ECN303 Statistiske metoder for politikkvirkninger

NMBU →5 studiepoeng

Studentvurdering

Hvor relevant opplever du emnet?

Gjennomsnittlig svar: ingen svar

Svært irrelevantSvært relevant

Hva er ditt generelle inntrykk av kurset?

Gjennomsnittlig svar: ingen svar

Svært dårligSvært bra

Hva synes du om emnets nivå?

Gjennomsnittlig svar: ingen svar

Svært lettSvært vanskelig

Hva synes du om arbeidsmengden sett i forhold til antall studiepoeng?

Gjennomsnittlig svar: ingen svar

Svært litenSvært stor

KARAKTERFORDELING · H 2025

10 kandidater

H 2014

H 2025

Grupper etter kjønn

SEMESTER

SNITTKARAKTER

3,37 av 5 poeng

NMBU snitt: 3.42

STRYKPROSENT

0 %

NMBU snitt: 4,1 %

KANDIDATER PER ÅR

snitt over 10 år

SEMESTRE MED DATA

Eksamen og forkunnskaper

Slik vurderes du

Obligatoriske krav

Kilde: Data hentet fra Felles studentsystem ved NMBU, slik den var publisert for høsten 2026. NMBU har ikke kvalitetssikret og er ikke ansvarlig for innholdet på denne siden.

Om ECN303

NMBU sin egen emnebeskrivelse — læringsutbytte, innhold og vurderingsform.

Emnets innhold

Gi dybdekunnskaper og forståelse av metoder for analyse av survey og eksperimentelle data med vekt på økonometriske metoder anvendt på økonomiske data som gir evnen til i identifisere og unngå logiske brister i analysen. Introduksjon til måling av virkninger (f.eks. skille kausalitet fra korrelasjon), virkninger på hva, virkninger av hva. Oversikt over metoder, deres styrker, svakheter og anvendelsesområder. Gjennomgang av følgende metoder med øvinger: Matching metoder, Instrumentvariabel-metoder, Control function (Selection) metoder, Difference-in-difference metoder, Panel data metoder, eksperimentelle og kvasi-eksperimentelle tilnærminger. Studentene får øvinger (med innlevering) i bruk av de forskjellinge metodene.

Vis resten (30 avsnitt)

1. Undervisning/læringsutbytte:

4,1

Læringsutbytte

Kunnskap

Kunnskap om utfordringene knyttet til å identifisere og måle virkninger (impacts) av politikk, prosjekter, sjokk (det man vil måle virkningene av).
Avanserte statistiske metoder for å måle impacts på basis av ikke-eksperimentelle data
Kravene for å skille mellom kausalitet og korrelasjon
Hvordan man kan håndltere endogenitet med ulike kvasi-eksperimentelle metoder

Ferdigheter

Bruke R programvare til impact assessment
Utføre statistiske analyser med ulike avanserte metoder med virkelige data.
Inspisere data kvalitet og velge relevante variabler for å svare på ulike forskningsspørmål

Generell kompetanse

Kritisk sammenligne metoder, deres styrker og svakheter og hvordan de eventuelt best kan kombinere dem.
Kunnskapene ervervet i kurset er svært viktige for å kunne gjøre og bedømme hva som er gode og kritiske empiriske analyser med vekt på bærekraft.

Anbefalte forkunnskaper

ECN301 Økonometrisk metode

Forutsatte forkunnskaper

ECN201 Økonometri eller tilsvarende, STAT100 Statistikk, basiskunnskap i bruk av R.

Strukturert undervisningstid

2 timer pr uke, kombinerer forelesning og øvinger

Undervisnings og vurderingsperiode

Emnet starter i høstparallellen. Emnet har undervisning/vurdering i høstparallellen.

Undervisningsmetode for emnet

Datasal T301

2. Vurderingsform:

3,9

Vurderingsinfo

Skriftlig eksamen Karakterregel: Bokstavkarakterer Hjelpemiddelkode: A1 Ingen kalkulator, ingen andre hjelpemidler

Generell adgangsinformasjon for emnet

GSK

3. Alt i alt, tilfredshet med emnet:

3,8

Antallsbegrensning

Beskrivelse av eksamen for kurset

En skriftlig eksamen (3,5 timer) teller 100%.

Emneansvarlig

Aida Tabarroky Ardebili

Emnefrekvens

Årlig

Evaluering svarprosent:

47%

Fortrinnsrett

M-ECON

Informasjon om KI-bruk i emnet

Obligatorisk aktivitet: K3 - Full bruk av KI. I denne kategorien er all bruk av AI tillatt, men må være i tråd med retningslinjene for bruk av kunstig intelligens (KI) ved NMBU.

Ekesamen: K1 - Ingen bruk av KI.

Læringsaktiviteter

Forelesninger og øvinger. Det er fire øvinger i kurset, som går på å lære å bruke ulike statistiske metoder for å måle virkninger. Hver metode og øving introduseres gjennom en forelesning og studentene bruker så de neste to ukene på å gjennomføre øvingen. For de fire analyseøvingene må studentene skaffe seg oversikt over et datasett som de må velge variabler i for sine analyser. Emnet har en "learning by doing" filosofi og studentene kan få hjelp fra lærer/øvingslærer i eller utenom øvingstimene når de trenger det. Mot slutten av emnet får studentene i oppgave å sammenligne metodene mot hverandre og kritisk tenke igjennom fordeler og ulemper med hver og hvordan de eventuelt kan kombineres.

Læringsstøtte

Øvinger med støtte fra lærer/øvingslærer.

Medvirkende lærere

Merknader

Emnet vil blir undervist på engelsk. Innvekslingsstudenter kan ta kontakt med studieveiledere ved Handelshøyskolen ([email protected]) for å få vurdert om de kan få plass på emnet.

Normert arbeidsmengde

125 timer

Obligatoriske aktiviteter

Kreativ presentasjon av en estimeringsmetode. Studentene skal arbeide i grupper og utarbeide en kreativ presentasjon av metoden basert på kursmaterialet og materialene oppført i pensum. Oppgaven krever at studentene omsetter teknisk kunnskap til et kreativt format, for eksempel en rap, en parodisang, en fortelling, et kort skuespill, spoken word eller lignende kreative uttrykksformer. Studentene selv må delta i fremføringen av den kreative presentasjonen. Fremføringen skal tas opp som video og presenteres i klassen. Det kreative arbeidet må vise god forståelse av den valgte metoden. Godkjenning av den obligatoriske oppgaven er en forutsetning for å kunne gå opp til eksamen. Godkjent obligatorisk aktivitet fra forrige gang kurset ble gjennomført er gyldig ved gjentak av kurset.

Overlapp

Det er noe overlap med ECN301 Økonometrisk metode men emnet er ment å være komplementært til ECN301 da det gir mer praktiske øvinger i bruk av metoder hvorav noen har blitt introdusert i ECN301.

Pensum

Cameron, A. C. and Trivedi, P. K. (2010). Microeconometrics Using Stata. Revised Edition. Stata Press. Detaljert pensumliste deles ut ved kursstart. Powerpoints legges ut i Canvas til hver forelesning.

Publiseres på interne nettsider J/N

Sensor

Extern eksaminator kvalitetsvurderer syllabus, eksamen og prinsippene for evaluering av kurset.

Skriftlig eksamen i eksamensperioden (J/N)

Skriv "Nei" her dersom du ikke ønsker resultatene fra emnevealueringene skal bli publisert på internett.

Nei

Kilde: Data hentet fra Felles studentsystem ved NMBU, slik den var publisert for høsten 2026. NMBU har ikke kvalitetssikret og er ikke ansvarlig for innholdet på denne siden.

Kommentarer

Hva burde andre vite før de tar dette? Anonymt, ingen innlogging.

Ofte stilte spørsmål

Hvor mange studiepoeng er ECN303?: ECN303 (Statistiske metoder for politikkvirkninger) ved NMBU gir 5 studiepoeng.
Hva er strykprosenten i ECN303?: Samlet strykprosent for ECN303 ved NMBU er 0 %, basert på 108 kandidater. Siste semester (høst 2025) var den 0 %.
Hvor vanskelig er ECN303?: Snittkarakteren i ECN303 er C (3.37 av 5 poeng), mot 0 % stryk. Jo lavere snitt og høyere strykprosent, jo mer krevende er emnet sammenlignet med andre emner ved NMBU.
Hvor kommer tallene for ECN303 fra?: Karakterdataene er hentet fra DBH (Database for statistikk om høyere utdanning) hos HK-dir, publisert under NLOD. Studentvurderingene er våre egne, slått sammen med vurderinger fra Karakterweb.

Studieprogram med dette emnet

Basert på hvor kandidatene til eksamen var registrert (DBH).

Relaterte emner ved NMBU

Emner som tas i de samme studieprogrammene som ECN303.

ECN305 Forskningsmetode i samfunnsøkonomi 2,3 % stryk
M30-ECON Masteroppgave snitt B · 0 % stryk
ECN320-V19 Makroøkonomi III snitt C · 16,1 % stryk
ECN301 Økonometrisk metode snitt C · 7,5 % stryk
ECN371 Miljøøkonomi snitt C · 20 % stryk
ECN320 Makroøkonomi III. Internasjonal Makroøkonomi snitt C · 14,9 % stryk
ECN311 Microeconomics III snitt D · 21,7 % stryk
ECN304 Adferds- og eksperimentell økonomi snitt B · 0 % stryk

Mer om NMBU

Les om karakterfordelingen ved NMBU →Les om NMBU →

Utvikling over tid

Semester	Kandidater	Snitt
Høst 2025	10	D (2.50)
Høst 2024	23	C (3.39)
Høst 2023	15	C (3.40)
Høst 2022	17	C (2.88)
Høst 2021	10	C (3.40)
Høst 2019	3	B (4.00)
Høst 2017	11	C (3.45)
Høst 2016	4	B (4.00)
Høst 2015	3	B (4.00)
Høst 2014	12	B (4.08)

Finner retningen …

Om ECN303

NMBU sin egen emnebeskrivelse — læringsutbytte, innhold og vurderingsform.

Emnets innhold

Vis resten (30 avsnitt)

1. Undervisning/læringsutbytte:

4,1

Læringsutbytte

Kunnskap

Kunnskap om utfordringene knyttet til å identifisere og måle virkninger (impacts) av politikk, prosjekter, sjokk (det man vil måle virkningene av).
Avanserte statistiske metoder for å måle impacts på basis av ikke-eksperimentelle data
Kravene for å skille mellom kausalitet og korrelasjon
Hvordan man kan håndltere endogenitet med ulike kvasi-eksperimentelle metoder

Ferdigheter

Bruke R programvare til impact assessment
Utføre statistiske analyser med ulike avanserte metoder med virkelige data.
Inspisere data kvalitet og velge relevante variabler for å svare på ulike forskningsspørmål

Generell kompetanse

Kritisk sammenligne metoder, deres styrker og svakheter og hvordan de eventuelt best kan kombinere dem.
Kunnskapene ervervet i kurset er svært viktige for å kunne gjøre og bedømme hva som er gode og kritiske empiriske analyser med vekt på bærekraft.

Anbefalte forkunnskaper

ECN301 Økonometrisk metode

Forutsatte forkunnskaper

ECN201 Økonometri eller tilsvarende, STAT100 Statistikk, basiskunnskap i bruk av R.

Strukturert undervisningstid

2 timer pr uke, kombinerer forelesning og øvinger

Undervisnings og vurderingsperiode

Emnet starter i høstparallellen. Emnet har undervisning/vurdering i høstparallellen.

Undervisningsmetode for emnet

Datasal T301

2. Vurderingsform:

3,9

Vurderingsinfo

Skriftlig eksamen Karakterregel: Bokstavkarakterer Hjelpemiddelkode: A1 Ingen kalkulator, ingen andre hjelpemidler

Generell adgangsinformasjon for emnet

GSK

3. Alt i alt, tilfredshet med emnet:

3,8

Antallsbegrensning

Beskrivelse av eksamen for kurset

En skriftlig eksamen (3,5 timer) teller 100%.

Emneansvarlig

Aida Tabarroky Ardebili

Emnefrekvens

Årlig

Evaluering svarprosent:

47%

Fortrinnsrett

M-ECON

Informasjon om KI-bruk i emnet

Obligatorisk aktivitet: K3 - Full bruk av KI. I denne kategorien er all bruk av AI tillatt, men må være i tråd med retningslinjene for bruk av kunstig intelligens (KI) ved NMBU.

Ekesamen: K1 - Ingen bruk av KI.

Læringsaktiviteter

Læringsstøtte

Øvinger med støtte fra lærer/øvingslærer.

Medvirkende lærere

Merknader

Emnet vil blir undervist på engelsk. Innvekslingsstudenter kan ta kontakt med studieveiledere ved Handelshøyskolen ([email protected]) for å få vurdert om de kan få plass på emnet.

Normert arbeidsmengde

125 timer

Obligatoriske aktiviteter

Overlapp

Det er noe overlap med ECN301 Økonometrisk metode men emnet er ment å være komplementært til ECN301 da det gir mer praktiske øvinger i bruk av metoder hvorav noen har blitt introdusert i ECN301.

Pensum

Publiseres på interne nettsider J/N

Sensor

Extern eksaminator kvalitetsvurderer syllabus, eksamen og prinsippene for evaluering av kurset.

Skriftlig eksamen i eksamensperioden (J/N)

Skriv "Nei" her dersom du ikke ønsker resultatene fra emnevealueringene skal bli publisert på internett.

Nei

Kilde: Data hentet fra Felles studentsystem ved NMBU, slik den var publisert for høsten 2026. NMBU har ikke kvalitetssikret og er ikke ansvarlig for innholdet på denne siden.

Ofte stilte spørsmål

Hvor mange studiepoeng er ECN303?

ECN303 (Statistiske metoder for politikkvirkninger) ved NMBU gir 5 studiepoeng.

Hva er strykprosenten i ECN303?

Samlet strykprosent for ECN303 ved NMBU er 0 %, basert på 108 kandidater. Siste semester (høst 2025) var den 0 %.

Hvor vanskelig er ECN303?

Snittkarakteren i ECN303 er C (3.37 av 5 poeng), mot 0 % stryk. Jo lavere snitt og høyere strykprosent, jo mer krevende er emnet sammenlignet med andre emner ved NMBU.

Hvor kommer tallene for ECN303 fra?

Karakterdataene er hentet fra DBH (Database for statistikk om høyere utdanning) hos HK-dir, publisert under NLOD. Studentvurderingene er våre egne, slått sammen med vurderinger fra Karakterweb.

Semester

Kandidater

Snitt

Stryk

Høst 2025

D (2.50)

0 %

Høst 2024

C (3.39)

0 %

Høst 2023

C (3.40)

0 %

Høst 2022

C (2.88)

0 %

Høst 2021

C (3.40)

0 %

Høst 2019

B (4.00)

0 %

Høst 2017

C (3.45)

0 %

Høst 2016

B (4.00)

0 %

Høst 2015

B (4.00)

0 %

Høst 2014

B (4.08)

0 %

Karakterfordeling og studentvurderinger i ECN303

Studentvurdering

Hvor relevant opplever du emnet?

Hva er ditt generelle inntrykk av kurset?

Hva synes du om emnets nivå?

Hva synes du om arbeidsmengden sett i forhold til antall studiepoeng?

Eksamen og forkunnskaper

Slik vurderes du

Om ECN303

Emnets innhold

1. Undervisning/læringsutbytte:

Læringsutbytte

Anbefalte forkunnskaper

Forutsatte forkunnskaper

Strukturert undervisningstid

Undervisnings og vurderingsperiode

Undervisningsmetode for emnet

2. Vurderingsform:

Vurderingsinfo

Generell adgangsinformasjon for emnet

3. Alt i alt, tilfredshet med emnet:

Antallsbegrensning

Beskrivelse av eksamen for kurset

Emneansvarlig

Emnefrekvens

Evaluering svarprosent:

Fortrinnsrett

Informasjon om KI-bruk i emnet

Læringsaktiviteter

Læringsstøtte

Medvirkende lærere

Merknader

Normert arbeidsmengde

Obligatoriske aktiviteter

Overlapp

Pensum

Publiseres på interne nettsider J/N

Sensor

Skriftlig eksamen i eksamensperioden (J/N)

Skriv "Nei" her dersom du ikke ønsker resultatene fra emnevealueringene skal bli publisert på internett.

Kommentarer

Ofte stilte spørsmål

Studieprogram med dette emnet

Relaterte emner ved NMBU

Mer om NMBU

Utvikling over tid

Karakterfordeling og studentvurderinger i ECN303

Studentvurdering

Hvor relevant opplever du emnet?

Hva er ditt generelle inntrykk av kurset?

Hva synes du om emnets nivå?

Hva synes du om arbeidsmengden sett i forhold til antall studiepoeng?

Eksamen og forkunnskaper

Slik vurderes du

Om ECN303

Emnets innhold

1. Undervisning/læringsutbytte:

Læringsutbytte

Anbefalte forkunnskaper

Forutsatte forkunnskaper

Strukturert undervisningstid

Undervisnings og vurderingsperiode

Undervisningsmetode for emnet

2. Vurderingsform:

Vurderingsinfo

Generell adgangsinformasjon for emnet

3. Alt i alt, tilfredshet med emnet:

Antallsbegrensning

Beskrivelse av eksamen for kurset

Emneansvarlig

Emnefrekvens

Evaluering svarprosent:

Fortrinnsrett

Informasjon om KI-bruk i emnet

Læringsaktiviteter

Læringsstøtte

Medvirkende lærere

Merknader

Normert arbeidsmengde

Obligatoriske aktiviteter