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.
Nächste Termine: Fr, 08.07.16 und Fr, 15.07.16 jeweils um 15:45 Uhr
Organisation:
Die Vorlesung/Übung wird teilweise in Blockform abgehalten. Erster Termin: 29. April, 17.30 Uhr