Unsere Forschung befasst sich mit der methodischen und empirischen Analyse kausaler Zusammenhänge in ökonomischen Modellen unter der Herausforderung endogener Regressoren. Methodisch entwickeln wir Verfahren, die ohne externe Instrumente auskommen und damit klassische Identifikationsprobleme adressieren, wie sie durch Simultanität oder Omitted Variables entstehen. Zentrale Beiträge liegen in der Weiterentwicklung von Copula-Ansätzen für lineare, nichtlineare, Panel- und generalisierte Modelle sowie in der Integration Bayesianischer Inferenzverfahren. Ergänzend schlagen wir ICA-basierte Ansätze zur Korrektur von Omitted-Variable Bias vor und nutzen strukturelle Vektorautoregressionen (SVAR), um bidirektionale Beziehungen (wie Preis-Absatz)  kausal zu identifizieren. Ein weiterer Schwerpunkt gilt der Analyse asymmetrischer Störverteilungen („wrong skewness“) in Stochastic-Frontier-Modellen, die wir sowohl theoretisch als Signal für Marktcharakteristika (z. B. Wettbewerbsintensität) deuten als auch methodisch über geschlossene Skew-Normal-Approximationen behandeln.

Empirisch wenden wir diese Methoden in verschiedenen Feldern an: In der Gesundheitsökonomie untersuchen wir regionale Effizienzunterschiede und Fehlallokationen medizinischer Ressourcen in Deutschland. In der Innovationsökonomik analysieren wir Wissensproduktivität, Konkurrenzlevel, F&E-Effizienz und die Interaktion von Korruptionskontrolle und Finanzentwicklung in Schwellenländern. In der Entwicklungsökonomie erforschen wir, wie institutionelle Rahmenbedingungen, Finanzmärkte und internationale Kreditauflagen (z. B. IWF-Konditionalität) sektorale Produktivitätsdynamiken beeinflussen. Schließlich leisten wir im Marketing einen Beitrag zur endogenitätsrobusten Schätzung von Preiselastizitäten und Nachfragefunktionen, wobei wir Datengetriebene Verfahren mit ökonomischen Identifikationsrestriktionen verbinden. Übergreifend zielt unsere Forschung darauf, ökonometrische Identifikationsstrategien zu verfeinern, um robuste kausale Evidenz für Politik, Management und Wirtschaftsforschung bereitzustellen.