Applied Empirical Modeling of Nonlinearity and Endogeneity in Regression Models (WS 2019/20)


Veranstaltungsnummer
048436

Studiengang/-gänge
Doktoranden

Vorlesungsverzeichnis

Typ
Doktorandenseminar

Vorlesungssprache
englisch


Hinweis

Der Kurs wird geleitet von Prof. Dr. Richard T. Gretz.

 

WICHTIGER HINWEIS: Die Veranstaltung wurde bis auf weiteres abgesagt. 

 

Die Veranstaltung findet im MCM, Raum R006 (EG) statt.

Anmeldungen zum Kurs werden ab sofort von allen Promotionsstudenten der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät sowie allen Studierenden des Minor Research per  Email an Tanja Geringhoff (tanja.geringhoff@wiwi.uni-muenster.de) entgegengenommen.

Der Kurs findet vom 09.03.2020 - 12.03.2020 statt.

Weiterführende Informationen (etwa ein vollständiger Syllabus) und Materialien werden den Kursteilnehmern über Learnweb verfügbar gemacht. Das korrespondierende Einschreibepasswort erhalten alle Teilnehmer per E-Mail.

Information für alle Studierende des Minor Research: Wenn Sie zum Kurs zugelassen wurden, melden Sie sich bitte beim Prüfungsamt für die vorgezogene Prüfungsphase an. Die Prüfungsmodalitäten werden hier veröffentlicht sobald Sie mit dem Gastwissenschaftler abgestimmt sind.

Information für alle Promotionsstudenten: Der Kurs wird als A-Schein / Forschungsmethoden für das Promotionsstudium angerechnet.

Beschreibung

Es gibt komplexe empirische Probleme, bei denen die normale OLS-Regression an ihre Grenzen stößt – dieser Workshop betrachtet zwei dieser Szenarien im Detail: (1) Nichtlinearitäten in den abhängigen und unabhängigen Variablen und (2) die Verwendung von instrumentellen Variablen, um mit Endogenität und einem nicht-zufällig gezogenem Sample umzugehen.

In diesem Seminar lernen Wissenschaftler die nötigen Werkzeuge, um mit diesen Unzulänglichkeiten der traditionellen OLS-Schätzung umzugehen.

Zuerst wird der Fokus auf unterschiedliche nicht-lineare Ansätze zur Modellierung von Discrete Choice-Problemen gerichtet. Diese Betrachtung wird durch verschiedene Interpretationsansätze von Interaktionseffekten zwischen unabhängigen Variablen in der traditionellen OLS-Regression ergänzt. Im Anschluss daran werden verschiedene Strategien zur Nutzung von instrumentellen Variablen zum Umgang mit Endogenitätsproblemen aufgezeigt.

Abschließend werden die besprochenen Thematiken zusammengeführt und im Kontext von Selection-Modellen, die einen Umgang mit nicht-zufällig gezogenen Samples ermöglichen, diskutiert.

Am Ende des Workshops sollten die Teilnehmer in der Lage sein, Stata-Code zu verstehen und anzuwenden, um dichotome abhängige Variablen mit Logit- und Probit-Schätzungen zu modellieren, instrumentelle Variablenschätzungen sowie begleitende Tests zur Relevanz und Exogenität der instrumentellen Variablen durchzuführen und die gewählten Modelle auf mögliche Selection Biases zu testen.

Dozenten

  • Ronny Behrens (begleitend)