Applied Empirical Modeling of Nonlinearity and Endogeneity in Regression Models (WiSe 2022/23)

Veranstaltungszeitplan

Hinweis

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

Wir freuen uns diesen Kurs auch im kommenden Jahr anbieten zu können.

Bewerbungen für diese Lehrveranstaltung sind für alle Doktoranden des Fachbereichs Wirtschaftswissenschaften und Nebenfachstudenten bis zum 17.03.2023 per E-Mail an Tanja Geringhoff (tanja.geringhoff@wiwi.uni-muenster.de) möglich.
Bitte achten Sie darauf, dass Ihre Bewerbung die folgenden Angaben enthält:
- Nachname, Vorname
- Geburtsdatum
- Hochschule und Betreuer/Fachbereich
- Matrikelnummer (falls Doktorand an der WWU Münster)
- Angabe, ob Sie nach der Neuen Promotionsordnung oder der Alten Promotionsordnung studieren (bei Promotion an der WWU Münster)
Zusätzliche Kursinformationen (z.B. der komplette Lehrplan) und Materialien werden den Kursteilnehmern über learnweb zur Verfügung gestellt. Das Einschreibepasswort wird den Kursteilnehmern ca. 2 Wochen vor Kursbeginn per E-Mail zugesandt.

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

• Alina Marie Herting (begleitend)