Inhalt: Grundlegendes Ziel der Vorlesung sollte es sein, die Struktur von Paneldaten anhand von Anwendungsbeispielen darzustellen, sowie die relevanten (Regressions-)Modelle zu behandeln, die bei der Analyse von Paneldaten Verwendung finden.

Gliederung:

• Einleitung und Themenübersicht
• Regressionsanalysen von Längsschnittdaten sowie für Querschnittsfragestellungen (fixed und random effects Modelle)
• Modellierung von Fehlerstrukturen
• Panelmodelle für diskrete Response Daten

In den Übungen werden Umsetzungen dieser Modelle primär mit R, sowie in SAS/SPSS behandelt.

Literatur:

• C. Hsiao: Analysis of Panel Data; Cambridge 2003
• M. Giesselmann, M. Wivdzio: Regressionsmodelle zur Analyse von Paneldaten

Anmerkungen:
Um Anmeldung per E-Mail an das Sekretariat (theda.schmidt∂kit.edu) wird gebeten.

Organisation:
Die Vorlesung/Übung wird teilweise in Blockform abgehalten. Erster Termin: 22. April, 17.30 Uhr