Empirische Wirtschaftsforschung SS 2022

Dozent Prof. Dr. van Ewijk
Kennnummer 03.184.3140
Zeitaufwand 4 SWS Vorlesung und 2 SWS Tutorium / Übungen
Leistungspunkte 9 LP
Zeit/Ort Online (Moodle)
Beginn der Vorlesung 25.04.2022
Beginn der Tutorien 02.05.2022

 

Auf Moodle finden Sie das Dokument „Terminübersicht & Kursinformation“. Dieses Dokument erklärt ausführlich alle organisatorischen Details zur Veranstaltung „Empirische Wirtschaftsforschung“ im Sommersemester 2022. Hier finden Sie untenstehend eine Kompakt-Übersicht davon.

Inhalt:
In der Veranstaltung Empirische Wirtschaftsforschung arbeiten wir in Kleingruppen. Da Sie einer festen Kleingruppe zugeteilt werden, in der Sie das ganze Semester in den Tutorien arbeiten werden, müssen Sie sich fest für ein Tutorium anmelden. Die Teilnahme an Tutorien ist nur während der Zeitslots, für die Sie sich angemeldet haben, möglich. Das erste Tutorium ist ein informelles Kennenlernen, in dem Sie Ihre Kommilitonen und Tutoren kennenlernen. Dieses ist das einzige Tutorium, welches in Präsenz vor Ort stattfindet. Die weiteren Tutorien werden digital gehalten.

Die Veranstaltung Empirische Wirtschaftsforschung besteht aus den folgenden Komponenten:

 

  • Vorlesungsvideos: Die Vorlesungsinhalte werden Ihnen als Video in Moodle zur Verfügung gestellt. Die Folien werden Ihnen ebenfalls auf Moodle zur Verfügung gestellt.
  • Präsenz-Vorlesungen: an den Dienstagen nach den Tutorien, ab 10.15 Uhr, geht Prof. Dr. Van Ewijk auf Fragen und Themen die sich während der Tutorien als schwierig herausgestellt haben ein. Tutor/innen leiten hierzu die Fragen, die Sie während der Tutorien hatten an Prof. Dr. Van Ewijk weiter. Außerdem können Sie Ihrem Tutor bzw. Ihrer Tutorin Fragen per E-Mail zu den Vorlesungsvideos und Übungen stellen. Die Tutoren sammeln diese Fragen und leiten sie an Prof. Van Ewijk zur Besprechung in der Präsenz-Vorlesung weiter. Die Präsenz-Vorlesungen finden jeweils zu den aufgeführten Zeiten im RW1 statt. Darüber hinaus wird ein Live-Stream der Präsenz-Vorlesungen angeboten. Bitte beachten Sie, dass die erste Präsenz-Vorlesung an einem Montag, den 25. April, stattfinden wird. Die Präsenz-Vorlesungen in den letzten beiden Vorlesungswochen (markiert mit (*) im Terminplan) werden neue Vorlesungsinhalte behandeln, welche nicht in vergangenen Semestern gelehrt wurden. Zu diesen Vorlesungen gibt es keine Videos. In diesen beiden Wochen findet jeweils am Montag  eine Vorlesung statt (11. Juli und 18. Juli).
  • Tutorien & Übungen: Jede Woche finden entweder von Tutoren angeleitete Tutorien oder von Doktoranden geleitete Übungen statt. Diese finden zu den Zeitfenstern statt, zu welchen Sie sich über die Plattform JOGU-StINe angemeldet haben.

 

    • Das erste Tutorium findet in Präsenz statt. Hier formen Sie Ihre Kleingruppe. Während der nachfolgenden Tutorien bearbeiten Sie in MS Teams in Ihrer Kleingruppe Aufgabenblätter. Tutor/innen geben, währenddessen Feedback zu Ihren Antworten und beantworten Ihre Fragen.
    • Die Übungen 1, 2 & 3 werden in digitaler Form stattfinden. Die Übungen 4 & 5 werden dagegen in Präsenz stattfinden. Während den Übungen wird ein Doktorand die dazugehörigen Aufgaben gemeinsam mit einer größeren Gruppe von Studierenden besprechen. Lösungen zu den Übungsblättern werden auf Moodle zur Verfügung gestellt. Die Übungen finden zu jeder Woche an 4 verschiedenen Zeitslots statt. Alle digitalen Übungen finden dabei in einer einzigen MS Teams Gruppe statt. Den Zugangscode, mithilfe dessen Sie sich selbst zu dieser MS Teams Gruppe hinzufügen können, finden Sie auf Moodle unter dem Dokument „Terminübersicht und Kursinformation 2022“. In diesem Dokument finden Sie ebenfalls eine Übersicht darüber zu welchen Zeiten und in welchen Räumen die letzten beiden Übungen in Präsenz stattfinden werden.

Unsere Lernplattformen:

  •  MS Teams:
  • Auf MS Teams finden Sie alle Dokumente für die Tutorien (Aufgabenblätter & Stata-Dateien, usw.)
  • Die digitale Lehre findet über MS Teams statt. Dies betrifft:
    • Die Tutorien, mit Ausnahme des Kennenlern-Tutoriums
    • Die ersten drei Übungen (Die letzten beiden Übungen finden in Präsenz statt.)

 

  • Moodle:
  • Auf Moodle finden Sie alle Dokumente, die nichts mit den Tutorien zu tun haben:
    • Vorlesungsvideos
    • Folien zu den Vorlesungen
    • Alle Unterlagen zu den Übungen
    • Dokument „Stata von zuhause nutzen“
    • Dokument „Liste mit Stata-Befehlen“ für die Klausur
    • Dokument „Überblick der Kursinhalte“
    • Dokument „kleines Wörterbuch“

Lernziele

  • Verständnis von Regressionsanalyse (Theorie + praktische Anwendung)
  • Basisfähigkeiten zur Durchführung von Regressionen und sonstigen Analysen mit Stata
  • Die Fähigkeit kritisch über Forschung & Forschungsergebnisse nachzudenken; insbes. die Fähigkeit zu verstehen, inwieweit Forschung tatsächlich zu Aussagen über kausale Effekte führt oder nur Korrelationen darstellt.

 

Empfohlene Literatur:

In dieser Veranstaltung benutzen wir folgendes Buch:

Stock JH, Watson MM. (2019). Introduction to Econometrics. 4th edition. Pearson.

Dieses Buch ist Pflichtliteratur – es wird erwartet, dass Sie die Kapitel, an denen sich die Vorlesung orientiert, durcharbeiten. Die Vorlesung orientiert sich stark an diesem Buch – die Überschriften der Vorlesungsfolien spiegeln die relevanten Buchkapitel wider.

Die Unterschiede zwischen den Auflagen sind gering, deshalb können auch die älteren Auflagen benutzt werden.

Sie haben durch die Universitätsbibliothek Zugriff auf eine digitale Version dieses Buches (https://ebookcentral.proquest.com/lib/umainz/detail.action?docID=5834470). Wir empfehlen die Anschaffung dieses Buches, das Ihnen auch später (sogar nach dem Studium) noch nützlich sein kann. In der Fachbereichsbibliothek stehen Ihnen mehrere Präsenzexemplare zur Verfügung. In der

Universitätsbibliothek kann das Buch ausgeliehen werden. Dieses Buch ist lediglich in englischer Sprache erhältlich. Wir haben uns für dieses Buch entschieden, weil es ein sehr gut geschriebenes und anwendungsorientiertes Lehrbuch ist. Ein vergleichbares Buch in deutscher Sprache gibt es leider nicht.