HFRC Doctroal Course: Empirical Methods and Applications in Archival Data Research

07. bis 09. Oktober 2025

Informationen zum Event

Dieser Kurs richtet sich an Doktorandinnen und Doktoranden sowie Postdocs, die in ihrer Forschung mit Archivdaten arbeiten. Ziel ist es, ein tiefergehendes Verständnis für empirische Methoden zu entwickeln und typische Fallstricke im Umgang mit ökonometrischen Schätzverfahren zu erkennen. Gerade bei der Analyse solcher Daten ist die Auswahl und Anwendung geeigneter Identifikationsstrategien entscheidend, um belastbare und nachvollziehbare Ergebnisse zu erzielen.

Der Kurs behandelt zentrale methodische Herausforderungen, darunter Endogenitätsprobleme, die richtige Interpretation von Fixed-Effects-Modellen sowie die Anwendung von Difference-in-Differences-Ansätzen und Instrumentalvariablen-Schätzungen. Die Teilnehmenden diskutieren exemplarische Forschungsarbeiten, die mit diesen Methoden arbeiten, und erhalten praktische Einblicke in die Umsetzung mit der Statistiksoftware STATA. Neben der inhaltlichen Auseinandersetzung mit empirischen Designs steht auch die Anwendung im Vordergrund – unterstützt durch ein STATA-Handbuch und praktische Übungen.

Der Kurs soll die methodische Sicherheit der Teilnehmenden im Umgang mit Archivdaten stärken – sowohl bei der Entwicklung eigener empirischer Studien als auch bei der kritischen Beurteilung existierender Forschung. Die Teilnehmenden sollen befähigt werden, ihre empirischen Ansätze gezielt zu planen, methodisch zu begründen und gängige ökonometrische Verfahren in den jeweiligen Forschungskontext einzuordnen.

Der Kurs richtet sich an Promovierende und Postdocs verschiedenster Fachrichtungen, insbesondere aus den Bereichen Accounting, Economics, Finance, Governance, Recht sowie Management und Strategie. Grundkenntnisse in Statistik sind hilfreich, aber keine zwingende Voraussetzung. Ein Zugang zur STATA-Software ist von Vorteil. Weitere Informationen zu Inhalten und Ablauf finden sich im Syllabus. Die Kurssprache ist Englisch.

Programm

Dienstag, 07. Oktober

Tag 1
09:00 bis 12:30
Linear and binary choice regression models, and test statistics
Peter Limbach
Prof. Dr. Peter Limbach
Mittagspause
13:30 bis 18:00
Causality and statistical inference
Peter Limbach
Prof. Dr. Peter Limbach

Mittwoch, 08. Oktober

Tag 2
09:00 bis 12:30
Panel regressions, difference-in-differences, and natural experiments
Peter Limbach
Prof. Dr. Peter Limbach
Mittagspause
13:30 bis 16:00
Event studies
Peter Limbach
Prof. Dr. Peter Limbach
16:00 bis 18:00
Analyzing and discussing research papers (incl. short presentations)
Peter Limbach
Prof. Dr. Peter Limbach

Donnerstag, 09. Oktober

Tag 3
09:00 bis 12:30
RDD and two-stage estimators (instrumental variables, Heckman correction)
Peter Limbach
Prof. Dr. Peter Limbach
Mittagspause
13:30 bis 16:00
Analyzing and discussing research papers (incl. short presentations)
Peter Limbach
Prof. Dr. Peter Limbach

Speaker

Peter Limbach

Prof. Dr. Peter Limbach