eventIntroduction to Econometrics (V)
person Boris Hirsch

Nächster Termin: Am 13. Oktober um 14:15 Uhr

Termine

wöchentlich | Dienstag | 14:15 - 15:45 | 12.10.2026 - 29.01.2027 | C 3.120 Seminarraum | Start 1. lecture week

Studienplankontext

Schriftliche wissenschaftliche Arbeit unter Aufsicht (60 Minuten)
Handschriftlich in Prüfungsräumen der Leuphana
Prüfungstermin: Dienstag, 16.02.2027, 14:15, room C HS 2
Wiederholungstermin: : Keine selbständige Anmeldung zum Wiederholungstermin möglich. info_outline
Dienstag, 23.03.2027, 12:15, room C HS 3, C HS 4

Präsenzklausur

Anzeige von Anmeldebeginn und -ende systembedingt. Selbständige Anmeldung nur zum Prüfungstermin und nicht zum Wiederholungstermin möglich.

Organisatorisches

Vorlesung
Vollständig Präsenz
2
zentrales Losverfahren (mit Teilnehmerbegrenzung)
70

Anmeldung

zentrales Losverfahren (mit Teilnehmerbegrenzung)

Die Anmeldung beginnt erst am 02.10.2026 um 08:00 Uhr. Sie endet am 12.10.2026 um 23:59 Uhr.

Die Anmeldung ist eingeschränkt auf folgende Gebiete oder Studiengänge:

  • Leuphana Bachelor / Major Economics / alle Semester
  • Leuphana Bachelor / Major Studium Individuale / alle Semester
  • Leuphana Bachelor / Minor Studium Individuale / alle Semester

Personen

Inhaltliches

Englisch
Introduction to Econometrics
Gasthörerprogramm

This course provides an overview of regression analysis. It centres around the question of how to identify causal effects from linear regression models that are estimated using the ordinary least squares (OLS) estimator. The main focus is to discuss the estimation of causal effects under mild identifying assumptions rather than the properties of the OLS estimator under ideal conditions that are of little practical relevance.

Contents:
1. About this course
2. The simple linear regression model
3. Inference in the simple linear regression model
4. The multiple linear regression model
5. Inference in the multiple linear regression model
6. Nonlinear regression functions
7. The validity of regression analyses

Students not only learn how to apply OLS regression appropriately, but also learn how to assess and scrutinise empirical analyses that use it and about its strengths and weaknesses. Moreover, students acquire the relevant skills to use OLS regression in own empirical analyses, e.g. in later empirical research projects or in their bachelor thesis.

Course requirements:
Successful completion of the courses Mathematics I/II and Statistics I/II

Evaluation

Die Lehrveranstaltung ist derzeit nicht zur Evaluation angemeldet.

Weitere Informationen zur Lehrevaluation: https://www.leuphana.de/lehre/qualitaetsmanagement/evaluation/lehrveranstaltungsevaluation.html

DE | EN
IMPRESSUM
GET SUPPORT!