Einführung und Methodenlehrbuch zur empirischen Wirtschaftsforschung für Studierende der Wirtschaftswissenschaften.

Dieses Buch ist für Leser gedacht, die das Grundstudium der Wirtschaftswissenschaften ganz oder weitgehend abgeschlossen haben, die sowohl mit den Grundlagen der Wirtschaftstheorie als auch der Statistik vertraut sind. Es ist zur Begleitung einer einführenden Veranstaltung in die empirische Wirtschaftsforschung geschrieben worden und wurde seit 1999 an der wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Universität Hannover mehrfach erprobt. Einzelne empirische und methodische Aspekte werden in mehreren Stufen eingeführt. Dies bedeutet, auf verschiedenem Abstraktionsniveau werden die gleichen Problemstellungen behandelt. In einer Art Sickerwerbung wird versucht, in das Umfeld der empirischen Wirtschaftsforschung einzuführen.

Autorentext

Olaf Hübner wurde 1944 in Schönfeld/Schlesien geboren. Studium der Volkswirtschaftslehre an der Freien Universität Berlin 1964-1970, wissenschaftlicher Assistent am Fachbereich Wirtschaftswissenschaften der TU Berlin, 1974 Promotion, 1978 Habilitation, Thema der Habilitationsschrift: Regionale Sektorstrukturen - Verfahren zur Schätzung und Auswertung regionaler Input-Output-Beziehungen, 1979-1980 Gastwissenschaftler am Wissenschaftszentrum Berlin, 1982 Professor für Ökonometrie und Statistik am Institut für Quantitative Wirtschaftsforschung der Universität Hannover, 1995 Ruf auf einen Lehrstuhl für Ökonometrie an der Viadrina Frankfurt/Oder, 1995-1996 Lehrstuhlvertretung für das Fach Ökonometrie an der Europa-Universität Frankfurt/Oder, 1999 Forschungsaufenthalt an der Universität Stirling/Schottland, 1999 Research Fellow am Institut für die Zukunft der Arbeit (IZA) in Bonn, 2000 Professor für Empirische Wirtschaftsforschung, insb. Ökonometrie an der wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Universität Hannover, 2005 Research Fellow am Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) in Nürnberg.

Inhalt

Grundlagen. Klassisches Regressionsmodell. Erweiterungen des Regressionsmodells.