Bachelor

Datenökonomie und kausale Inferenz

• Struktur: Vorlesung + Übung
• Turnus: Wintersemester
• Credits: 6 CP
• Modulcode: 02-VWL/BWL:BSc-V10-1
• Sprache: Deutsch
• Prüfungsform: Klausur

• Beschreibung:

Die Veranstaltung wird im Wintersemester angeboten und ist für Studierende aus den Bachelorstudiengängen Wirtschaftswissenschaften und Betriebswirtschaftslehre geöffnet.

Die Veranstaltung umfasst folgende Themenbereiche:

• Motivation und Hintergrund zur Datenökonomie
• Data Literacy, Big Data, der Wert von Daten
• Verschiedene Datenstrukturen, -erhebungen und -quellen
• Umfragedaten (bspw. SOEP) und Administrative Daten (bspw. Mikrozensus)
• Auswertung von Daten zur Beantwortung gesellschaftlicher Probleme/Fragen
• Korrelation vs. Kausalität; Selektion
• Forschungsdesigns (Experiment, Natürliche Experimente wie DiD, RDD, … )
   
• Praxisvortrag: tba

Ziel der Veranstaltung ist diese verschiedenen Facetten kennenzulernen und kritisch zu reflektieren. Dazu wird in der Vorlesung und Übung unter anderem mit Wissenschaftliche Fachartikel gearbeitet. Grundkenntnisse in Statistik werden vorausgesetzt. 

Der Kurs basiert auf dem Buch "Causal Inference" von Scott Cunningham (online zugänglich Welcome | Causal Inference) und "The Effect“ von Nick Huntington-Klein (online zugänglich The Effect: An Introduction to Research Design and Causality | The Effect).

Weiterführende Literatur sind die Bücher "Mastering Metrics" von Joshua Angrist und Jörn-Steffen Pischke (online Kurs Mastering Econometrics with Joshua Angrist | Marginal Revolution University) und "Introductory Econometrics“ von Jeffrey Wooldridge.

Einführung in LaTex und R

• Struktur: Vorlesung + Übung
• Turnus: Sommersemester / unregelmäßig
• Credits: 6 CP
• Modulcode: 02-Meth:BSc-V10-1
• Sprache: Deutsch (Regelfall)
• Prüfungsform: Hausarbeit (70%) + Hausaufgabe (20%) + Präsentation (10%)
• Benötigte Vorkenntnisse: Grundlegende statistische Kenntnisse. Besuch der Vorlesung "Angewandte Statistik in den Wirtschaftswissenschaften" ist hilfreich.
• Zeitplan: die Veranstaltung findet in der ersten Semesterhälfte vier Stunden pro Woche statt.
• Die Veranstaltung ist teilnehmerbegrenzt! 
• Bewerbungsfrist: 01.03.2026 bis 31.03.2026. Der Bewerbungszeitraum ist abgelaufen.

• Beschreibung:

Die Veranstaltung wird im Sommersemester angeboten und ist für Studierende aus den Bachelorstudiengängen Wirtschaftswissenschaften und Betriebswirtschaftslehre geöffnet. Der Kurs bietet eine Einführung in das Schriftsatz-System LaTex, sowie die Statistik-Software R. Der Fokus liegt auf dem praktischen Umgang mit LaTex und R anhand von Datensätzen

Die Veranstaltung umfasst folgende Themenbereiche:

• Einführung in LaTex
• Erstellen von Dokumenten und Präsentationen in LaTex
• Einführung in R und RStudio
• Laden von Datensätzen in RStudio
• Bereinigen von Datensätzen in RStudio
• Erstellen von Grafiken in RStudio

Proseminar

• Struktur: Kick-off Veranstaltung, regelmäßige Treffen (Einführung in empirisches Arbeiten, Einführung in Stata, empirisches Arbeiten in Stata, ...), Blocktermin mit Präsentationen, Abgabe schriftliche Arbeit.
• Turnus: Sommersemester (unregelmäßig) – wird im Sommersemester 2027 nicht angeboten
• Credits: 6 CP
• Modulcode: 02-Wiwi:BSc-Prosem
• Sprache: Deutsch (schriftliche Ausarbeitung und Präsentation auf Englisch möglich)
• Prüfungsform: Präsentation + Schriftliche Ausarbeitung + aktive Teilnahme 

• Beschreibung:

Die Veranstaltung wird grundsätzlich im SS angeboten (aber nicht im SS 2027) und ist für Studierende aus dem Bachelorstudiengang Wirtschaftswissenschaften geöffnet. Grundkenntnisse in Mikroökonomie, Statistik und Ökonometrie werden benötigt.

Die Bereitschaft und ein Interesse am empirischen Arbeiten mit Stata wird vorausgesetzt. 

Themen stammen grundsätzlich beispielsweise aus den folgenden Bereichen:

• Leben in Deutschland (Beschreibung verschiedener Lebensbereiche mit dem Sozio-oekonomischen Panel SOEP)
• Gesundheitsökonomie (z.B. riskantes Gesundheitsverhalten wie Rauchen, ungesunde Ernährung, Bewegungsmangel)
• Bildungsökonomie (Akkumulation und Investition in Humankapital, Bildungsrenditen) 
• Arbeitsökonomie (Gehaltsunterschiede, Familienplanung und Erwerbsbeteiligung von Frauen) 
• Politikevaluation (Konsequenzen einer Reform/Gesetzesänderung) 
• kausale Inferenz (natürliche Experimente wie Differenz-in-Differenzen Ansatz, Instrumentvariablen)
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