Research Methods II: Quantitative Analysis
Niveau der Lehrveranstaltung/des Moduls laut Lehrplan
2. Studienzyklus, Master
Lernergebnisse der Lehrveranstaltung/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 laut Lehrplan
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
eLearning Anteil in Prozent
25
Semesterwochenstunden (SWS)
2
geplante Lehr- und Lernmethoden
Blended Learning
Semester/Trimester, in dem die Lehrveranstaltung/das Modul angeboten wird
2
Name des/der Vortragenden
Prof. (FH) Dr. Peter Dietrich
Kennzahl der Lehrveranstaltungen/des Moduls
05.MV.RSM.2
Art der Lehrveranstaltung/des Moduls
Integrierte Lehrveranstaltung
Art der Lehrveranstaltung
Pflichtfach
Praktikum/Praktika
kein