Isabel Günther: Katalogdaten im Herbstsemester 2021 |
Name | Frau Prof. Dr. Isabel Günther |
Lehrgebiet | Entwicklungsökonomie |
Adresse | Professur für Entwicklungsökonomie ETH Zürich, CLD B 9 Clausiusstrasse 37 8092 Zürich SWITZERLAND |
isabel.guenther@nadel.ethz.ch | |
Departement | Geistes-, Sozial- und Staatswissenschaften |
Beziehung | Ausserordentliche Professorin |
Nummer | Titel | ECTS | Umfang | Dozierende | |
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851-0624-00L | ETH4D PhD Seminar: Research for Development Number of participants limited to 15. | 1 KP | 1K | I. Günther, A. Rom, E. Tilley | |
Kurzbeschreibung | Doctoral candidates from all ETH departments, whose research is related to global sustainable development issues, and conducting research in low- or middle-income countries are invited to give a presentation about their on-going work and discuss their doctoral project with a diverse group of researchers. | ||||
Lernziel | Doctoral students are able to present their doctoral project to an interdisciplinary audience and to respond to questions within a wider global sustainable development context. | ||||
851-0626-01L | International Aid and Development Maximale Teilnehmerzahl: 60 Voraussetzung: Verständnis der Grundlagen der Volkswirtschaftslehre. | 2 KP | 2V | K. Harttgen, I. Günther | |
Kurzbeschreibung | Die Veranstaltung vermittelt grundlegende ökonomische und empirische Kenntnisse um die Möglichkeiten und Grenzen internationaler Entwicklungszusammenarbeit zu verstehen und zu analysieren. | ||||
Lernziel | Ziel der Veranstaltung ist es, den Teilnehmenden ein wissenschaftlich fundiertes Verständnis von den Möglichkeiten und Grenzen internationaler Entwicklungszusammenarbeit zu vermitteln. Die Teilnehmer sollen aktuelle Instrumente der Entwicklungszusammenarbeit verstehen und kritisch diskutieren können. | ||||
Inhalt | Einführung: Ursachen von Unterentwicklung; Geschichte der Entwicklungszusammenarbeit (EZ); Zusammenhang EZ und Entwicklung: theoretische und empirische Perspektiven; Politische Ökonomie der EZ; Auswirkungen von EZ; Aktuelle Instrumente der EZ: z.B. Mikro-Finanzierung, Budget-Hilfe, Fair-Trade. | ||||
Literatur | Artikel und Auszüge aus Büchern, die elektronisch zur Verfügung gestellt werden. | ||||
851-0626-02L | PhD Colloquium in Development Economics | 1 KP | 1K | I. Günther, K. Harttgen | |
Kurzbeschreibung | PhD students working in empirical development economics will present their ongoing work, with a particular focus on the methods (to be) used and challenges faced. Participants are expected to read the drafts/papers/presentations beforehand and give constructive feedback to the PhD student presenting. | ||||
Lernziel | PhD students learn how to present and discuss their own research questions, methods, results and problems. PhD students get familiar with the challenges of empirical economics research in low income countries. | ||||
Voraussetzungen / Besonderes | This is a two days course. | ||||
865-0000-06L | Impact Evaluations in Practice Only for MAS/CAS in Development and Cooperation students, as well as specialists with at least 24 months of practical experience in international cooperation. ETH doctoral students working on topics related to poverty reduction in low- and middle income countries may also be admitted. Registration only through the NADEL administration office. | 2 KP | 3G | I. Günther, A. Rom, K. Schneider | |
Kurzbeschreibung | The course gives an introduction to the most important methods for rigorous impact analysis of development programs and projects. The course is designed to both cover the most fundamental methods of impact analysis and introduce real world case studies from national, international and non-governmental development organizations and asks how rigorous impact analysis has influenced their policies. | ||||
Lernziel | Participants understand the most important methods of impact analysis. They are able to conduct small scale studies to evaluate the impact of their own programs as well as manage larger impact evaluations for their organizations. Participants are able to use the results of own and external impact studies. | ||||
Inhalt | Introduction to rigorous impact analysis; Case studies and their policy implications; Introduction to the required statistical knowledge; Potentials and limitations of quantitative analysis; Experimental and quasi-experimental methods; Relevant and feasible indicators for the measurement of outcomes and impacts; Data collection and analysis; Project management of an impact analysis. | ||||
Voraussetzungen / Besonderes | Der Besuch der Lehrveranstaltung ist an Voraussetzungen gebunden, die der Homepage des NADEL zu entnehmen sind. Die elektronische Einschreibung darf erst nach Einschreibung am NADEL-Sekretariat erfolgen. | ||||
865-0003-00L | Entwicklungsökonomie Findet dieses Semester nicht statt. Nur für MAS in Entwicklung und Zusammenarbeit. | 3 KP | 3G | I. Günther | |
Kurzbeschreibung | Dieser Kurs ist eine Einführung in theoretische und empirische Grundlagen wirtschaftlicher Entwicklung, mit einem Fokus auf die Herausforderungen von Entwicklungsländern über die letzten 50 Jahre. Der Kurs gibt Antworten auf folgende Fragen: Wie kann und sollte Entwicklung gemessen werden? Welche Faktoren können Wirtschaftswachstum beeinflussen und zur Armutsreduktion beitragen? | ||||
Lernziel | Der Kurs befähigt Studierende, sich differenziert mit ökomischen Zusammenhängen im Kontext von Entwicklungsländern auseinandersetzen und ökonomische Politikempfehlungen kritisch zu hinterfragen. | ||||
Inhalt | - Messung von Entwicklung, Armut und Ungleichheit - Wachstumstheorien - Handel und Entwicklung - Bildung, Gesundheit, Bevölkerung und Entwicklung - Rolle des Staates und von Institutionen - Wirtschaftspolitik für Wirtschaftswachstum und Armut - Ökonomie der Entwicklungshilfe | ||||
865-0008-00L | Policy Evaluation and Applied Statistics Findet dieses Semester nicht statt. Nur für MAS in Entwicklung und Zusammenarbeit und Science, Technology, and Policy MSc. | 3 KP | 3G | I. Günther | |
Kurzbeschreibung | This course introduces students to key methods for quantitative policy impact evaluation and covers the different stages of the research process. Acquired skills are applied in a self-selected project applying experimental methods. Students also learn how to perform simple statistical analyses with the statistical Software R. | ||||
Lernziel | Students - know strategies to test causal hypotheses using experimental methods and regression analysis. - are able to formulate and implement a research design for a particular policy question and a particular type of data. - are able to critically read and assess published studies on policy evaluation. - are able to use the statistical software R for data analysis. - can apply all the steps involved in a policy impact evaluation. | ||||
Inhalt | Policy impact evaluation employs a wide variety of research methods, such as statistical analysis of secondary data, surveys or laboratory and field experiments. The course will begin with an overview of the various methodological approaches, including their advantages and disadvantages and the conditions under which their use is appropriate. It will continue with a discussion of the different stages of a policy impact evaluation, including hypothesis generation, formulating a research design, measurement, sampling, data collection and data analysis. For data analysis, linear regression models will be revised, with a focus on difference-in-difference methods, regression discontinuity design and randomized controlled trials used for policy evaluation. Students, who already have a solid background in these methods can skip these sessions. Throuhgout the course, students will work on a self-selected project on a suitable topic. In addition, students will have to solve bi-weekly assignments. | ||||
865-0011-01L | Siedlungshygiene und Wasserversorgung Findet dieses Semester nicht statt. Nur für MAS in Entwicklung und Zusammenarbeit. | 2 KP | 2G | I. Günther | |
Kurzbeschreibung | Die Lehrveranstaltung bietet einen Überblick über die Zusammenhänge zwischen Siedlungshygiene, Wasserversorgung, Abfallwirtschaft und den Umwelt- und Gesundheitsaspekten. Sie schafft Verständnis für die spezifischen Herausforderungen und möglichen Lösungsansätze bei der Sicherstellung von Umweltdiensten und stellt ihr Einfluss auf die Bevölkerung und Siedlungsgebiete dar. | ||||
Lernziel | Die Studierenden können - die globale Situation und entwicklungspolitischen Trends im Sektor der Siedlungshygiene, Wasserversorgung, Abfallwirtschaft und für ihre wichtigsten Akteure darstellen; - die Zusammenhänge zwischen Wasserversorgung, Siedlungshygiene und Gesundheit diskutieren; - die Prinzipien verschiedener Technologien zu Trinkwasseraufbereitung, Fäkal-, Abwasser- und Abfallbewirtschaftung erklären, sowie ihre Stärken und Schwächen abwägen; - erklären, welche nachhaltigen Konzepte umgesetzt und wie diese in die technischen, institutionellen und gesellschaftlichen Strukturen eingeführt werden können, so dass sie dauerhaft ökonomisch, ökologisch und sozial tragfähig sind; - Auskunft geben, wo gute fachliche Ressourcen zur Verfügung stehen | ||||
865-0042-00L | Finanzmanagement von Projekten Nur für Studierende des MAS bzw. CAS in Entwicklung und Zusammenarbeit sowie Fachkräfte mit mind. 24 Monaten Berufserfahrung in der internationalen Zusammenarbeit. Doktoranden, die sich mit empirischer Forschung im EZA-Bereich befassen, können "sur Dossier" zugelassen werden. Einschreibung nur über das NADEL-Sekretariat. | 2 KP | 2G | I. Günther, M. Störmer | |
Kurzbeschreibung | Der Kurs vermittelt Grundkenntnisse über Methoden und Instrumente des Finanzmanagements und der Wirtschaftlichkjeitsanalyse von Entwicklungsprojekten. Anhand praxisbezogener Beispiele und Übungen werden die Studierenden mit Instrumenten und Methoden des Finanzmanagements vertraut gemacht. | ||||
Lernziel | Der Kurs vermittelt Grundkenntnisse über Methoden und Instrumente des Finanzmanagements und der Wirtschaftlichkjeitsanalyse von Entwicklungsprojekten. Anhand praxisbezogener Beispiele und Übungen werden die Studierenden mit Instrumenten und Methoden des Finanzmanagements vertraut gemacht. | ||||
Voraussetzungen / Besonderes | Der Besuch der Lehrveranstaltung ist an Voraussetzungen gebunden, die der Homepage des NADEL zu entnehmen sind. | ||||
876-0201-00L | Technology and Policy Analysis Only for CAS in Technology and Public Policy: Impact Analysis | 8 KP | 5G | T. Schmidt, E. Ash, R. Garrett, I. Günther, L. Kaack, A. Rom, B. Steffen | |
Kurzbeschreibung | Technologies substantially affect the way we live and how our societies function. Technological change, i.e. the innovation and diffusion of new technologies, is a fundamental driver of economic growth but can also have detrimental side effects. This module introduces methods to assess technology-related policy alternatives and to analyse how policies affect technological changes and society. | ||||
Lernziel | Introduction: Participants understand (1) what ex ante and ex post policy impact analysis is, (2) in what forms and with what methods they can be undertaken, (3) why they are important for evidence-based policy-making. Analysis of Policy and Technology Options: Participants understand (1) how to perform policy analyses related to technology; (2) a policy problem and the rationale for policy intervention; (3) how to select appropriate impact categories and methods to address a policy problem through policy analysis; (4) how to assess policy alternatives, using various ex ante policy analysis methods; (5) and how to communicate the results of the analysis. Evaluation of Policy Outcomes: Participants understand (1) when and why policy outcomes can be evaluated based on observational or experimental methods, (2) basic methods for evaluating policy outcomes (e.g. causal inference methods and field experiments), (3) how to apply concepts and methods of policy outcome evaluation to specific cases of interest. Big Data Approaches to Policy Analysis: Participants understand (1) why "big data" techniques for making policy-relevant assessments and predictions are useful, and under what conditions, (2) key techniques in this area, such as procuring big datasets; pre-processing and dimension reduction of massive datasets for tractable computation; machine learning for predicting outcomes; interpreting machine learning model predictions to understand what is going on inside the black box; data visualization including interactive web apps. | ||||
Literatur | Course materials can be found on Moodle. |