PředmětyPředměty(verze: 850)
Předmět, akademický rok 2018/2019
   Přihlásit přes CAS
Applied Microeconometrics - JEM007
Anglický název: Applied Microeconometrics
Zajišťuje: Institut ekonomických studií (23-IES)
Fakulta: Fakulta sociálních věd
Platnost: od 2018
Semestr: letní
Body: 6
E-Kredity: 6
Způsob provedení zkoušky: letní s.:
Rozsah, examinace: letní s.:2/2 Zk [hodiny/týden]
Počet míst: neomezen / neomezen (97)
Minimální obsazenost: neomezen
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: angličtina
Způsob výuky: prezenční
Poznámka: předmět je možno zapsat mimo plán
povolen pro zápis po webu
při zápisu přednost, je-li ve stud. plánu
Garant: Mgr. Barbara Pertold-Gebicka, M.A., Ph.D.
Vyučující: PhDr. Václav Korbel, Ph.D.
Mgr. Barbara Pertold-Gebicka, M.A., Ph.D.
Anotace - angličtina
Poslední úprava: Mgr. Barbara Pertold-Gebicka, M.A., Ph.D. (16.03.2015)
This course will cover several econometric methods used in policy evaluation and other empirical anaysis. It is ideal for students who intend to do empirical research, work in policy evaluation, or who are writing an empirical thesis. We will discuss identification issues, data choice and collection, and interpretation of results.
Podmínky zakončení předmětu - angličtina
Poslední úprava: Mgr. Barbara Pertold-Gebicka, M.A., Ph.D. (11.02.2019)

To pass the course students need to:

 

• Critically summarize one research paper (30 points)
 
   detailed setup will be announced during the course
  
   generally, the task will be to write a review of a specific research paper
 

• Complete a home assignment (30 points)

   detailed setup will be announced during the course

   generally, the task will be to replicate an empirical research using available data

 
• Complete an Econometric Game - a project-based final exam (40 points)
 
   this is a take-home exam designed in a form of a short research preject. The setup will be anounced on May 9 and students will present the outcome of their analysis on May 16, 2019
 
Literatura - angličtina
Poslední úprava: Mgr. Barbara Pertold-Gebicka, M.A., Ph.D. (09.02.2015)

Cameron, Colin A. and Trivedi, Pravin K. (2005): Microeconometrics: methods and applications, Cambridge University Press

Cameron, Colin A. and Trivedi, Pravin K. (2009): Microeconometrics Using Stata, Stata Press

Manski, Charles (1995) : Identification Problems in Social Sciences, Harvard University Press, Cambridge, MA

Wooldridge, Jeffrey M. (2002): Econometric analysis of Cross-section and Panel Data, MIT Press

Sylabus - angličtina
Poslední úprava: Mgr. Barbara Pertold-Gebicka, M.A., Ph.D. (24.09.2019)

Lecture 1  - Introduction to the course, example and discusison of an empirical analysis
Lecture 2  - Doing empirical analysis - stages of research, data sources, identification strategies

     Seminar 1  - Introduction to Stata

Lecture 3  - Controlled experiments I
Lecture 4  - Controlled experiments II

     Seminar 2  - Designing an experiment, Analyzing experimental data in Stata

Lecture 5  - Natural experiments I - difference-in-differences estimation
Lecture 6  - Difference-in-differences continued - tripple difference, synthetic control function

     Seminar 3  - Applying difference-in-differences in practice, robustness checks

Lecture 7  - Natural experiments II - natural experiments as instruments
Lecture 8  - Further issues with instrumental variable estimation

     Seminar 4  - instrumental variable estimation in Stata, checking quality of instruments
 
Lecture 9  - Regression discontinuity I
Lecture 10  - Regression discontinuity II  

     Seminar 5  - applying regression discontinuity in practice - randomization checks, method choice, etc.

Lecture 11  - Matching estimators I   
Lecture 12  -  Matching estimators II
 
     Seminar 6  - using matching methods in practice - which data is suitable for matching, different matching approaches, sensitivity checks

     Seminar 7  - student presentations

 

Usual structure of a lecture:

- practical and theoretical presentation of the particular identification strategy
- examples from the literature
- discussion of its limitations and weaknesses

 
Univerzita Karlova | Informační systém UK