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Keine Credits bei Lehrveranstaltungen angegeben

Bei den Modulen unten sind Credits angegeben, bei der (modulunabhängigen) Lehrveranstaltungsliste nicht. Dies liegt darin begründet, dass die Lehrveranstaltungen erst im Kontext eines Modules Credits erhalten. Auch wenn der Fall selten eintritt, ist so die Möglichkeit gegeben, dass die selbe Veranstaltung in unterschiedlichen Studiengängen unterschiedlichen Workload und Credits erhalten kann.

Üblicherweise gilt aber weiterhin natürlich die Faustregel Cr = 1,5 * SWS. 

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http://www.stat.wiwi.uni-due.de/

Fachgebiet Statistik

assigned LecturersBehr (Prof. Dr. Andreas Behr)
Schmidt (Dipl.-Volksw. Rolf Schmidt)
Theune (Dr. Katja Theune)

Responsbile for the modules

Name in diploma supplement
Official Statistics
Responsible
Admission criteria
See exam regulations.
Workload
180 hours of student workload, in detail:
  • Attendance: 60 hours
  • Preparation, follow up: 75 hours
  • Exam preparation: 45 hours
Duration
The module takes 1 semester(s).
Qualification Targets

Die Studierenden

  • verstehen die Bedeutung frei zugänglicher Daten für alle gesellschaftlichen Gruppen, z.B. für die Bereiche, Bevölkerung, Konsum, materielle Deprivation und Wirtschaft
  • kennen die Rahmenbedingungen für die Produktion und Verbreitung amtlicher Statistiken
  • kennen ausgewählte Datenprodukte und deren Produktionsweise einschl. Big Data und experimenteller Daten
  • können die Bedeutung der ständigen Weiterentwicklung von Survey – Methoden beschreiben
  • wissen um die Notwendigkeit der statistischen Geheimhaltung und haben einen Überblick über die Methoden
Relevance

Grundlegendes Wissen um die Methoden der Datenbeschaffung und deren Datenquellen ist für viele Arbeitsfelder bedeutsam.

Module Exam

Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in der Gestalt einer Klausur (in der Regel: 60-90 Minuten).

Usage in different degree programs
  • BWLVertiefungsstudiumWahlpflichtbereichBereich Volkswirtschaftslehre, Rechtswissenschaft, Wirtschaftsinformatik, InformatikVertiefungsbereich Volkswirtschaftslehre4th-6th Sem, Elective
  • VWLVertiefungsstudiumWahlpflichtbereichBereich Volkswirtschaftslehre, Statistik und Ökonometrie Vertiefungsbereich Statistik/Ökonometrie4th-6th Sem, Elective
Elements
  • VIU: Amtliche Statistik (6 Credits)
Module: Amtliche Statistik (WIWI‑M0913)

Name in diploma supplement
Statistics and Computing
Responsible
Admission criteria
See exam regulations.
Workload
180 hours of student workload, in detail:
  • Attendance: 45 hours
  • Preparation, follow up: 90 hours
  • Exam preparation: 45 hours
Duration
The module takes 1 semester(s).
Qualification Targets

Die Studierenden

  • können mit Hilfe der Statistiksoftware R Daten erzeugen, einlesen und transformieren
  • können mit Hilfe statistischer Software Maßzahlen zur Beschreibung von Häufigkeitsverteilungen berechnen und interpretieren
  • können mit graphischen Methoden Daten anschaulich darstellen
  • können mit Hilfe von Zufallsgeneratoren Daten entsprechend ausge-wählter Wahrscheinlichkeitsverteilungen generieren und Simulationen durchführen
  • können einfache und multiple Regressionen mit Hilfe statistischer Software berechnen und die Ergebnisse interpretieren
  • können geeignete graphische und formale Methoden zur Diagnose von Heteroskedastie und geeignete Verfahren bei Vorliegen von Heteros-kedastie anwenden
Relevance

Die Darstellung und Analyse von Datensätzen mit geeigneter Software ist von besonderer Praxisrelevanz.

Module Exam

Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in der Gestalt einer Klausur (in der Regel: 60-90 Minuten).

Usage in different degree programs
  • BWLVertiefungsstudiumWahlpflichtbereichBereich Volkswirtschaftslehre, Rechtswissenschaft, Wirtschaftsinformatik, InformatikVertiefungsbereich Volkswirtschaftslehre4th-6th Sem, Elective
  • LA gbF/kbF BKMasterprüfung in der großen beruflichen FachrichtungWahlpflichtbereich BWL, VWL, Recht, Statistik Bereich Statistik1st-3rd Sem, Elective
  • VWLVertiefungsstudiumPflichtbereich des Vertiefungsstudiums5th Sem, Compulsory
Elements
  • VO: Computergestützte Methoden (3 Credits)
  • UEB: Computergestützte Methoden (3 Credits)
Module: Computergestützte Methoden (WIWI‑M0574)

Name in diploma supplement
Empirical Balance Sheet Analysis
Responsible
Admission criteria
See exam regulations.
Workload
180 hours of student workload, in detail:
  • Attendance: 60 hours
  • Preparation, follow up: 75 hours
  • Exam preparation: 45 hours
Duration
The module takes 1 semester(s).
Qualification Targets

Die Studierenden

  • kennen ausgewählte empirische Methoden
  • beherrschen den Umgang mit Unternehmensbilanzdaten
  • entwickeln eigenständig Strategien, um inhaltliche Fragen empirisch zu untersuchen
  • wenden ausgewählte empirische Methoden mit geeigneter Software eigenständig auf Unternehmensbilanzdaten an
Relevance

Die Kenntnis geeigneter Methoden zur empirischen Untersuchung interessierender Sachverhalte auf Basis von Unternehmensbilanzdaten ist von besonderer Praxisrelevanz.

Module Exam

Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in der Gestalt einer empirischen Auswertung am PC (Prüfung vor Ort, in der Regel: 90-120 Minuten).

Usage in different degree programs
  • ECMXWahlpflichtbereichME6 Applied Econometrics1st-3rd Sem, Elective
  • GOEMIKWahlpflichtbereich Bereich Volkswirtschaftslehre1st-3rd Sem, Elective
  • MuUWahlpflichtbereich IWahlpflichtbereich I A.: Methodologie und allgemeine Theorien zur Untersuchung von Märkten und Unternehmen1st-2nd Sem, Elective
  • VWLWahlpflichtbereich I1st-3rd Sem, Elective
  • WiMatheVWL-M II1st-4th Sem, Elective
  • WiMatheVWL-M I 1st-4th Sem, Elective
Elements
  • VO: Empirische Bilanzanalyse (3 Credits)
  • UEB: Empirische Bilanzanalyse (3 Credits)
Module: Empirische Bilanzanalyse (WIWI‑M0785)

Name in diploma supplement
Empirical Methods
Responsible
Admission criteria
See exam regulations.
Workload
180 hours of student workload, in detail:
  • Attendance: 60 hours
  • Preparation, follow up: 75 hours
  • Exam preparation: 45 hours
Duration
The module takes 1 semester(s).
Qualification Targets

Die Studierenden

  • kennen ausgewählte empirische Methoden
  • beherrschen den Umgang mit Daten, die Grundlage empirischer Analysen sind
  • wenden ausgewählte empirische Methoden mit geeigneter Software eigenständig an
Relevance

Die Kenntnis geeigneter Methoden zur empirischen Untersuchung interessierender Sachverhalte ist von besonderer Praxisrelevanz.

Module Exam

Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in Form einer Präsentation (i.d.R. 10 - 20 Minuten, 50 % der Note) und einer Hausarbeit (10 - 20 Seiten, 50 % der Note) zu einer eigenständigen empirischen Analyse.

Usage in different degree programs
  • ECMXWahlpflichtbereichME6 Applied Econometrics1st-3rd Sem, Elective
  • GOEMIKWahlpflichtbereich Bereich Volkswirtschaftslehre1st-3rd Sem, Elective
  • MuUWahlpflichtbereich IWahlpflichtbereich I A.: Methodologie und allgemeine Theorien zur Untersuchung von Märkten und Unternehmen1st-2nd Sem, Elective
  • VWLWahlpflichtbereich I1st-3rd Sem, Elective
  • WiMatheVWL-M I 1st-4th Sem, Elective
  • WiMatheVWL-M II1st-4th Sem, Elective
Elements
  • VO: Empirische Methoden (3 Credits)
  • UEB: Empirische Methoden (3 Credits)
Module: Empirische Methoden (WIWI‑M0508)

Name in diploma supplement
Seminar in Statistics
Responsible
Admission criteria
See exam regulations.
Workload
180 hours of student workload, in detail:
  • Attendance: 15 hours
  • Preparation, follow up: 135 hours
  • Exam preparation: 30 hours
Duration
The module takes 1 semester(s).
Qualification Targets

Die Studierenden

  • sind befähigt empirischen Analysen nachzuvollziehen und die wichtigsten methodischen Aspekte zu erläutern
  • beherrschen die professionellen Darstellung der zugehörigen Ergebnisse mit Hilfe geeigneter Software
  • können fachspezifische eigene aber auch fremde Fragestellungen im Plenum diskutieren und gemeinsam lösen
Module Exam

Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung, die sich auf folgende Prüfungsformen erstreckt: Anfertigung und Präsentation der wichtigsten Aspekte empirischer Analysen.

Usage in different degree programs
  • BWLVertiefungsstudiumWahlpflichtbereichVertiefungsbereich Zusatzseminar4th-6th Sem, Elective
  • VWLVertiefungsstudiumSeminarbereich4th-6th Sem, Elective
Elements
  • SEM: Fachseminar Statistik (6 Credits)
Module: Fachseminar Statistik (WIWI‑M0734)

Name in diploma supplement
Statistical Inference
Responsible
Admission criteria
See exam regulations.
Workload
180 hours of student workload, in detail:
  • Attendance: 45 hours
  • Preparation, follow up: 90 hours
  • Exam preparation: 45 hours
Duration
The module takes 1 semester(s).
Qualification Targets

Die Studierenden

  • beherrschen die grundlegenden Rechenregeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung
  • haben ein Verständnis unterschiedlicher Wahrscheinlichkeitsbegriffe
  • verstehen die Funktionsweise von Zufallsgeneratoren
  • haben eine Vorstellung der Generierung von Zufallszahlen mit Hilfe von Zufallsgeneratoren
  • haben ein grundlegendes Verständnis der Gewinnung von Zufallsstichproben aus endlichen Grundgesamtheiten
  • kennen die Grundzüge des Schätzens und Testens
Module Exam

Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in der Gestalt einer Klausur (in der Regel: 60-90 Minuten).

Vom Dozierenden wird zu Beginn der Veranstaltung festgelegt, ob durch freiwillige Testate bereits im Vorfeld Punkte für die Klausur erworben werden können. Für die Möglichkeit der Anrechnung der Testate muss die Klausur unabhängig vom Ergebnis der Testate mindestens bestanden sein. Ist dies der Fall, so bildet sich die Endnote aus dem Ergebnis der mindestens bestandenen Abschlussprüfung zuzüglich der bereits über die Testate erworbenen Punkte. Die Möglichkeit der Anrechnung der Testate auf die abschließende Prüfungsleistung ist auf maximal 20% der in der abschließenden Prüfung maximal erwerbbaren Punkte beschränkt. Bestandene Testate haben nur Gültigkeit für die Prüfungen, die zu der Veranstaltung im jeweiligen Semester gehören.

Für Lehramt im Begleitmodul zur Masterarbeit: Keine Prüfungsleistung.

Usage in different degree programs
  • BWLKernstudiumWahlpflichtbereich Rechtswissenschaft / Statistik / Wirtschaftsinformatik2nd Sem, Elective
  • BWLVertiefungsstudiumWahlpflichtbereichBereich Volkswirtschaftslehre, Rechtswissenschaft, Wirtschaftsinformatik, InformatikVertiefungsbereich Volkswirtschaftslehre4th-6th Sem, Elective
  • LA gbF/kbF BK BaBachelorprüfung in der kleinen beruflichen FachrichtungSektorales ManagementWahlpflichtbereich Kleine berufliche Fachrichtung "Sektorales Management"4th-6th Sem, Elective
  • LA gbF/kbF BK BaBachelorprüfung in der kleinen beruflichen FachrichtungFinanz- und Rechnungswesen, SteuernWahlpflichtbereich Kleine berufliche Fachrichtung "Finanz- und Rechnungswesen, Steuern"4th-6th Sem, Elective
  • LA gbF/kbF BK BaBachelorprüfung in der kleinen beruflichen FachrichtungProduktion, Logistik, AbsatzWahlpflichtbereich Kleine berufliche Fachrichtung "Produktion, Logistik, Absatz"4th-6th Sem, Elective
  • LA gbF/kbF BKMasterprüfung in der großen beruflichen FachrichtungWahlpflichtbereich BWL, VWL, Recht, Statistik Bereich Statistik1st-3rd Sem, Elective
  • VWLKernstudiumPflichtbereich statistische und mathematische Grundlagen2nd Sem, Compulsory
  • WiInfKernstudiumPflichtbereich I: Mathematische Grundlagen1st-4th Sem, Compulsory
Elements
  • VIU: Induktive Statistik (6 Credits)
Module: Induktive Statistik (WIWI‑M0237)

Name in diploma supplement
Market and Society – Critical Perspectives
Responsible
Admission criteria
See exam regulations.
Workload
180 hours of student workload, in detail:
  • Attendance: 30 hours
  • Preparation, follow up: 90 hours
  • Exam preparation: 60 hours
Duration
The module takes 1 semester(s).
Qualification Targets

Die Studierenden

  • können wissenschaftliche Texte lesen und verstehen
  • erhalten Einblicke in konkurrierende theoretische Ansätze
  • können Fragestellungen aus unterschiedlichen, ökonomischen, juristischen, philosophischen Sichtweisen diskutieren
  • erwerben die Fähigkeit, Grundannahmen des in den Wirtschaftswissenschaften vorherrschenden Paradigmas zu hinterfragen und zu diskutieren
  • erfahren damit kritische Reflexion als wesentlichen Bestanteil wissenschaftlichen Arbeitens
Relevance

Die vermittelten Kenntnisse und Fähigkeiten werden sowohl in leitenden Tätigkeiten in Unternehmen jeder Branche als auch in Forschungs- und Lehrinstitutionen benötigt. 

Module Exam

Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung, die sich auf folgende Prüfungsformen erstreckt: Hausarbeit (10-12 Seiten, 50% der Note) und Präsentation (in der Regel: 45 Minuten, 50% der Note).

Vom Dozierenden wird zu Beginn der Veranstaltung festgelegt, ob eine Prüfungsvorleistung verlangt wird. In diesem Fall müssen in der Regel mindestens 75% der Kurztestate bestanden werden, um zur Modulprüfung desselben Semesters zugelassen zu werden. Die genauen Formalia werden in der ersten Sitzung bekannt gegeben.

Hinweis: Die Veranstaltung ist teilnehmerbeschränkt. Sollte die Zahl der Studierenden, die die Veranstaltung belegen möchten, die Zahl der verfügbaren Plätze übersteigen, findet eine schriftliche Eingangsprüfung (maximal 20 Minuten) statt.

Usage in different degree programs
  • MuUWahlpflichtbereich IWahlpflichtbereich I A.: Methodologie und allgemeine Theorien zur Untersuchung von Märkten und Unternehmen1st-2nd Sem, Elective
  • VWLWahlpflichtbereich I1st-3rd Sem, Elective
Elements
  • SEM: Markt und Gesellschaft – Kritische Perspektiven (6 Credits)
Module: Markt und Gesellschaft – Kritische Perspektiven (WIWI‑M0717)

Name in diploma supplement
Statistical Seminar
Responsible
Admission criteria
See exam regulations.
Workload
180 hours of student workload, in detail:
  • Attendance: 30 hours
  • Preparation, follow up: 90 hours
  • Exam preparation: 60 hours
Duration
The module takes 1 semester(s).
Qualification Targets

Die Studierenden

  • sind befähigt empirische Analysen nachzuvollziehen und die wichtigsten methodischen Aspekte zu erläutern
  • sind befähigt zur eigenständigen Anfertigung einer empirischen Analyse
  • beherrschen die professionellen Darstellung der zugehörigen Ergebnisse mit Hilfe geeigneter Software
  • können fachspezifische eigene aber auch fremde Fragestellungen im Plenum diskutieren und gemeinsam lösen
Module Exam

Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung, die sich auf folgende Prüfungsformen erstreckt: Hausarbeit (15-20 Seiten) und Präsentation (in der Regel: 20-40 Minuten). Hausarbeit und Präsentation gehen zu jeweils 50% in die Modulnote ein.

Usage in different degree programs
  • ECMXWahlpflichtbereichME7 Econometric Methods1st-3rd Sem, Elective
  • GOEMIKSeminarbereich3rd Sem, Elective
  • MuUSeminarbereich Märkte und Unternehmen2nd-3rd Sem, Elective
  • VWLSeminarbereich2nd-3rd Sem, Elective
Elements
  • SEM: Statistisches Seminar (6 Credits)
Module: Statistisches Seminar (WIWI‑M0600)

Name in diploma supplement
Sampling Theory
Responsible
Admission criteria
See exam regulations.
Workload
180 hours of student workload, in detail:
  • Attendance: 45 hours
  • Preparation, follow up: 90 hours
  • Exam preparation: 45 hours
Duration
The module takes 1 semester(s).
Qualification Targets

Die Studierenden

  • kennen ausgewählte Methoden der Ziehung, Hochrechnung und Fehlerrechnung
  • kennen die Vor- und Nachteile wichtiger Erhebungsmethoden
  • können im jeweiligen Kontext des spezifischen Untersuchungsprojektes alternative Erhebungsmethoden bezüglich ihrer Eignung beurteilen
  • sind befähigt, auf Daten aus Stichprobenerhebungen Schätzfunktionen anzuwenden und Fehlerrechnungen durchzuführen
  • wenden ausgewählte empirische Methoden mit geeigneter Software eigenständig an
Relevance

Die Kenntnis geeigneter Methoden zur Erhebung und Auswertung von Stichproben ist von besonderer Praxisrelevanz.

Module Exam

Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in der Gestalt einer Klausur (in der Regel: 60-90 Minuten).

Usage in different degree programs
  • ECMXWahlpflichtbereichME7 Econometric Methods1st-3rd Sem, Elective
  • GOEMIKWahlpflichtbereich Bereich Volkswirtschaftslehre1st-3rd Sem, Elective
  • MuUWahlpflichtbereich IWahlpflichtbereich I A.: Methodologie und allgemeine Theorien zur Untersuchung von Märkten und Unternehmen1st-2nd Sem, Elective
  • VWLWahlpflichtbereich I1st-3rd Sem, Elective
  • WiMatheVWL-M II1st-4th Sem, Elective
  • WiMatheVWL-M I 1st-4th Sem, Elective
Elements
  • VO: Stichprobentheorie (3 Credits)
  • UEB: Stichprobentheorie (3 Credits)
Module: Stichprobentheorie (WIWI‑M0509)

Name in diploma supplement
Economic (Business) Statistics
Responsible
Admission criteria
See exam regulations.
Workload
180 hours of student workload, in detail:
  • Attendance: 45 hours
  • Preparation, follow up: 90 hours
  • Exam preparation: 45 hours
Duration
The module takes 1 semester(s).
Qualification Targets

Die Studierenden

  • verstehen die Methoden ausgewählter Gebiete der Wirtschaftsstatistik, wie z. B. Input-Output-Analyse, Demographie und Verweildaueranalyse
  • können den Bevölkerungsstand und die Bevölkerungsentwicklung mit Hilfe wichtiger demographischer Maßzahlen beschreiben
  • analysieren die wichtigsten Einflussgrößen der Bevölkerungsentwicklung und berücksichtigen diese in Fortschreibungsmodellen
  • sind befähigt, die Struktur und die Interdependenz der gesellschaftlichen Güterproduktion mit Hilfe einfacher linearer Produktionsmodelle darzustellen
  • charakterisieren den Produktionsprozess in Deutschland auf Basis der Input-Output Rechnung des Statistischen Bundesamtes
  • stellen mit Hilfe der Ergebnisse der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen die wirtschaftlichen Kreislaufzusammenhänge dar
Module Exam

Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in der Gestalt einer Klausur (in der Regel: 60-90 Minuten).

Für Lehramt im Begleitmodul zur Masterarbeit: Keine Prüfungsleistung.

Usage in different degree programs
  • BWLVertiefungsstudiumWahlpflichtbereichBereich Volkswirtschaftslehre, Rechtswissenschaft, Wirtschaftsinformatik, InformatikVertiefungsbereich Volkswirtschaftslehre4th-6th Sem, Elective
  • LA gbF/kbF BKMasterprüfung in der großen beruflichen FachrichtungWahlpflichtbereich BWL, VWL, Recht, Statistik Bereich Statistik1st-3rd Sem, Elective
  • VWLVertiefungsstudiumWahlpflichtbereichBereich Volkswirtschaftslehre, Statistik und Ökonometrie Vertiefungsbereich Statistik/Ökonometrie4th-6th Sem, Elective
Elements
  • VO: Wirtschaftsstatistik (3 Credits)
  • UEB: Wirtschaftsstatistik (3 Credits)
Module: Wirtschaftsstatistik (WIWI‑M0003)


Offered Courses

Name in diploma supplement
Official Statistics
Organisational Unit
Lecturers
SPW
4
Language
German
Cycle
winter semester
Participants at most
no limit
Preliminary knowledge

Kenntnisse der Methoden der deskriptiven Statistik

Abstract

Im Rahmen der Veranstaltung wird die besondere Rolle der „Amtlichen Statistik“ als wesentlicher Baustein der Dateninfrastruktur für alle gesellschaftlichen Gruppen behandelt.

Contents
  • Arbeitsfelder der amtlichen Statistik sowie deren Bedeutung für Politik, Gesellschaft und Wissenschaft
  • Gesetzliche und institutionelle Rahmenbedingen in Deutschland und Vergleiche mit anderen Staaten
  • Ausgewählte Statistiken und deren Datenquellen, z.B. Zensus, Mikrozensus, Einkommens- und Verbrauchstichprobe, Unternehmensregister
  • Verfahren der Datengewinnung, und Aufbereitung sowie die Bedeutung von standardisierten Verfahren
  • Neue Datenquellen und experimentelle Daten
  • Statistische Geheimhaltung
Literature
  • Verhaltenskodex für Europäische Statistiken; Eurostat
  • Bundesstatistikgesetz
  • weitere Literatur wird in der Veranstaltung bekannt gegeben
Teaching concept

Die Veranstaltung entspricht einem Vorlesungsanteil von 2 SWS und einem Übungsanteil von 2 SWS.

Participants
  • BWLVertiefungsstudiumWahlpflichtbereichBereich Volkswirtschaftslehre, Rechtswissenschaft, Wirtschaftsinformatik, InformatikVertiefungsbereich Volkswirtschaftslehre4th-6th Sem, ElectiveModul "Amtliche Statistik "
  • VWLVertiefungsstudiumWahlpflichtbereichBereich Volkswirtschaftslehre, Statistik und Ökonometrie Vertiefungsbereich Statistik/Ökonometrie4th-6th Sem, ElectiveModul "Amtliche Statistik "
Lecture with integrated exercise: Amtliche Statistik (WIWI‑C1172)
Name in diploma supplement
Statistics and Computing
Organisational Unit
Lecturers
SPW
2
Language
German
Cycle
winter semester
Participants at most
60
Preliminary knowledge

Kenntnisse der Methoden der deskriptiven und induktiven Statistik.

Abstract

Im Rahmen der Veranstaltungen wird die Anwendung wesentlicher Methoden der Statistik und Ökonometrie mit der Software R erlernt.

Contents
  • Datenhandling
  • Deskription
  • Wahrscheinlichkeitsverteilungen
  • Lineare und multiple Regressionsrechnung
  • Heteroskedastie
Literature
  • Andreas Behr/Ulrich Pötter, Einführung in die Statistik mit R, München, 2010.
  • Andreas Behr, Vorlesungsskript Regressionsanalyse.
  • Rainer Schlittgen, Regressionsanalysen mit R, München, 2013.
Teaching concept

Die verschiedenen Verfahren werden erläutert und mit Hilfe von Übungsaufgaben am Computer umgesetzt.

Participants
Lecture: Computergestützte Methoden (WIWI‑C0736)
Name in diploma supplement
Statistics and Computing
Organisational Unit
Lecturers
SPW
2
Language
German
Cycle
winter semester
Participants at most
60
Preliminary knowledge

Kenntnisse der Methoden der deskriptiven und induktiven Statistik.

Abstract

Im Rahmen der Veranstaltungen wird die Anwendung wesentlicher Methoden der Statistik und Ökonometrie mit der Software R erlernt.

Contents
  • Datenhandling
  • Deskription
  • Wahrscheinlichkeitsverteilungen
  • Lineare und multiple Regressionsrechnung
  • Heteroskedastie
Literature
  • Andreas Behr/Ulrich Pötter, Einführung in die Statistik mit R, München, 2010.
  • Andreas Behr, Vorlesungsskript Regressionsanalyse.
  • Rainer Schlittgen, Regressionsanalysen mit R, München, 2013.
Teaching concept

Die verschiedenen Verfahren werden erläutert und mit Hilfe von Übungsaufgaben am Computer umgesetzt.

Participants
Exercise: Computergestützte Methoden (WIWI‑C0735)
Name in diploma supplement
Descriptive Statistics
Organisational Unit
Lecturers
SPW
4
Language
German
Cycle
winter semester
Participants at most
no limit
Preliminary knowledge

keines

Contents
  • Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen
  • Lage-, Streuungs-, Schiefe- und Kurtosismaße
  • Konzentrationsmaße
  • Zweidimensionale Häufigkeitsverteilungen
  • Regressionsanalyse
  • Elementare Zeitreihenanalyse
  • Indexzahlen
Literature
  • Assenmacher, W. (2010). Deskriptive Statistik (4. Aufl.). Berlin [u.a.] : Springer.
  • Bamberg, M. G.; Baur F. ; Krapp. (2011). Statistik (16. Aufl.). München: Oldenbourg.
  • Behr, A.; Pötter, U. (2011). Einführung in die Statistik mit R (2. Aufl.). München: Vahlen.
  • Fahrmeir, L. (2011). Statistik: der Weg zur Datenanalyse (7. Aufl.). Berlin [u.a.]: Springer.
  • Mosler, K.; Schmid, F. (2011). Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik (4. Aufl.). Heidelberg [u.a.]: Springer.
  • Mosler, K.; Schmid, F. (2009). Beschreibende Statistik und Wirtschaftsstatistik. (4. Aufl.). Dordrecht; Heidelberg; London; New York: Springer.
  • Rohwer, G.; Pötter, U. (2001). Grundzüge der sozialwissenschaftlichen Statistik. Weinheim [u.a.]: Juventa-Verl.
Teaching concept

Der Vorlesungsstoff wird durch Übungsaufgaben und Tutorien unterstützt. Um eigenständiges Arbeiten zu motivieren, wird eine Vielzahl von Arbeitsblättern bzw. Onlineaufgaben bereitgestellt, deren thematische Breite das weite Einsatzspektrum der behandelten Methoden zeigt.

Die Veranstaltung entspricht einem Vorlesungsanteil von 2 SWS und einem Übungsanteil von 2 SWS.

Participants
Lecture with integrated exercise: Deskriptive Statistik (WIWI‑C0463)
Name in diploma supplement
Empirical Balance Sheet Analysis
Organisational Unit
Lecturers
SPW
2
Language
German
Cycle
irregular
Participants at most
20
Explanation for irregular cycle
Die Veranstaltungen in diesem Modul erfolgen in unregelmäßigen Wechsel mit den Veranstaltungen des Moduls Stichprobentheorie jeweils im Sommersemester. Informationen, welche Veranstaltung im jeweiligen Sommersemester angeboten wird, werden rechtzeitig auf der Lehrstuhlhomepage bekannt gegeben.
Preliminary knowledge

Kenntnisse der Methoden der deskriptiven und induktiven Statistik, Statistiksoftware R

Abstract

Im Rahmen der Veranstaltung werden für das empirische Arbeiten mit umfangreichen Unternehmensbilanzdatensätzen besonders relevante statistische Methoden behandelt. Ausgewählte Fragen (Möglichkeiten der Insolvenprognose, Determinanten der Investitionstätigkeit, Ausmaß der Finanzialisierung, etc.) werden unter Verwendung der dargestellten Methoden empirisch untersucht.

Contents
  • Stochastisches Regressionsmodell
  • Statische Panelmodelle
  • Dynamische Paneldmodelle
  • Logit-/Probit-Regression
  • Entscheidungsbäume und Zufallswälder
  • Anwendung der Methoden auf Unternehmensbilanzdaten zur vertieften Diskussion ökonomischer Fragestellungen
Literature
  • Andreas Behr/Ulrich Pötter, Einführung in die Statistik mit R, München, 2010.
  • Cheng Hsiao, Analysis of Panel Data, 2nd Edition, Cambridge, 2003.
  • Frank E. Harrell, Jr., Regression Modeling Strategies, New York, 2001.
  • Greene, W. H.: Econometric Analysis, 7th Edition, Essex, England, 2011.
  • James, G., Witten, D., Hastie, T., Tibshirani, R.: An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R, Springer, New York, 2013.
  • Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J., The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, 2nd Edition, Springer, New York,2009.
Teaching concept

Die statistischen Methoden werden vorgetragen, anhand von Übungsaufgaben vertieft und am Computer an umfangreichen Datensätzen angewendet.

Participants
Lecture: Empirische Bilanzanalyse (WIWI‑C1078)
Name in diploma supplement
Empirical Balance Sheet Analysis
Organisational Unit
Lecturers
SPW
2
Language
German
Cycle
irregular
Participants at most
20
Explanation for irregular cycle
Die Veranstaltungen in diesem Modul erfolgen in unregelmäßigen Wechsel mit den Veranstaltungen des Moduls Stichprobentheorie jeweils im Sommersemester. Informationen, welche Veranstaltung im jeweiligen Sommersemester angeboten wird, werden rechtzeitig auf der Lehrstuhlhomepage bekannt gegeben.
Preliminary knowledge

Kenntnisse der Methoden der deskriptiven und induktiven Statistik, Statistiksoftware R

Contents

siehe Vorlesung

Literature

siehe Vorlesung

Teaching concept

Die statistischen Methoden werden vorgetragen, anhand von Übungsaufgaben vertieft und am Computer an umfangreichen Datensätzen angewendet.

Participants
Exercise: Empirische Bilanzanalyse (WIWI‑C1079)
Name in diploma supplement
Empirical Methods
Organisational Unit
Lecturers
SPW
2
Language
German
Cycle
winter semester
Participants at most
20
Preliminary knowledge

Kenntnisse der Methoden der deskriptiven und induktiven Statistik, Statistiksoftware R

Abstract

Im Rahmen der Vorlesung werden für das empirische Arbeiten mit umfangreichen Datensätzen besonders relevante statistische Methoden behandelt. Hierbei stehen Methoden für den Umgang mit Paneldaten und Methoden zur Abschätzung von Treatment Effekten im Vordergrund.

Contents
  • Methoden der Analyse von Panel- und Verweildauerdaten
  • Methoden der statistischen Kausalanalyse
  • Anwendung der Methoden mit Hilfe der statistischen Software R
Literature
  • Cheng Hsiao, Analysis of Panel Data, 2nd Edition, Cambridge, 2003.
  • Andreas Behr/Ulrich Pötter, Einführung in die Statistik mit R, München, 2010.
  • José C. Pinheiro/Douglas M. Bates, Mixed-Effects Models in S and S-Plus, New York, 2000.
  • Badi H. Baltagi, Econometric Analysis of Panel Data, 4th edition, Chichester, 2008.
  • P.J. Diggle/P. Heagerty/K.-Y. Liang/S.L. Zeger, Analysis of Longitudinal Data, 2nd edition, Oxford, 2002.
  • Paul Rosenbaum, Obsevational Studies, 2nd edition, New York, 2002.
  • Frank E. Harrell, Jr., Regression Modeling Strategies, New York, 2001.
Teaching concept

Die statistischen Methoden werden vorgetragen, anhand von Übungsaufgaben vertieft und am Computer an umfangreichen Datensätzen angewendet.

Participants
Lecture: Empirische Methoden (WIWI‑C0479)
Name in diploma supplement
Empirical Methods
Organisational Unit
Lecturers
SPW
2
Language
German
Cycle
winter semester
Participants at most
20
Preliminary knowledge

Kenntnisse der Methoden der deskriptiven und induktiven Statistik, Statistiksoftware R

Abstract

Im Rahmen der Übung werden für das empirische Arbeiten mit umfangreichen Datensätzen besonders relevante statistische Methoden behandelt. Hierbei stehen Methoden für den Umgang mit Paneldaten und Methoden zur Abschätzung von Treatment Effekten im Vordergrund.

Contents
  • Methoden der Analyse von Panel- und Verweildauerdaten
  • Methoden der statistischen Kausalanalyse
  • Anwendung der Methoden mit Hilfe der statistischen Software R
Literature
  • Cheng Hsiao, Analysis of Panel Data, 2nd Edition, Cambridge, 2003.
  • Andreas Behr/Ulrich Pötter, Einführung in die Statistik mit R, München, 2010.
  • José C. Pinheiro/Douglas M. Bates, Mixed-Effects Models in S and S-Plus, New York, 2000.
  • Badi H. Baltagi, Econometric Analysis of Panel Data, 4th edition, Chichester, 2008.
  • P.J. Diggle/P. Heagerty/K.-Y. Liang/S.L. Zeger, Analysis of Longitudinal Data, 2nd edition, Oxford, 2002.
  • Paul Rosenbaum, Obsevational Studies, 2nd edition, New York, 2002.
  • Frank E. Harrell, Jr., Regression Modeling Strategies, New York, 2001.
Teaching concept

Die statistischen Methoden werden vorgetragen, anhand von Übungsaufgaben vertieft und am Computer an umfangreichen Datensätzen angewendet.

Participants
Exercise: Empirische Methoden (WIWI‑C0624)
Name in diploma supplement
Seminar in Statistics
Organisational Unit
Lecturers
SPW
2
Language
German
Cycle
irregular
Participants at most
no limit
Preliminary knowledge

Deskriptive Statistik, Induktive Statistik, Computergestützte Statistik.

Abstract

Im Rahmen des Fachseminars Statistik sollen die teilnehmenden Studierenden empirische Analysen zu ausgewählten Fragestellungen vergleichend diskutieren und die dort verwendeten statistischen Methoden und empirischen Ergebnisse in einer Präsentation im Plenum vorstellen.

Contents
  • Datenaufbereitung
  • Statistische Verfahren
  • Anfertigung einer Präsentation

Informationen zu den Voraussetzungen und zur Bewerbung finden Sie auf der Homepage des Lehrstuhls

Literature
  • Andreas Behr/Ulrich Pötter, Einführung in die Statistik mit R, München, 2009.
  • Frank E. Harrell, Jr., Regression Modeling Strategies, New York, 2001.
Teaching concept

Die Teilnehmer/-innen werden bei der Anfertigung der eigenen Seminararbeit und der Präsentation unterstützt.

Participants
Seminar: Fachseminar Statistik (WIWI‑C0478)
Name in diploma supplement
Statistical Inference
Organisational Unit
Lecturers
SPW
4
Language
German
Cycle
summer semester
Participants at most
no limit
Preliminary knowledge

Kenntnisse aus dem Bereich der Deskriptiven Statistik

Contents
  • Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung
  • Eindimensionale Zufallsvariablen
  • Zweidimensionale Zufallsvariablen
  • Konvergenz von Folgen von Zufallsvariablen und von Verteilungsfunktionen
  • Grundzüge der Stichprobentheorie
  • Statistische Schätzverfahren
  • Statistische Testverfahren
Literature
  • Assenmacher, W. (2009). Induktive Statistik (2. Aufl.). Berlin [u.a.]: Springer.
  • Bamberg, M. G.; Baur, F.; Krapp, M. (2011). Statistik (16. Aufl.). München: Oldenbourg.
  • Behr, A.; Pötter. U. (2011). Einführung in die Statistik mit R (2. Aufl.). München: Vahlen.
  • Fahrmeir, L. (2011). Statistik : der Weg zur Datenanalyse (7. Aufl.). Berlin [u.a.]: Springer.
  • Mosler, K.; Schmid, F. (2011). Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik (4. Aufl.). Heidelberg [u.a.]: Springer.
  • Rohwer, G.; Pötter, U. (2001). Grundzüge der sozialwissenschaftlichen Statistik. Weinheim [u.a.]: Juventa-Verl.
  • Rohwer, G.; Pötter, U. (2002). Wahrscheinlichkeit : Begriff und Rhetorik in der Sozialforschung. Weinheim [u.a.]: Juventa-Verl.
Teaching concept

Der Vorlesungsstoff wird durch Übungsaufgaben und Tutorien unterstützt. Um eigenständiges Arbeiten zu motivieren, wird eine Vielzahl von Arbeitsblättern bzw. Onlineaufgaben bereitgestellt, deren thematische Breite das weite Einsatzspektrum der behandelten Methoden zeigt.

Die Veranstaltung entspricht einem Vorlesungsanteil von 2 SWS und einem Übungsanteil von 2 SWS.

Participants
  • BWLKernstudiumWahlpflichtbereich Rechtswissenschaft / Statistik / Wirtschaftsinformatik2nd Sem, ElectiveModul "Induktive Statistik"
  • BWLVertiefungsstudiumWahlpflichtbereichBereich Volkswirtschaftslehre, Rechtswissenschaft, Wirtschaftsinformatik, InformatikVertiefungsbereich Volkswirtschaftslehre4th-6th Sem, ElectiveModul "Induktive Statistik"
  • LA gbF/kbF BK BaBachelorprüfung in der kleinen beruflichen FachrichtungSektorales ManagementWahlpflichtbereich Kleine berufliche Fachrichtung "Sektorales Management"4th-6th Sem, ElectiveModul "Induktive Statistik"
  • LA gbF/kbF BK BaBachelorprüfung in der kleinen beruflichen FachrichtungFinanz- und Rechnungswesen, SteuernWahlpflichtbereich Kleine berufliche Fachrichtung "Finanz- und Rechnungswesen, Steuern"4th-6th Sem, ElectiveModul "Induktive Statistik"
  • LA gbF/kbF BK BaBachelorprüfung in der kleinen beruflichen FachrichtungProduktion, Logistik, AbsatzWahlpflichtbereich Kleine berufliche Fachrichtung "Produktion, Logistik, Absatz"4th-6th Sem, ElectiveModul "Induktive Statistik"
  • LA gbF/kbF BKMasterprüfung in der großen beruflichen FachrichtungWahlpflichtbereich BWL, VWL, Recht, Statistik Bereich Statistik1st-3rd Sem, ElectiveModul "Induktive Statistik"
  • LA gbF/kbF BKMasterprüfung in der großen beruflichen FachrichtungFächerübergreifendes Begleitmodul zur Masterarbeit4th Sem, ElectiveModul "Fächerübergreifendes Begleitmodul zur Masterarbeit (MA-Arbeit in den BiWi)"
  • VWLKernstudiumPflichtbereich statistische und mathematische Grundlagen2nd Sem, CompulsoryModul "Induktive Statistik"
  • WiInfKernstudiumPflichtbereich I: Mathematische Grundlagen1st-4th Sem, CompulsoryModul "Induktive Statistik"
Lecture with integrated exercise: Induktive Statistik (WIWI‑C0460)
Name in diploma supplement
Market and Society - Critical Perspectives
Organisational Unit
Lecturers
SPW
2
Language
German
Cycle
irregular
Participants at most
12
Preliminary knowledge

keines

Abstract

In vielen kapitalistisch organisierten Volkswirtschaften sind ähnliche Entwicklungen zu beobachten: Deregulierung von Märkten, überproportionales Wachstum des Finanzsektors, überproportionales Wachstum des Außenhandels, Zunahme der Einkommens- und Vermögensungleichheit, Selbstfinanzierung vormals staatlich finanzierter Institutionen, zunehmende Staatsverschuldung bei internationalem Steuerwettbewerb, Bedeutungszunahme der Werbung, Marktorganisation vormals nicht marktwirtschaftlich organisierter Lebensbereiche, etc.

Im Rahmen der Veranstaltung werden ausgewählte wissenschaftliche Publikationen gemeinsam gelesen und diskutiert. Diese Texte beleuchten die genannten Phänomene kritisch, sie identifizieren Ursachen, zeigen hiermit verbundene Entwicklungsperspektiven und bewerten diese Entwicklungen aus unterschiedlichen Perspektiven - etwa aus ökonomischer, ökologischer und soziologischer Sicht.

Contents
  • Analyse von Einkommens- und Vermögensungleichheit
  • Analyse der Beziehung von Einkommensniveau und Zufriedenheit
  • Analyse der Beziehung von Zahlungsbereitschaft und Bedürfnis
  • Preise und alternative Regulationsmechanismen
Literature

Ausführliche Literaturangaben werden in der Einführungsveranstaltung bzw. auf unserer Webseite bekanntgegeben. Wir werden vor allem auf folgende oder ähnliche Texte zurückgreifen:

  • Sandel, M. J. (2010). Justice: What's the right thing to do? (1st ed.). New York: Farrar, Straus and Giroux
  • Sandel, M. J. (2012). What money can't buy: The moral limits of markets (1st ed.). New York: Farrar, Straus and Giroux
  • Skidelsky, R., & Skidelsky, E. (2012). How much is enough?: Money and the good life. New York: Other Press
  • Wilkinson, R., & Pickett, K. (2009). The spirit level: Why more equal societies almost always do better. London: Allen Lane.
Teaching concept

Die Studierenden erarbeiten auf Grundlage einschlägiger wissenschaftlicher Texte selbständig Themengebiete der marktwirtschaftlichen Organisation von Lebens- und Gesellschaftsbereichen. Die Arbeitsergebnisse werden von den Studierenden präsentiert und gemeinsam diskutiert. 

Participants
Seminar: Markt und Gesellschaft – Kritische Perspektiven (WIWI‑C0935)
Name in diploma supplement
Statistical Seminar
Organisational Unit
Lecturers
SPW
2
Language
German
Cycle
summer semester
Participants at most
20
Preliminary knowledge

Deskriptive Statistik, Induktive Statistik, Computergestützte Statistik.

Abstract

Im Rahmen des Statistischen Seminars sollen die teilnehmenden Studierenden eine eigenständige empirische Auswertung eines bereitgestellten umfangreichen Datensatzes anfertigen und die Ergebnisse in einer Präsentation im Plenum vorstellen.

Qualification Targets

Die Studierenden

  • sind befähigt zur eigenständigen Anfertigung einer empirischen Analyse
  • beherrschen die professionellen Darstellung der zugehörigen Ergebnisse mit Hilfe geeigneter Software
Contents
  • Datenaufbereitung
  • Anwendung statistischer Verfahren
  • Anfertigung einer Präsentation

Informationen zu den Voraussetzungen und zur Bewerbung finden Sie auf der Homepage des Lehrstuhls

Literature
  • Andreas Behr/Ulrich Pötter, Einführung in die Statistik mit R, München, 2009.
  • Frank E. Harrell, Jr., Regression Modeling Strategies, New York, 2001.
Teaching concept

Die Teilnehmer/-innen werden bei der Anfertigung der empirischen Auswertung und der Präsentation unterstützt.

Participants
Seminar: Statistisches Seminar (WIWI‑C0475)
Name in diploma supplement
Sampling Theory
Organisational Unit
Lecturers
SPW
2
Language
German
Cycle
irregular
Participants at most
20
Explanation for irregular cycle
Die Veranstaltungen in diesem Modul erfolgen in unregelmäßigen Wechsel mit den Veranstaltungen des Moduls Empirische Bilanzanalyse jeweils im Sommersemester. Informationen, welche Veranstaltung im jeweiligen Sommersemester angeboten wird, werden rechtzeitig auf der Lehrstuhlhomepage bekannt gegeben.
Preliminary knowledge

Kenntnisse der Methoden der deskriptiven und induktiven Statistik, Statistiksoftware R

Abstract

Stichproben stellen eine wichtige und oftmals die einzige Informationsgrundlage über interessierende Grundgesamtheiten dar. Im Rahmen der Veranstaltungen werden Methoden der Stichprobentheorie vorgestellt und am Computer umgesetzt.

Contents
  • Erhebungsverfahren
  • einfache Stichproben
  • Schichtenstichproben
  • Klumpenstichproben
  • Gebundene Hochrechnung
Literature
  • Andreas Behr/Ulrich Pötter, Einführung in die Statistik mit R, München, 2010.
  • Carl-Erik Särndal/Bengt Swensson/Jan Wretman, Model Assisted Survey Sampling, New York, 2003.
  • M. E. Thompson, Theory of Sample Surveys, London, 1997.
Teaching concept

Die verschiedenen Verfahren werden erläutert, mit Hilfe von Übungsaufgaben vertieft und am Computer umgesetzt.

Participants
Lecture: Stichprobentheorie (WIWI‑C0474)
Name in diploma supplement
Sampling Theory
Organisational Unit
Lecturers
SPW
2
Language
German
Cycle
irregular
Participants at most
20
Explanation for irregular cycle
Die Veranstaltungen in diesem Modul erfolgen in unregelmäßigen Wechsel mit den Veranstaltungen des Moduls Empirische Bilanzanalyse jeweils im Sommersemester. Informationen, welche Veranstaltung im jeweiligen Sommersemester angeboten wird, werden rechtzeitig auf der Lehrstuhlhomepage bekannt gegeben.
Preliminary knowledge

Kenntnisse der Methoden der deskriptiven und induktiven Statistik, Statistiksoftware R

Abstract

Stichproben stellen eine wichtige und oftmals die einzige Informationsgrundlage über interessierende Grundgesamtheiten dar. Im Rahmen der Veranstaltungen werden Methoden der Stichprobentheorie vorgestellt, diskutiert, anhand von Beispielen praktisch angewendet und am Computer umgesetzt.

Contents
  • Erhebungsverfahren
  • Einfache Stichproben
  • Schichtenstichproben
  • Klumpenstichproben
  • Gebundene Hochrechnung
Literature
  • Andreas Behr/Ulrich Pötter, Einführung in die Statistik mit R, 2. Aufl., München, 2010.
  • Carl-Erik Särndal/Bengt Swensson/Jan Wretman, Model Assisted Survey Sampling, New York, 2003.
  • M. E. Thompson, Theory of Sample Surveys, London, 1997.
Teaching concept

Die verschiedenen Verfahren werden erläutert, mit Hilfe von Übungsaufgaben vertieft und am Computer umgesetzt.

Participants
Exercise: Stichprobentheorie (WIWI‑C0676)
Name in diploma supplement
Economic (Business) Statistics
Organisational Unit
Lecturers
SPW
2
Language
German
Cycle
summer semester
Participants at most
no limit
Preliminary knowledge

Kenntnisse der Methoden der deskriptiven Statistik

Contents
  • Begrifflichkeiten und Maßzahlen zur Beschreibung und Analyse des Standes und der Entwicklung der Bevölkerung
  • lineare klassische Produktionsmodelle
  • darauf aufbauende Modellanalysen und deren empirische Umsetzung auf Basis der Input-Output Rechnung des statistischen Bundesamtes
  • das Kontensystem der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen
  • Entstehungs-, Verwendungs- und Verteilungsrechnung
  • Preisstatistik
Literature
  • A. Behr/G. Rohwer: Bevölkerungs- und Wirtschaftsstatistik, 2012.
  • D. Brümmerhoff: Volkswirtschaftliche Gesamtrechnungen, 8. Auflage, 2007.
Participants
Lecture: Wirtschaftsstatistik (WIWI‑C0472)
Name in diploma supplement
Economic (Business) Statistics
Organisational Unit
Lecturers
SPW
2
Language
German
Cycle
summer semester
Participants at most
no limit
Preliminary knowledge

Kenntnisse der Methoden der deskriptiven Statistik

Contents
  • Begrifflichkeiten und Maßzahlen zur Beschreibung und Analyse des Standes und der Entwicklung der Bevölkerung #
  • lineare klassische Produktionsmodelle
  • darauf aufbauende Modellanalysen und deren empirische Umsetzung auf Basis der Input-Output Rechnung des statistischen Bundesamtes
  • das Kontensystem der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen
  • Entstehungs-, Verwendungs- und Verteilungsrechnung
  • Preisstatistik
Literature
  • A. Behr/G. Rohwer: Bevölkerungs- und Wirtschaftsstatistik, 2012.
  • D. Brümmerhoff: Volkswirtschaftliche Gesamtrechnungen, 8. Auflage, 2007.
Participants
Exercise: Wirtschaftsstatistik (WIWI‑C0471)