Modulhandbuch (Module manual)

M.184.4341 Microeconometrics on Digital Market Data
(Microeconometrics on Digital Market Data)

Koordinator (coordinator):	Prof. Dr. Dennis Kundisch
Ansprechpartner (contact):	Prof. Dr. Dennis Kundisch (Dennis.Kundisch[at]uni-paderborn.de) Maike Althaus (maike.althaus[at]wiwi.uni-paderborn.de)
Credits:	5 ECTS
Workload:	150 Std (h)
Semesterturnus (semester cycle):	WS
Studiensemester (study semester):	1-4
Dauer in Semestern (duration in semesters):	1

Lehrveranstaltungen (courses):
	Nummer / Name (number / title)	Art (type)	Kontaktzeit (contact time)	Selbststudium (self-study)	Status (P/WP) (status)	Gruppengröße (group size)
a)	K.184.43411 / Microeconometrics on Digital Market Data		30 Std (h)	120 Std (h)	P	12 TN (PART)
Wahlmöglichkeiten innerhalb des Moduls (Options within the module):
Keine

Empfohlene Voraussetzungen (prerequisites):
Grundlegende Statistikkenntnisse. Grundlegende Programmierkenntnisse sind von Vorteil.

Inhalte (short description):
Wie wirken sich positive Online-Bewertungen auf die Verkäufe aus? Wie beeinflusst ein gesetzliches Verbot von Sharing Economy Plattformen wie Airbnb die Hotelpreise in einer Stadt? Solche und viele weitere Fragestellungen treten bei Unternehmen und Gesetzgebenden im Kontext von Digitalen Märkten auf und lassen sich nur schwer „aus dem Bauch heraus“ beurteilen. Durch mikroökonometrische Verfahren können diese jedoch beantwortet werden. Vielfältige Datenquellen und Verarbeitungsmöglichkeiten, die durch das Internet entstehen (bspw. Clickstream-Daten, Online-Bewertungen und Tweets) erlauben es Unternehmen heute mit Hilfe von Mikroökonometrie fundierte Aussagen über Korrelationen und Kausalzusammenhänge auf solchen Märkten zu treffen. Auch für die Forschung entstehen durch diese großen, oft öffentlich zugänglichen Informationsquellen neue Möglichkeiten Theorien zu testen und weiterzuentwickeln. Ziel dieses Seminars ist es, mikroökonometrische Verfahren im Kontext digitaler Märkte kennenzulernen und eigenständig entwickelte wissenschaftliche Fragestellungen mithilfe großer, auf digitalen Märkten generierter Mengen an Daten zu beantworten. Im Rahmen des Seminars werden interaktive Coaching-Veranstaltungen (erstes Drittel der Vorlesungszeit) angeboten, um die zur Datenanalyse notwendigen Methodenkompetenzen zu vermitteln. Darauf aufbauend sollen selbstständig Analysen durchgeführt werden. Konkret gilt es, anhand eines vorgegebenen (oder selbst gewählten) Datensatzes eine eigenständig aus der Literatur oder dem eigenen Alltag abgeleitete Fragestellung zu bearbeiten. Das Modul bietet eine gute Vorbereitung für das Verfassen einer Abschlussarbeit unter Verwendung von Beobachtungsdaten, sowohl im Kontext der Wirtschaftsinformatik, aber auch in anderen Forschungskontexten der Fakultät. Im Seminar werden u.a. folgende Themen behandeln: Einführung und verwandte Literatur, Theorien als Grundlage für empirische Studien, Empirische Methoden: Regressionsanalysen, Empirische Methoden: Endogenität, Empirische Methoden: Fixed Effects, Empirische Methoden: Differences-in-Differences, Datenanalyse mit Python/Stata. Die Abschlussprüfung ist eine Hausarbeit. Abgabe: 21.02.2025

Inhalte (short description):

Wie wirken sich positive Online-Bewertungen auf die Verkäufe aus? Wie beeinflusst ein gesetzliches Verbot von Sharing Economy Plattformen wie Airbnb die Hotelpreise in einer Stadt? Solche und viele weitere Fragestellungen treten bei Unternehmen und Gesetzgebenden im Kontext von Digitalen Märkten auf und lassen sich nur schwer „aus dem Bauch heraus“ beurteilen. Durch mikroökonometrische Verfahren können diese jedoch beantwortet werden. Vielfältige Datenquellen und Verarbeitungsmöglichkeiten, die durch das Internet entstehen (bspw. Clickstream-Daten, Online-Bewertungen und Tweets) erlauben es Unternehmen heute mit Hilfe von Mikroökonometrie fundierte Aussagen über Korrelationen und Kausalzusammenhänge auf solchen Märkten zu treffen. Auch für die Forschung entstehen durch diese großen, oft öffentlich zugänglichen Informationsquellen neue Möglichkeiten Theorien zu testen und weiterzuentwickeln.

Ziel dieses Seminars ist es, mikroökonometrische Verfahren im Kontext digitaler Märkte kennenzulernen und eigenständig entwickelte wissenschaftliche Fragestellungen mithilfe großer, auf digitalen Märkten generierter Mengen an Daten zu beantworten. Im Rahmen des Seminars werden interaktive Coaching-Veranstaltungen (erstes Drittel der Vorlesungszeit) angeboten, um die zur Datenanalyse notwendigen Methodenkompetenzen zu vermitteln. Darauf aufbauend sollen selbstständig Analysen durchgeführt werden. Konkret gilt es, anhand eines vorgegebenen (oder selbst gewählten) Datensatzes eine eigenständig aus der Literatur oder dem eigenen Alltag abgeleitete Fragestellung zu bearbeiten. Das Modul bietet eine gute Vorbereitung für das Verfassen einer Abschlussarbeit unter Verwendung von Beobachtungsdaten, sowohl im Kontext der Wirtschaftsinformatik, aber auch in anderen Forschungskontexten der Fakultät.

Im Seminar werden u.a. folgende Themen behandeln: Einführung und verwandte Literatur, Theorien als Grundlage für empirische Studien, Empirische Methoden: Regressionsanalysen, Empirische Methoden: Endogenität, Empirische Methoden: Fixed Effects, Empirische Methoden: Differences-in-Differences, Datenanalyse mit Python/Stata.
Die Abschlussprüfung ist eine Hausarbeit. Abgabe: 21.02.2025

Lernergebnisse (learning outcomes):

Fachkompetenz Wissen (professional expertise):
Studierende... können beurteilen, inwiefern mikroökonometrische Verfahren geeignet sind, um unterschiedliche Fragestellungen zu beantworten. können beurteilen, inwiefern ein mikroökonometrisches Forschungsdesign dazu in der Lage ist, kausale Zusammenhänge herzustellen. sind in der Lage, mikroökonometrische Verfahren zu erläutern und deren Annahmen kritisch zu reflektieren. können beurteilen, welche Datenerhebungsmethode/welches mikroökonometrische Forschungsdesign in einem gegebenen Kontext und einem gegebenen Erkenntnisziel (mehr/weniger) geeignet ist.
Fachkompetenz Fertigkeit (practical professional and academic skills):
Studierende... können wissenschaftliche Fragestellungen ableiten und theoretisch fundierte Hypothesen aufstellen. können große Mengen an Daten (bspw. mittels Python oder STATA) für eine Analyse aufbereiten. können Analysen auf Grundlage von mikroökonometrischen Methoden durchführen und die Ergebnisse beurteilen. können erlernte Techniken zur Durchführung von Datenanalysen auf andere Kontexte und Problemstellungen übertragen.
Personale Kompetenz / Sozial (individual competences / social skills):
Studierende... können mikroökonometrische Forschungsdesigns im Plenum vorstellen und das gewählte Design kritisch reflektieren.
Personale Kompetenz / Selbstständigkeit (individual competences / ability to perform autonomously):
Studierende... sind in der Lage ein geeignetes mikroökonometrisches Forschungsdesign zur Beantwortung selbst entwickelter Fragestellungen zu formulieren und eine dazugehörige Analyse an einem an einem geeigneten Datensatz selbstständig durchzuführen.

Prüfungsleistungen (examinations)
Art der Modulprüfung (type of modul examination): Modulabschlussprüfung
	Art der Prüfung (type of examination)	Umfang (extent)	Gewichtung (weighting)
a)	Hausarbeit	10-20 Seiten	100.00 %

Studienleistung / qualifizierte Teilnahme (module participation requirements)
Nein

Voraussetzungen für die Teilnahme an Prüfungen (formal requirements for participating in examinations)
Keine

Voraussetzungen für die Vergabe von Credits (formal requirements for granting credit points)
Die Vergabe der Credits erfolgt, wenn die Modulnote mindestens „ausreichend“ ist

Gewichtung für Gesamtnote (calculation of overall grade)
Das Modul wird mit der Anzahl seiner Credits gewichtet (Faktor: 1)

Verwendung des Moduls in den Studiengängen (The module can be selected in the following degree programmes)
M.Sc. Betriebswirtschaftslehre M.Sc. International Business Studies M.Sc. International Economics and Management M.Sc. Management Information Systems M.Sc. Wirtschaftsinformatik M.Sc. Taxation, Accounting and Finance M.Sc. Wirtschaftspädagogik M.Ed. Wirtschaftspädagogik M.Sc. Management

Umfang QT (participation requirements):

Lernmaterialien, Literaturangaben (learning material, literature):

Teilnehmerbegrenzung (participant limit):
12 Personen

Sonstige Hinweise (additional information):
Das Modul ist Teilnehmerbeschränkt. Dies kann dazu führen, dass eine direkte Anmeldung in der 2. Anmeldephase nicht mehr möglich ist. Zugelassene Teilnehmer und Teilnehmerinnen, die in der ersten Veranstaltung unentschuldigt fehlen, werden nicht zum Modul zugelassen.

Sonstige Hinweise (additional information):

Das Modul ist Teilnehmerbeschränkt.
Dies kann dazu führen, dass eine direkte Anmeldung in der 2. Anmeldephase nicht mehr möglich ist.

Zugelassene Teilnehmer und Teilnehmerinnen, die in der ersten Veranstaltung unentschuldigt fehlen, werden nicht zum Modul zugelassen.

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