Kausalanalyse: Economics meets Data Science
| Modul: | Modul 8a-d: Mikroökonomie I |
| Dozent: | Prof. Dr. Lukas Buchheim M. Sc. Marcel Vögele |
| Umfang / Credits: | 4 SWS / 7,5 Credits |
| Veranstaltungsart: | Vorlesung und Übung |
| Sprache: | Deutsch |
| Termin und Ort: | Montags, 14:00-15:30 Uhr, SRG 1.023 (VL) Mittwochs, 12:15-13:45 Uhr, M134 (ÜB) |
| Beginn: | 08.04.2024 |
| Prüfung: | Klausur oder mündliche Prüfung |
Unterlagen
Inhaltsübersicht
Dieser Kurs liefert eine Einführung in die Kausalanalyse. Die Kausalanalyse untersucht, inwiefern der kausale Effekt einer bestimmten Maßnahme (z.B. Mindestlohn) auf eine bestimmte Größe (z.B. Arbeitslosigkeit) aus beobachtbaren Daten abgeleitet werden kann. Dazu wird auf Methoden der Mikroökonometrie und des Data Science zurückgegriffen, die ein breites Anwendungsfeld in der Ökonomie, Data Science, oder dem strategischen Management haben. Der Kurs kombiniert die Theorie der Kausalanalyse mit deren Anwendung im Rahmen des Statistikprogramms „R“.
Kompetenzen
Sie erhalten die Kompetenz, empirische Befunde dahingehend interpretieren zu können, ob – bzw. unter welchen Bedingungen – ein kausaler Zusammenhang oder lediglich eine Korrelation gemessen wird. Weiterhin sollen Studierende in die Lage versetzt werden, kausale Fragestellungen eigenständig empirisch zu überprüfen.