Econometric Methods and Applications

  • Unterricht

    Details

    Fakultät Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Fakultät
    Bereich Volkswirtschaftslehre
    Code UE-EEP.00496
    Sprachen Englisch
    Art der Unterrichtseinheit Vorlesung
    Kursus Master
    Semester SA-2024

    Zeitplan und Räume

    Vorlesungszeiten Montag 08:15 - 12:00, Wöchentlich, PER 21, Raum E230 (Herbstsemester)

    Unterricht

    Dozenten-innen
    • Huber Martin
    Assistenten
    • Oberhänsli Sarina Joy
    • Stoller Andreas
    Beschreibung

    This course discusses several of the practically most relevant econometric/statistical methods for empirical research (e.g. in economics and social sciences) along with their underlying assumptions and properties. It also presents applications of these methods in real-world data using the statistical software “R (studio)”. The course consists of a lecture and 4 PC lab sessions. The topics covered in the lecture include:

    1. The difference between causation (e.g. education has a causal effect on wage) and correlation (subjects with higher education have higher wages, but this may be driven by other factors than education as for instance ability); the intuition of experiments for assessing causation.
    2. Linear regression (OLS - ordinary least squares) to assess the association of one or several variables (e.g. education, age,...) with an outcome of interest (e.g. wage).
    3. Quantile regression to conduct empirical analyses at particular outcome ranks (e.g. for the median earner in the wage distribution).
    4. Nonlinear regression (probit regression for binary outcomes like working vs. not working, tobit regression for censored outcomes).
    5. Instrumental variable regression and regression discontinuity designs under endogeneity.
    6. Panel data regression and “Differences-in-Differences” estimation when subjects are observed at several points in time.
    7. Synthetic Control Method.
    8. General concepts of estimation: M-estimators, maximum likelihood, and generalized methods of moments.
    9. Bootstrapping (resampling from the original data, e.g. for variance estimation).
    10. Time series regression, e.g. for modeling stock prices or GDP growth over time.

     

    As practical illustration, the PC lab sessions consider empirical examples, in which the different econometric methods are applied to various data sets using the statistical software R (studio).

    Lernziele

    The objectives are that students (1) get familiar with the econometric methods most commonly used in applied work, (2) understand the differences in the properties and assumptions of the various methods along with their advantages and disadvantages, and (3) can practically implement econometric methods to analyze real-world data.

    Soft Skills Ja
    ausserhalb des Bereichs Nein
    BeNeFri Ja
    Mobilität Ja
    UniPop Nein
    Hörer Ja

    Dokument

    Bibliographie

    Wooldridge, J. M. (2010): Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, 2nd edition, The MIT Press.

    Huber, M. (2023). Causal Analysis: Impact Evaluation and Causal Machine Learning with Applications in R. The MIT Press.

  • Einzeltermine und Räume
    Datum Zeit Art der Unterrichtseinheit Ort
    16.09.2024 08:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum E230
    23.09.2024 08:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum E230
    30.09.2024 08:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum E230
    07.10.2024 08:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum E230
    14.10.2024 08:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum E230
    21.10.2024 08:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum E230
    28.10.2024 08:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum E230
    04.11.2024 08:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum E230
    11.11.2024 08:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum E230
    18.11.2024 08:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum E230
    25.11.2024 08:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum E230
    02.12.2024 08:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum E230
    09.12.2024 08:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum E230
    16.12.2024 08:15 - 12:00 Kurs PER 21, Raum E230
  • Leistungskontrolle

    Schriftliche Prüfung - SA-2024, Wintersession 2025

    Datum 13.01.2025 14:00 - 15:30
    Bewertungsmodus Nach Note
    Beschreibung

    Examination time: 90 Min. and participation in PC labs

    Schriftliche Prüfung - SP-2025, Wiederholungssession 2025

    Datum 18.08.2025 17:00 - 18:30
    Bewertungsmodus Nach Note
    Beschreibung

    Examination time: 90 Min. and participation in PC labs

  • Zuordnung
    Zählt für die folgenden Studienpläne:
    BeNeFri - Wirtschafts- und Sozialwissenschaften
    Version: 2018-SP_V01 - SES BeNeFri
    Kurse > Master - Kursangebot für BeNeFristudierende

    Doc - Betriebswirtschaftslehre
    Version: 2002-SA_V01
    Wahlkurse > Wahlkurse UNIFR

    Doc - Management in Nonprofit-Organisation
    Version: 2002-SA_V01 -60 ECTS Théoriques
    Wahlkurse > Wahlkurse UNIFR

    Doc - Quantitative Wirtschaftsforschung
    Version: 2002-SA_V01
    Wahlkurse > Wahlkurse UNIFR

    Doc - Sozialwissenschaften
    Version: 2002-SA_V01
    Wahlkurse > Wahlkurse UNIFR

    Doc - Volkswirtschaftslehre
    Version: 2002-SA_V01
    Wahlkurse > Wahlkurse UNIFR

    Doc - Wirtschafts- und Sozialwissenschaften
    Version: 2002-SA_V01
    Wahlkurse > Wahlkurse UNIFR

    Doc - Wirtschaftsinformatik
    Version: 20210713
    Wahlkurse > Wahlkurse UNIFR

    Ergänzende Lehrveranstaltungen in SES oder Mobilität
    Version: ens_compl_ses
    Master Kursangebot für Mobilitätstudierende

    Ma - Accounting and Finance - 120 ECTS
    Version: 2024-SP_V01 - DD Caen
    UniFrKurse > Wahlkurse - Max 18 ECTS > SES-Wahlkurse auf Masterstufe
    UniFrKurse > Modules "Data Analytics" et "Audit et Fiscalité": mind. 2 Kurse > DAT: Data Analytics

    Ma - Accounting and Finance - 90 ECTS
    Version: 2021-SA_V01 - Dès SA-2024
    Kurse - 72 ECTS > minimum 0 / maximum 1 beliebiger Masterkurs, der an der Universität Fribourg angeboten wird , wenn 72 ECTS in den oben genannten Modulen noch nicht erreicht sind > SES-Wahlkurse auf Masterstufe
    Kurse - 72 ECTS > Modules "Data Analytics" et "Audit et Fiscalité": mind. 3 Kurse > DAT: Data Analytics > Kernkurse

    Ma - Betriebswirtschaftslehre - 90 ECTS
    Version: 2021-SA_V03 - Dès SA-2024
    Kurse: mind. 72 ECTS > Weitere Wahlkurse > SES-Wahlkurse auf Masterstufe
    Kurse: mind. 72 ECTS > Modules - min 54 ECTS > Mindestens 3 Module zu mindestens 18 ECTS und 2 abgeschlossene Kernkurse > Validierungselement-Gruppe des DAT-Moduls > DAT: Data Analytics > Kernkurse
    Kurse: mind. 72 ECTS > Modules - min 54 ECTS > Wahlkurse, die ausserhalb des Rahmens eines zu validierenden Moduls belegt werden > Wahlkurse in den Modulen in Betriebswirtschaftslehre > Wahlkurse für den Master in Betriebswirtschaftslehre

    Ma - Business Communication : Ethik und Volkswirtschaftslehre - 90 ECTS
    Version: 2017-SP_V01 - Ethique
    Kurse - 60 ECTS > Optionsgruppe > Ethik und Volkswirtschaftslehre > Module II : Économie et éthique

    Ma - Business Communication : Volkswirtschaftslehre - 90 ECTS
    Version: 2021-SA_V02
    Kurse > Optionsgruppe > Volkswirtschaftslehre > Pflichtkurse

    Ma - Business Communication : Wirtschaftsinformatik - 90 ECTS
    Version: 2020-SA_V02
    Kurse - 60 ECTS > Optionsgruppe > Wirtschaftsinformatik > Kurse > Module Betriebswirtschaftslehre > DAT: Data Analytics

    Ma - Data Analytics & Economics - 90 ECTS
    Version: 2020-SA_V01
    Courses min 63 ECTS > Mandatory Modules (45 to 63 ECTS) > Module I: Data Analytics (Data)

    Ma - International and European Business - 90 ECTS
    Version: 2021-SA_V01 - dès SA-2024
    Courses > Additional courses > SES-Wahlkurse auf Masterstufe
    Courses > Module > Elective courses of the management modules > Elective courses of the management modules > Wahlkurse für den Master in Betriebswirtschaftslehre
    Courses > Module > One complete module taken from the following list > DAT Module validation element group > DAT: Data Analytics > Kernkurse

    Ma - Kommunikation und Gesellschaft - 90 ECTS
    Version: 2021-SA_V03
    Forschungsbereiche > Inter- & Transdisciplinary Perspectives

    Ma - Kommunikationswissenschaft und Medienforschung - 90 ECTS
    Version: 2015-SA_V01
    Kurse - 60 ECTS > Inter- and Transdisciplinary Perspectives > SES-Wahlkurse auf Masterstufe

    Ma - Marketing - 90 ECTS
    Version: 2021-SA_V03 - Dès SA-2024
    Kurse - 72 ECTS > Zusatzmodul > Validierungselement-Gruppe des DAT-Moduls > DAT: Data Analytics > Kernkurse
    Kurse - 72 ECTS > Masterwahlkurse auf der gesamten Universität > SES-Wahlkurse auf Masterstufe

    Ma - Public Economics and Public Finance - 90 ECTS
    Version: 2021-SA_V01 - DD PEPF
    Kurse > Pflichtkurse > Econometric Methods and Applications

    Ma - Volkswirtschaftslehre - 90 ECTS
    Version: 2021-SA_V04
    Mit der ersten Kurseinschreibung in einem der verfügbaren Optionen bestimmen Sie die Optionswahl. > Business Economics > Wahlkurse in Business Economics > Wahlkurse der SES-Fakultät - max. 15 ECTS > SES-Wahlkurse auf Masterstufe
    Mit der ersten Kurseinschreibung in einem der verfügbaren Optionen bestimmen Sie die Optionswahl. > Nachhaltige Entwicklung und soziale Verantwortung > Wahlkurse in Nachhaltige Entwicklung und soziale Verantwortung > Wahlkurse der SES-Fakultät - max. 15 ECTS > SES-Wahlkurse auf Masterstufe
    Mit der ersten Kurseinschreibung in einem der verfügbaren Optionen bestimmen Sie die Optionswahl. > Ökonomik und Politik des öffentlichen Sektors > Wahlkurse in Ökonomik und Politik des öffentlichen Sektors > Wahlkurse der SES-Fakultät - max. 15 ECTS > SES-Wahlkurse auf Masterstufe
    Mit der ersten Kurseinschreibung in einem der verfügbaren Optionen bestimmen Sie die Optionswahl. > Quantitative Ökonomik > Wahlkurse in Quantitative Ökonomik > Kurse der SES-Fakultät - max. 15 ECTS > SES-Wahlkurse auf Masterstufe
    Pflichtkurse
    Kurswahl für den Master OHNE Optionen > Wahlkurse > Wahlkurse der SES-Fakultät - max. 15 ECTS > SES-Wahlkurse auf Masterstufe

    Ma - Wirtschaftsinformatik - 90 ECTS
    Version: 2020-SA_V01
    Kurse - min. 45 ECTS > Module Betriebswirtschaftslehre - max. 15 ECTS > DAT: Data Analytics

    NfMa - Betriebswirtschaftslehre - 30 ECTS
    Version: 2021-SA_V01
    Wahlkurse - 30 ECTS > DAT: Data Analytics

    NfMa - Data Analytics - 30 ECTS
    Version: 2020-SA_V01
    À choix 18 crédits ECTS

    NfMa - Ethik und Volkswirtschaft - 30 ECTS
    Version: 2023-SA_V01
    Modul II - Wirtschaftliche Entwicklung und Ethik

    NfMa - Volkswirtschaftslehre - 30 ECTS
    Version: 2021-SA_V01
    Pflichtkurse > Econometric Methods and Applications

    NfMa - Wirtschaftsinformatik - 30 ECTS
    Version: 2020-SA_V01
    Kurse > Module Betriebswirtschaftslehre > DAT: Data Analytics