Course Outline – Econometric Methods and Applications in Energy Research WS2021

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Econometric methods and applications to energy research
Course Overview1 Energieinstitut an der Johannes Kepler Universität Linz, 1 Abteilung EnergiewirtschaftJohannes Reichl1

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Course Overview
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European Energy Policy, 
a major field for applied econometricsYou will:
•Understand the evolution of European energy policy along the 4 energy 
packages of the European Commission
•Get an overview of the data sources in a modern energy system
•Find out about the research questions where policy makers and industry 
seek support from econometricians
OBJECTIVES (1/2)

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Course Overview
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Econometric Methods and ApplicationsYou will learn about:
Energy Choices:•Policy makers need to know what drives citizens' energy-related decisions, 
e.g. do they buy a car fueled by gasolineor electricity, why, and how can policy 
have impact the decision, ....?
•We discuss data structures and methods for investigating decisions, among 
them, probitand logit, and how to interpret and present results for informing 
policy making.Smart Meters:•Policy makers and industry want to understand how much electricity 
European citizens useand at what time, e.g. to find polices for aligning 
electricity consumption to times when sun and wind produce it.  
•What data can be used to answer this questions, and which methods are 
qualified for such inference?
OBJECTIVES (2/2)

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Course Overview
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Course will combine:
•Lecture part
•Practical work, i.e. exercises (one per student) elaborated in homework, 
presented in the course, and discussed in class
Grading will be based on: 
•Active participation during the course, 
•Performance in preparing/presenting the exercise,
•Discussions in class about other students' exercises
Course has 2.0 ECTS 
COURSE ORGANISATION

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Course Overview
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Econometric Knowledge / Prior Courses:
•Completed introductory courses at JKU, such as: "Empirische
Wirtschaftsforschung", "Lineare Modelle", and/or
•Basic understanding of statistical modelling, e.g. linear regression, confidence 
intervals for regression parameters, ... 
Software Knowledge:
•Lecture will show all examples in R, 
•but, students are free to use the statistical software of their choice,
•alternatives to R could be Stata, Python, ...
REQUIREMENTS

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Contact: Johannes Reichl, 
reichl@energieinstitut-linz.at

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