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Research Methods II: Quantitative Analysis

Niveau

2. Studienzyklus, Master

Lernergebnisse der Lehrveranstaltungen/des Moduls

Die Studierenden sind in der Lage:
• Kausalität von Korrelation zu unterscheiden und empirische Analysen entsprechend zu konzipieren.
• multivariate Methoden der Regressionsanalyse zu implementieren und zu interpretieren.
• Forschungsfragen aus der Wirtschaftspraxis in einen Modellrahmen zu übertragen und durch Hypothesenbildung zu testen.
• das Standardmodell der OLS Regression zu erklären und Beschränkungen/Potenziale von Ergebnissen kritisch zu reflektieren.
• statistische Software wie STATA oder R zu benutzen, um empirische Analysen selbständig umzusetzen.

Voraussetzungen der Lehrveranstaltung

LV: Research Methods I

Lehrinhalte

• Multivariate Verfahren und OLS Regression
• Schätzung von Koeffizienten mit Hypothesentests
• Interpretation von Indikatoren zu Anpassungsgüte Modell
• Multikollinearität und Heteroskedastie
• Statistische Software wie STATA oder R

Empfohlene Fachliteratur

• Wooldridge, Jeffrey: Introductory Econometrics A Modern Approach. Cengage Learning (latest edition)
• Heiss, Florian: Using R for Introductory Econometrics. CreateSpace Independent Publishing Platform (latest edition)
• Stock, James; Watson, Mark: Introduction to Econometrics. Pearson Education Limited (latest edition)

Bewertungsmethoden und -Kriterien

Online Aufgaben, Hausarbeit, Klausur

Unterrichtssprache

Englisch

Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits

4

E-Learning Anteil in %

25

Semesterwochenstunden (SWS)

2.0

Geplante Lehr- und Lernmethode

Blended Learning

Semester/Trisemester, In dem die Lehrveranstaltung/Das Modul Angeboten wird

2

Name des/der Vortragenden

Prof. (FH) Dr. Peter Dietrich

Studienjahr

Kennzahl der Lehrveranstaltung/des Moduls

05.MV.RSM.2

Art der Lehrveranstaltung/des Moduls

Integrierte Lehrveranstaltung

Art der Lehrveranstaltung

Pflichtfach

Praktikum/Praktika

kein