Sommersemester 2006 - Abteilung Volkswirtschaftslehre der ...

3.32 Vermehrung des Faktors Arbeit
3.33 Vermehrung von Kapital und Arbeit
3.34 Technischer Fortschritt und totale Faktorproduktivität
Course title: Makroökonomik II
Instructors: Prof. Dr. Jürgen Schröder; Dr. Makram El-Shagi
Method (hours per week): lecture (2) + practical exercises (2) + tutorial (2)
Examination: written, 90 min.
ECTS-credits: 6
Course description: inflation and interest rates, nutrality and super nutrality
of money, private investment, government expenditure, government debt,
Barro-Ricardo equivalence proposition, Keynesian theory.
Contact person: Dr. Makram El-Shagi, Tel. 181-1803, E-mail:
elshagirumms.uni-mannheim.de, L 7, 3-5, room 242, consultation hour:
on appointment
Empirische Volkswirtschaftslehre
Vorlesung, 2st.
Mo wtl15.30-17.00 24.04.-17.07.2006
Jürges, Hendrik
O 169
Inhalt und Lernziel:
Volkswirtschaftslehre ist eine empirische Wissenschaft. Die Gültigkeit
konkurrierender volkswirtschaftlicher Theorien und damit die Legitimität der
Anwendung dieser Theorien auf die Wirtschaftspolitik kann nur empirisch
entschieden werden. Außerdem bedürfen aus der Wirtschaftstheorie
abgeleitete Modelle der empirischen Kalibrierung, wenn sie quantitative
Vorhersagen für die Wirtschaftspolitik leisten sollen.
Diese einführende Vorlesung hat zwei Ziele. Erstens soll sie die
grundlegenden Methoden und Techniken der empirischen Analyse in der
Volkswirtschaftslehre vermitteln. Zweitens sollen anhand von aktuellen und
historischen volkswirtschaftlichen Problemen typische
Argumentationsketten der empirischen Analyse eingeübt werden. Als
Nebeneffekt soll schließlich ein Repertoire von Anwendungsbeispielen im
Gedächtnis bleiben, das die volkswirtschaftlichen Theorien, die das
Studium dominieren, mit etwas mehr Leben füllt. Dementsprechend sind
Anwendungsbeispiele, die im PC-Pool mit Hilfe des Programmpaketes
Stata selbst bearbeitet werden, integraler Bestandteil der Vorlesung.
Gliederung
I. Grundlagen der empirischen Analyse
1. Einführung: Datenquellen und elementare Datenmanipulationen
2. Computergestützte Datenanalyse, elementare Datenpräsentation
3. Rolle der Stochastik und damit der Statistik; Kausalität und Korrelation;
Experiment, Ex-post-Analyse und Simulation
4. Elementare statistische Verfahren: Hypothesentest, Falsifikation,
Unbeobachtete Heterogenität, Differenzen von Differenzen
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