Potsdam
Professur für Empirische Wirtschaftsforschung
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