| Dozent/in |
Prof. Dr. Lukas D. Schmid; |
| Veranstaltungsart |
Vorlesung |
| Code |
HS191156 |
| Semester |
Herbstsemester 2019 |
| Durchführender Fachbereich |
Wirtschaftswissenschaften |
| Studienstufe |
Bachelor
Master |
| Termin/e |
Fr, 20.09.2019, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 9
Fr, 27.09.2019, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 9
Fr, 04.10.2019, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 9
Fr, 11.10.2019, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 9
Fr, 18.10.2019, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 9
Fr, 25.10.2019, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 9
Fr, 08.11.2019, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 9
Fr, 22.11.2019, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 9
Fr, 29.11.2019, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 9
Fr, 06.12.2019, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 9
Fr, 13.12.2019, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 10
Fr, 20.12.2019, 14:15 - 16:00 Uhr, HS 9
Fr, 17.01.2020, 14:15 - 15:45 Uhr, HS 1 (Prüfung) |
| Umfang |
2 Semesterwochenstunden |
| Turnus |
wöchentlich
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| Inhalt |
Die Veranstaltung bietet eine anwendungsorientierte Einführung in die moderne empirische Wirtschaftsforschung. Im Zentrum steht die lineare Regressionsanalyse. Wir behandeln die zentralen Annahmen, die Interpretation sowie vielfältige Anwendungsmöglichkeiten der linearen Regression anhand von aktuellen Studien und Fragestellungen aus der angewandten Forschung. Ziel der Veranstaltung ist es, den Studierenden die methodischen Grundlagen zu vermitteln, um empirische Studien kritisch beurteilen zu können und um selbständig eigene empirische Projekte durchführen zu können. |
| Lernziele |
1) Die Studierenden kennen die zentralen Annahmen der Regressionsanalyse und können Regressionsresultate interpretieren. 2) Die Studierenden können die besprochenen Konzepte anwenden, um empirische Studien zu beurteilen und selber empirische Projekte durchzuführen. |
| Voraussetzungen |
Mathematik & Statistik (Die Vorlesung Mathematik kann parallel zu dieser Vorlesung besucht werden.) |
| Sprache |
Deutsch |
| Anmeldung |
Für den Besuch der Lehrveranstaltung / Übung wird die Einschreibung über die E-Learning-Plattform OLAT vorausgesetzt. Die Einschreibung ist vom 2. bis 27. September 2019 möglich. Die Studierenden sind selbst dafür verantwortlich, die Anrechenbarkeit der Lehrveranstaltung an ihren Studiengang zu überprüfen. Direktlink zum OLAT-Kurs: https://lms.uzh.ch/url/RepositoryEntry/16616980796 |
| Leistungsnachweis |
***WICHTIG*** Um an der Prüfung teilzunehmen, ist eine Anmeldung über das Uni Portal innerhalb des Prüfungsanmeldezeitraums ZWINGEND ERFORDERLICH. Weitere Informationen zur Prüfungsanmeldung: www.unilu.ch/wf/pruefungen |
| Abschlussform / Credits |
Benotete Prüfung / 3 Credits (für Modul Vorlesung Angewandte Statistik und Ökonometrie)
Benotete Prüfung / 6 Credits (für Modul Angewandte Statistik und Ökonometrie (Vorlesung und Übung))
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| Hinweise |
Für Veranstaltungen, die aus Vorlesungen und Übungen bestehen, werden 6 Credits vergeben. Credits erhalten kann nur, wer die Vorlesungsprüfung erfolgreich absolviert hat. Je nach Studiengang werden die Credits unterschiedlich verbucht. Für Studierende der Wirtschaftswissenschaften werden die total 6 Credits auf das Modul «Vorlesung + Übung» gebucht. Für Studierende der Politischen Ökonomie und der KSF (z. B. PPE) werden 3 Credits auf das Modul «Vorlesung» und 3 Credits auf das Modul «Übung» gebucht.
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| Hörer-/innen |
Ja |
| Kontakt |
lukasdavid.schmid@unilu.ch |
| Literatur |
Literatur: Wir arbeiten mit dem Buch von Stock und Watson: Stock, James und Mark Watson (2015). Introduction to Econometrics (3. Edition). Amsterdam: Addison-Wesley. Ausserdem empfehlen wir Ihnen das Buch «R for Everyone» von Jared Lander, das verschiedene in der Vorlesung und in den Übungen besprochene Themen im Statistikpaket R anwenderfreundlich beschreibt: Jared Lander (2013). R for Everyone. Amsterdam: Addison Wesley. Diese Bücher sind im Studiladen der Universität Luzern erhältlich.
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