Kausalanalyse

Modul: Kausalanalyse (6 Credits)
Name im Diploma Supplement	Causal Analysis
Verantwortlich	Prof. Dr. Christoph Hanck
Voraussetzungen	Siehe Prüfungsordnung.
Workload	180 Stunden studentischer Workload gesamt, davon: Präsenzzeit: 60 Stunden Vorbereitung, Nachbereitung: 60 Stunden Prüfungsvorbereitung: 60 Stunden
Dauer	Das Modul erstreckt sich über 1 Semester.
Qualifikationsziele	Die Studierenden verfügen über umfassende Kenntnisse moderner statistischer und ökonometrischer Methoden und beherrschen deren Anwendung bei der Lösung empirischer, ökonometrischer Fragestellungen kennen die formalen Eigenschaften zentraler Verfahren und können sie mathematisch zeigen können dabei insbesondere beurteilen, unter welchen Bedingungen unterschiedliche Verfahren die Beantwortung kausaler Fragen ermöglichen (und wann nicht) und dazu die geeigneten Daten auswählen können entsprechend erlangte empirische Befunde kritisch kommentieren sind in der Lage, eigenständig und mit Hilfe geeigneter statistischer und ökonometrischer Software praktische Probleme zu lösen können selbständig ausgewählte Übungsaufgaben bearbeiten
Prüfungsmodalitäten	Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in Gestalt einer Klausur (in der Regel: 60-90 Minuten) oder einer mündlichen Prüfung (in der Regel: 20-40 Minuten) oder mini-assignments inkl. Kurzpräsentationen sowie mündlicher Prüfung (in der Regel: 20-40 Minuten). Die Art der Prüfung wird jeweils zu Semesterbeginn vom Dozenten festgelegt.
Verwendung in Studiengängen	BWL Bachelor > Vertiefungsstudium > Wahlpflichtbereich > Bereich Volkswirtschaftslehre, Rechtswissenschaft, Wirtschaftsinformatik, Informatik > Vertiefungsbereich Volkswirtschaftslehre > 4.-6. FS, Wahlpflicht VWL Bachelor > Vertiefungsstudium > Wahlpflichtbereich > Bereich Volkswirtschaftslehre, Statistik und Ökonometrie > Vertiefungsbereich Statistik/Ökonometrie > 4.-6. FS, Wahlpflicht
Bestandteile	Vorlesung Kausalanalyse (3 Credits) Übung Kausalanalyse (3 Credits)
Modul: Kausalanalyse (WIWI‑M0944)

Vorlesung: Kausalanalyse (3 Credits)
Name im Diploma Supplement	Causal Analysis
Anbieter	Lehrstuhl für Ökonometrie
Lehrperson	Prof. Dr. Christoph Hanck
Semesterwochenstunden	2	Sprache	deutsch
Turnus	unregelmäßig	maximale Hörerschaft	###LABEL_NOLIMIT###
empfohlenes Vorwissen Kenntnisse der statistischen Inferenz und (multiplen) linearen Regression so wie etwa vermittelt im Modul Einführung in die Ökonometrie.
Abstract Der Kurs bietet aufbauend auf vorhandenen Kenntnissen der Ökonometrie eine Einführung in empirische Werkzeuge, die unter geeigneten Bedingungen belastbare statistische Kausalaussagen liefern können. Hierbei werden methodischen und intuitive Grundlagen der Verfahren, konkrete empirische Analysen als auch die eigenständige Implementierung in statistischer Software behandelt.
Lehrinhalte Kernwerkzeuge der empirischen Kausalanalyse, etwa: Identifikation Kausale Diagramme Matching Simulation Fixed Effects Event Studies Difference in Differences Instrumental Variables Regression Discontinuity
Literaturangaben Huntington-Klein, N. The Effect: An Introduction to Research Design and Causality. https://theeffectbook.net/ Cunningham, S. Causal Inference – The Mixtape. https://mixtape.scunning.com/ Weitere Literatur wird ggf. in der Veranstaltung bekannt gegeben.
Vorlesung: Kausalanalyse (WIWI‑C1230)

Übung: Kausalanalyse (3 Credits)
Name im Diploma Supplement	Causal Analysis
Anbieter	Lehrstuhl für Ökonometrie
Lehrperson	Prof. Dr. Christoph Hanck
Semesterwochenstunden	2	Sprache	deutsch
Turnus	unregelmäßig	maximale Hörerschaft	###LABEL_NOLIMIT###
empfohlenes Vorwissen siehe Vorlesung
Lehrinhalte siehe Vorlesung
Literaturangaben siehe Vorlesung
didaktisches Konzept Übungsaufgaben Replikation empirischer Studien Diskussion Gemeinsames Programmieren
Übung: Kausalanalyse (WIWI‑C1231)