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Humboldt-Universität zu Berlin -

Empirical Economics: Causal Impact Analysis /

Empirische Wirtschaftsforschung: Kausalanalyse

 

This module deals with the empirical analysis of cause-effect relationships between an intervention / program / treatment and an outcome of interest. We discuss fundamental principles of causality and the main methodological approaches to empirical causal analysis. This includes Randomized Controlled Trials, Natural Experiments, Matching, Instrumental Variables, etc. To illustrate these methods, we will extensively discuss case studies from labor econom(etr)ics and development economics.

The module comprises two courses:

(1) Applied Causal Analysis / Angewandte Kausalanalyse

(2) Impact Evaluation / Einführung in die Wirkungsforschung

Course (1) combines lectures with applied computer work using STATA in the tutorials. That is, in the lectures we discuss methods and research papers, and in the tutorial we re-estimate the results of the research papers.

Course (2) also consists of lectures covering methods and research papers. In the second part of the course students prepare term papers and present these case studies in class.

Passing either of the two courses is sufficient to complete the module (6 SP). Only one of the two courses can be taken!

The course is taught in German.

All course materials are made available in https://moodle.hu-berlin.de.

 


Modulbeschreibung

Die größte Herausforderung der empirischen Wirtschaftsforschung ist die Ermittlung kausaler Zusammenhänge. Die Teilnehmer beschäftigen sich in diesem Modul daher mit unterschiedlichen Themen der Wirtschafts-, Sozial- und Entwicklungspolitik, bei denen die Frage beantwortet werden soll: "Welche Wirkung hat eine bestimmte Politikmaßnahme?". Hierbei ist "Politikmaßnahme" ein weit gefasster Begriff: Anhand einer Vielzahl von praktischen Beispielen wie

  • Welche Wirkung hat die Politikmaßnahme "Elterngeld" auf das Arbeitsangebot junger Eltern?
  • Welche Wirkung hat die Politikmaßnahme "Mindestlohn" auf den Arbeitsmarkt?
  • Welche Wirkung hat die Politikmaßnahme "Förderung von Berufsschulen" auf die Beschäftigungschancen junger Absolventen in Vietnam?

lernen die Teilnehmer Methoden der Kausalanalyse in der empirischen Wirtschaftsforschung sowie deren Anwendungen kennen. Dies umfasst Grundkonzepte wie Kontrafaktische Größe (counterfactual), potenzielle Ergebnisse (potential outcomes), Kontrolliertes Experiment (Randomized Controlled Trial) etc. Die Veranstaltung zielt insbesondere darauf ab, ein intuitives Verständnis dafür zu vermitteln, wie bei einer gegebenen Fragestellung ("Wie wirkt Maßnahme X?") ein passendes methodisches Studiendesign gewählt werden kann, wie die dafür notwendigen Daten gesammelt werden können, wie man den Effekt empirisch ermittelt (d.h. ökonometrisch schätzt) und wie man die Ergebnisse interpretiert.

Im Rahmen des Moduls werden zwei Veranstaltungen angeboten. Die Teilnahme an einer der beiden ist für die Erbringung der Modulleistung (6 SP) ausreichend. Damit ist das Modul abgeschlossen und die jeweils andere Veranstaltung kann nicht mehr belegt werden!

1. Angewandte Kausalanalyse (Applied causal analysis)

Die Veranstaltung kombiniert die Vorstellung angewandter ökonomischer Studien in der Vorlesung mit der Nachschätzung der empirischen Ergebnisse im Rahmen der Übung. Die Übung im PC-Pool verwendet hierzu die Daten der jeweiligen Studien. Genutzt wird die Statistik-software STATA, eine kurze Einführung wird zu Beginn des Kurses gegeben.

2. Einführung in die Wirkungsforschung (Impact Evaluation)

Zusätzlich zur Vorlesung werden in der zweiten Hälfte der Veranstaltung kleine Arbeitsgruppen zur Erstellung von Fallstudien gebildet. Jede Arbeitsgruppe erhält die Aufgabe, zu einer bestimmten Wirkungsfrage Informationen zu sammeln und Forschungsdesign und Ergebnisse in einem Kurzbericht und einer Präsentation vorzustellen.

Vorkenntnisse aus den Modulen "Statistik" oder "Einführung in die Ökonometrie" sind hilfreich aber nicht zwingend erforderlich. Im Modul werden das multivariate lineare Regressionsmodell, Modelle binärer abhängiger Variablen (Probit) sowie statistische Signifikanztests in einfachen Anwendungen erläutert und verwendet. Gegebenfalls ist hierzu eine knappe selbständige Einarbeitung erforderlich.

Voraussetzung für das Schreiben der Bachelorarbeit ist der erfolgreiche Abschluss des Moduls.