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16036-01 - Vorlesung: Microeconometrics and Statistical Learning 3 KP

Semester Frühjahrsemester 2023
Angebotsmuster Jedes Frühjahrsem.
Dozierende Christian Kleiber (christian.kleiber@unibas.ch, BeurteilerIn)
Inhalt Introductory econometrics courses mainly cover the linear regression model, which is suitable for modelling response variables that may be considered as continuous. Also, the number of covariates is typically modest. The present course has two parts:

* In the first part, the course will cover classical (nonlinear) regression models for applications where data are naturally discrete, e.g. binary or count data. It will use the framework of generalized linear models (GLMs), which provides a unified approach to models such as logit, probit and Poisson regression. Inference will be likelihood based.

* In the second part, there will be an introduction to the recent literature on statistical learning (aka machine learning), specifically to the notion of regularisation, with LASSO and ridge as the main examples.

If time permits there will also be a chapter on finite mixture models.

Remarks:

* All course materials are on OLAT.

* Empirical illustrations may include data from labor economics, health economics, or insurance, among further sources. The course will make use of the R language for statistical computing and graphics, hence basic knowledge of this software (including data import, running regressions) is expected.

* In order to make room for further (regression) models, there will at most be a brief review of likelihood methods, possibly offered in digital form. Participants are expected to be familiar with these methods at the level of the compulsory MSc level Econometrics course.
Literatur Main references:

Cameron AC, Trivedi PK (2005). Microeconometrics, Cambridge Univ. Press.
James G, Witten D, Hastie T, Tibshirani R (2021). An Introduction to Statistical Learning, 2nd ed. New York: Springer. [available in electronic form via the university library!]
Winkelmann R, Boes S (2009). Analysis of Microdata, 2nd ed, Springer.

Further (topic-specific) references will be indicated in the relevant contexts.
Weblink Weblink

 

Teilnahmebedingungen Prerequisites:
Completed bachelor's degree (for students majoring in Business and Economics).
Introduction to Econometrics [BA] (for students from other departments: regression basics).
Econometrics [MSc] (for students from other departments: a second course in statistics, notably likelihood methods).
Anmeldung zur Lehrveranstaltung Registration: Please enrol in MOnA. EUCOR-Students and students of other Swiss Universities have to enrol at the students administration office (studseksupport1@unibas.ch) within the official enrolment period. Enrolment = Registration for the exam!
Unterrichtssprache Englisch
Einsatz digitaler Medien kein spezifischer Einsatz

 

Intervall wöchentlich
Datum 22.02.2023 – 31.05.2023
Zeit Mittwoch, 10.15-12.00 Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Seminarraum S15 HG.31
Datum Zeit Raum
Mittwoch 22.02.2023 10.15-12.00 Uhr Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Seminarraum S15 HG.31
Mittwoch 01.03.2023 10.15-12.00 Uhr Fasnachstferien
Mittwoch 08.03.2023 10.15-12.00 Uhr Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Seminarraum S15 HG.31
Mittwoch 15.03.2023 10.15-12.00 Uhr Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Seminarraum S15 HG.31
Mittwoch 22.03.2023 10.15-12.00 Uhr Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Seminarraum S15 HG.31
Mittwoch 29.03.2023 10.15-12.00 Uhr Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Seminarraum S15 HG.31
Mittwoch 05.04.2023 10.15-12.00 Uhr Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Seminarraum S15 HG.31
Mittwoch 12.04.2023 10.15-12.00 Uhr Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Seminarraum S15 HG.31
Mittwoch 19.04.2023 10.15-12.00 Uhr Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Seminarraum S15 HG.31
Mittwoch 26.04.2023 10.15-12.00 Uhr Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Seminarraum S15 HG.31
Mittwoch 03.05.2023 10.15-12.00 Uhr Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Seminarraum S15 HG.31
Mittwoch 10.05.2023 10.15-12.00 Uhr Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Seminarraum S15 HG.31
Mittwoch 17.05.2023 10.15-12.00 Uhr Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Seminarraum S15 HG.31
Mittwoch 24.05.2023 10.15-12.00 Uhr Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Seminarraum S15 HG.31
Mittwoch 31.05.2023 10.15-12.00 Uhr Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Seminarraum S15 HG.31
Module Modul: Field Electives in Economics and Public Policy (Masterstudium: Economics and Public Policy)
Modul: Kernbereich Wirtschaftswissenschaften (Masterstudium: Sustainable Development)
Modul: Schadenversicherung (Masterstudium: Actuarial Science)
Modul: Specific Electives in Data Science and Computational Economics (Masterstudium: Wirtschaftswissenschaften)
Modul: Specific Electives in Economics (Masterstudium: Wirtschaftswissenschaften)
Modul: Specific Electives in Marketing and Strategic Management (Masterstudium: Wirtschaftswissenschaften)
Modul: Statistik und Computational Science (Masterstudium: Actuarial Science)
Modul: Technology Field (Masterstudium: Business and Technology)
Modul: Vorbereitung Masterarbeit Wirtschaftswissenschaften (Masterstudium: Sustainable Development)
Spezialisierungsmodul: Areas of Specialization in International and/or Monetary Economics (Masterstudium: International and Monetary Economics)
Vertiefungsmodul: Marketing and Strategic Management (Masterstudium: Wirtschaftswissenschaften (Studienbeginn vor 01.08.2021))
Vertiefungsmodul: Quantitative Methods (Masterstudium: Wirtschaftswissenschaften (Studienbeginn vor 01.08.2021))
Leistungsüberprüfung Leistungsnachweis
Hinweise zur Leistungsüberprüfung Notes for the Assessment:
Written exam; in addition there will be several assignments, accounting for up to 30% of the overall grade.
An-/Abmeldung zur Leistungsüberprüfung An-/Abmelden: Belegen resp. Stornieren der Belegung via MOnA
Wiederholungsprüfung keine Wiederholungsprüfung
Skala 1-6 0,1
Wiederholtes Belegen beliebig wiederholbar
Zuständige Fakultät Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät / WWZ, studiendekanat-wwz@unibas.ch
Anbietende Organisationseinheit Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät / WWZ

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