Empirische Wirtschaftsforschung und Angewandte Ökonometrie

Aufgaben und Inhalte:

Der Ausschuss „Empirische Wirtschaftsforschung und Angewandte Ökonometrie“ befasst sich mit allen Themenbereichen der Ökonometrie sowie mit ihren Anwendungen in den Wirtschaftswissenschaften. Die Sitzungen des Ausschusses konzentrieren sich daher sowohl auf methodische Weiterentwicklungen innerhalb der Ökonometrie als auch auf empirische Anwendungen, die modernste ökonometrische Methoden benutzen. Damit bietet der Ausschuss eine ideale Plattform für den Austausch von methodisch arbeitenden Ökonometrikern und empirisch arbeitenden Ökonomen an Universitäten, Wirtschaftsforschungsinstituten und Zentralbanken.

Themenauswahl:

• Time Series Econometrics and Forecasting umfasst neuere Entwicklungen auf dem Gebiet der Analyse ökonomischer Zeitreihen. Die Themen umspannen dabei sowohl die strukturelle Modellierung (z.B. strukturelle vektorautoregressive Modelle) als auch die Prognose.
• Microeconometrics schließt die Methodenentwicklung für und die Analyse von Individual- und Firmendaten ein. Neben der ökonometrischen Modellierung nicht stetiger abhängiger Entscheidungsvariablen kommt auch die Evaluierung kausaler Effekte von wirtschaftspolitischen Maßnahmen eine immer größer werdende Bedeutung in diesem Bereich zu.
• Panel Data Econometrics beinhaltet die ökonometrische Analyse Daten, bei denen statistische Einheiten über Zeit hinweg wiederholt beobachtet werden. Da die Daten sowohl eine Querschnitts- als auch eine Zeitdimension haben, werden Panelmethoden oft in der empirischen Wirtschaftsforschung (z.B. zur Analyse des sozio-ökonomischen Panels (GSOEP) benutzt.
• Econometric Theory fokussiert sich auf die Neu- und Weiterentwicklung ökonometrischer Methodik aus allen Teilbereichen der Ökonometrie. Verbesserte Schätz- und Inferenzverfahren sowohl für Querschnitts-, Zeitreihen- und Paneldaten werden ebenso diskutiert, wie neue Verfahren für hochdimensionale Datensätze.
• Empirical Economics umfasst Anwendungen moderner ökonometrischer Techniken und empirische Arbeiten aus allen Teilbereichen der Wirtschaftswissenschaften. Das schließt insbesondere die empirische Analyse von Produkt- und Arbeitsmärkten sowie von makroökonomischen und finanzwirtschaftlichen Daten ein.
• Machine Learning in Econometrics greift neuere Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens auf und diskutiert die Auswirkungen auf die ökonometrische Analyse hochdimensionaler Datensätze. Der Fokus liegt hier auf Techniken, die insbesondere für die ökonomische Anwendungen interessant sind.

Abgrenzung: Es gibt thematische Schnittmengen mit anderen Ausschüssen der DStatG. Auf der methodischen Seite zeigen sich etwa Anknüpfungspunkte zu „Statistical Theory and Methods“ sowie „Data Science“. Die Abgrenzung zum Ausschuss „Statistics in Finance“ ist recht fließend, da Themen der Finanzmarktökomometrie oft sehr gut in beide Ausschüsse passen.

Gründungshinweis:
Die Gründung des Ausschusses erfolgte 1974.