Webservice - Veranstaltungen


Der Webservice für Veranstaltungen importiert Veranstaltungsinformationen aus dem Portal und stellt diese in Form von

Blöcken dar.

Dabei sollten Sie beachten, dass der Webservice für das HWS 2014 und spätere funktioniert. Ein Abrufen von Daten aus

älterern Semestern ist nicht mehr möglich.

Ein Block beinhaltet den Titel einer Veranstaltung, sowie Informationen zu Lehrpersonen, Terminen und Inhalt

der Veranstaltung

Dabei sieht ein Block Beispielsweise so aus.


E702 Advanced Macroeconomics I Exercise Group 2 ()

geeignet für:Master Volkswirtschaftslehre (2009) , Master Volkswirtschaftslehre (2009) 2009
Lehrperson(en): Johannes Pöschl
08.10.2014 - 03.12.2014
Mittwoch 13:45 - 15:15WoechentlichL 9, 1-2, 002 Seminarraum

Goals and Contents of the Module:

This course covers dynamic optimization methods in discrete time. To illustrate these concepts, various applications in consumption, growth, real business cycles, labor search and optimal taxation are presented and studied.

Expected Competences acquired after Completion of the Module:

Students who have successfully completed this course have acquired the knowledge of
  •     the mathematical concepts related to dynamic programming( sequence problem, transversality condition, Bellman equation, contraction mapping, principle of optimality)
  • the basic numerical tools required to modern macroeconomic research. The class of models include: the neoclassical growth model, overlapping- generations models, the real business cycle model, and partial and general equilibrium search and matching models.


Requirements for the assignment of ECTS credits and grades:

Written exam 120 min. (80%), Problem sets (20%)


  • Acemoglu, D (2008). Introduction to Modern Economic Growth. Princeton University Press
  • Ljungqvist, L. Sargent, T.J. (2004). Recursive Macroeconomic Theory. MIT Press.
  • Prescott, E.C. Lucas, R.E. Stokey, N.L. (1989). Recursive Methods in Economic Dynamics. Harvard University Press

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E839 Topics in Macroeconomics (Seminar)

Lehrperson(en): Michèle Tertilt, Sebastian Findeisen, Benjamin Born
04.09.2014 - 04.12.2014
Donnerstag 12:00 - 13:30Woechentlich
Findet im Raum 308 in L9,7 statt

Course title: Topics in Macroeconomics

Instructor: tba

Offered: every semester

method (hours per week): Seminar (2)

Course level: Ph.D.

Course language: English

ECTS-Credits: 5

Prerequisites: first and second year Ph.D. courses

Course description: Research seminar where Ph.D. students, who have completed their course work, present their own research and receive feedback. Occasionally we will also have an outside speaker.

Requirements for the assignment: Presenting of Research Projects

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Economic Growth Comparisons over Time and Space ()

geeignet für:BA (Koop) LG:Wirtschaftswissensch. 9 (2016) 2016, BA Edu LG:Wirtschaftswissensch. (2015) , BA Edu LG:Wirtschaftswissensch. (2015) 2015, Bachelor Volkswirtschaftslehre B (2012) , Bachelor Volkswirtschaftslehre B (2012) 2012, Bachelor Volkswirtschaftslehre (2006) , Bachelor Volkswirtschaftslehre (2006) 2006

Course title: Economic Growth Comparisons over Time and Space
Instructor: Prof. Sang Yoon Tim Lee, Ph.D.
Method (hours per week): block seminar (2)
Course level: Bachelor
Course language: English
Prerequisites: Macroeconomics B + introductory econometrics
Examination: Seminar presentation (50%) and paper (50%)
ECTS credits: 6

Course description:
Traditional explanations for economic growth were primarily based on physical capital accumulation and population growth. More recently, economists have focused on human capital accumulation, government intervention, technological innovation, institutions, financial development, etc. In this seminar, students are asked to find their own explanations for economic growth. You will present empirical evidence, either within a single country over time (time-series) or a cross-country comparison, or both (a panel), to demonstrate that your explanation of choice indeed matters for growth, or vice versa - that growth matters for some other (important) economic variable. A negative result is also acceptable - for example, it may be the case that some factor was believed to be important, but you find that the data says otherwise.
Whether your analysis is positive or negative, your motivation and analysis of your results must be backed by careful reasoning of why it should (not) matter, either through a theoretical argument or additional empirical evidence. In some cases, it may just turn out that something was not verifiable due to a lack of data - in those cases, you should explain what kind of data will be able to corroborate your study.
The course is meant to be a mutual learning opportunity not only among your peers, but also with me, where I will advise you on the methods and your thought process, but will also learn from the details of your project (I am not well professed in the entire field of growth!). A self-contained term paper covering the presented material and comments from the instructor/peers is required for final evaluation.

Expected Competence:
analyze data and real world phenomena critically; academic presentation

Contact person: Prof. Sang Yoon Tim Lee, Ph.D., Tel.: (0621) 181 3751, E-Mail: sylee.tim@uni-mannheim.de, L7, 3-5, #P09

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