Vorlesungsverzeichnis

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Lehrveranstaltungen

Angewandte Kausalanalyse mit STATA (Seminar)

Dozent/in: Boris Hirsch

Termin:
wöchentlich | Donnerstag | 08:15 - 11:45 | 14.10.2019 - 31.01.2020 | C 6.320

Inhalt: Behandelt werden die in der empirischen volkswirtschaftlichen Forschung gängigen kausalanalytischen Methoden: 1. Kausalanalyse von Experimentaldaten 2. Regressionsmodelle für binäre Ergebnisvariablen 3. Instrumentvariablenschätzung 4. Fixe-Effekte-Schätzung in Paneldaten 5. Differenz-von-Differenzen-Ansatz Zunächst wird zu jeder der Methoden eine auf deren wesentliche Grundlagen beschränkte Einführung gegeben, insbesondere deren adäquate Anwendung und korrekte Interpretation. Dann folgt die Anwendung auf eine exemplarische Forschungsfrage: 1. Klassengrößeneffekt auf den Lernerfolg 2. Diskriminierung schwarzer Bewerber 3. Determinanten der Gewerkschaftsmitgliedschaft 4. Schätzung der Bildungsrendite 5. Lohneffekt auf das Arbeitsangebot 6. Polizeipräsenzeffekt auf Kriminalität Die Anwendungen erfolgen auf Grundlage echter Datensätze gemeinsam mit den Teilnehmern am Rechner unter Verwendung des Statistikpakets STATA.

Theorie und Empirie der Lohnstruktur und Jobzufriedenheit (Seminar)

Dozent/in: Christian Pfeifer

Termin:
wöchentlich | Donnerstag | 12:15 - 15:45 | 14.10.2019 - 31.01.2020 | C 6.317

Inhalt: Zunächst werden mikroökonomische Grundlagen zur Entlohnung und dem Nutzen aus Arbeit vermittelt (Wiederholung Arbeitsökonomik, Humankapital, Diskriminierung). Es folgen einige Ausführungen zur angewandten Mikroökonometrie, Einkommensfunktionen und der "Glücksforschung". Darauf aufbauend werden mit dem Statistikprogramm Stata und echten Daten (z.B. Verdienststrukturerhebung) Einkommensfunktionen und Jobzufriedenheit geschätzt und genauer analysiert (z.B. geschlechtsspezifische Unterschiede, Ertragsraten von Bildung, kompensierende Lohndifferentiale). Zum Abschluss sollen die Studierenden eigene empirische Projekte zur Analyse der Lohnstrukturen und Jobzufriedenheit durchführen und vorstellen, die auch die Grundlage für die Benotung darstellen.