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. 

create MS Word export

If you like to create a change request for the modules, the easiest way is to export this list and then use the "track changes" functionality in MS Word and send the new file to AG Modulhandbuch. As a starting point you can use the word-export above.


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

Lehrstuhl für Ökonometrie

assigned Lecturers Arnold (M.Sc. Martin Christopher Arnold)
Döhrn (Prof. Dr. Roland Döhrn)
Gerber (M.Sc. Alexander Gerber)
Hanck (Prof. Dr. Christoph Hanck)
Hoga (Dr. Yannick Hoga)
Massing (Dr. Till Massing)
Navas Alban (Dr. Paul Navas Alban)

Responsbile for the modules

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

Students

  • know the strengths and limitations of the high-level statistical programming language R
  • thoroughly understand the R ecosystem and have a profound understanding in selected fields of advanced R programming
  • can apply their skills in advanced statistical and econometric applications
  • are able to document and communicate scientific results in a reproducible manner
  • are prepared for implementing big data applications using R
Module Exam

Weighted average of a (group) R-project (70%) and a presentation (30%, usually about 20 minutes).

Usage in different degree programs
  • BWL-EaF-Ma-2015 Wahlpflichtbereich 1st-3rd Sem, Elective
  • ECMX-Ma-2019 Wahlpflichtbereich Bereich Applied Econometrics 1st-3rd Sem, Elective
  • VWL-Ma-2009-V2013 Wahlpflichtbereich I 1st-3rd Sem, Elective
Elements
  • VIU: Advanced R for Econometricians (6 Credits)
Module: Advanced R for Econometricians (WIWI‑M0887)

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

Die Studierenden

  • beherrschen wirtschaftswissenschaftlich relevante, grundlegende Methoden der deskriptiven Statistik
  • können wirtschaftswissenschaftliche Zusammenhänge quantifizieren
  • verfügen über die Kompetenz, Methoden der deskriptiven Statistik eigenständig anzuwenden sowie Probleme der wirtschaftlichen Praxis zu lösen
  • sind in der Lage, Übungsaufgaben selbständig zu bearbeiten
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.

Usage in different degree programs
  • BWL-Ba-2006-V2013 Kernstudium Pflichtbereich Ökonomie 1st-3rd Sem, Compulsory
  • LA-gbF-kbF-BK-Ba-2011-V2013 Bachelorprüfung in der großen beruflichen Fachrichtung Pflichtbereich Statistik 1st Sem, Compulsory
  • VWL-Ba-2013 Kernstudium Pflichtbereich statistische und mathematische Grundlagen 1st Sem, Compulsory
  • WiInf-Ba-2010-V2013 Kernstudium Wahlpflichtbereich: Betriebs- und Volkswirtschaftslehre/Recht und Quantitative Methoden 3rd-4th Sem, Elective
Elements
  • VIU: Deskriptive Statistik (6 Credits)
Module: Deskriptive Statistik (WIWI‑M0340)

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

Die Studierenden

  • kennen die Rolle der Ökonometrie in den Wirtschaftswissenschaften
  • formulieren geeignete Regressionsmodelle und Hypothesentests
  • beurteilen die Qualität verschiedener Schätzverfahren
  • beurteilen empirische Ergebnisse
  • können selbständig ausgewählte Übungsaufgaben zu den in der Vorlesung behandelten Inhalten bearbeiten
Relevance

Die Praxisrelevanz ist aufgrund der großen Bedeutung der Empirie in den Wirtschaftswissenschaften hoch und wird sich noch weiter erhöhen.

Module Exam

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

Usage in different degree programs
  • BWL-Ba-2006-V2013 Vertiefungsstudium Wahlpflichtbereich Bereich Volkswirtschaftslehre, Rechtswissenschaft, Wirtschaftsinformatik, Informatik Vertiefungsbereich Volkswirtschaftslehre 4th-6th Sem, Elective
  • LA-gbF-kbF-BK-Ba-2011-V2013 Bachelorprüfung in der kleinen beruflichen Fachrichtung Finanz- und Rechnungswesen, Steuern Profil "Steuern" in der kleinen beruflichen Fachrichtung Wahlpflichtbereich im Profil "Steuern" 4th-6th Sem, Elective
  • LA-gbF-kbF-BK-Ba-2011-V2013 Bachelorprüfung in der kleinen beruflichen Fachrichtung Finanz- und Rechnungswesen, Steuern Profil "Steuerung und Dokumentation" in der kleinen beruflichen Fachrichtung Wahlpflichtbereich im Profil "Steuerung und Dokumentation" 4th-6th Sem, Elective
  • LA-gbF-kbF-BK-Ba-2011-V2013 Bachelorprüfung in der kleinen beruflichen Fachrichtung Sektorales Management Profil "Gesundheitsökonomie" in der kleinen beruflichen Fachrichtung Wahlpflichtbereich im Profil "Gesundheitsökonomie" 4th-6th Sem, Elective
  • LA-gbF-kbF-BK-Ma-2014 Masterprüfung in der großen beruflichen Fachrichtung Wahlpflichtbereich BWL, VWL, Recht, Statistik Bereich Statistik 1st-3rd Sem, Elective
  • VWL-Ba-2013 Kernstudium Pflichtbereich statistische und mathematische Grundlagen 3rd Sem, Compulsory
  • WiMathe-Ba-2013 OR/Logistik 1st-6th Sem, Elective
  • WiMathe-Ba-2013 VWL-Controlling 1st-6th Sem, Elective
  • WiMathe-Ba-2013 VWL-Energie 1st-6th Sem, Elective
  • WiMathe-Ba-2013 VWL-M I 1st-6th Sem, Elective
  • WiMathe-Ba-2013 VWL-M II 1st-6th Sem, Elective
Elements
  • VO: Einführung in die Ökonometrie (3 Credits)
  • UEB: Einführung in die Ökonometrie (3 Credits)
Module: Einführung in die Ökonometrie (WIWI‑M0391)

Name in diploma supplement
Seminar Econometrics
Responsible
Admission criteria
See exam regulations.
Workload
180 hours of student workload, in detail:
  • Attendance: 30 hours
  • Preparation, follow up: 120 hours
  • Exam preparation: 30 hours
Duration
The module takes 1 semester(s).
Qualification Targets

Die Studierenden

  • sind befähigt, empirische Analysen nachzuvollziehen und führende theoretische Methoden anzuwenden und zu erläutern
  • erarbeiten und präsentieren die Ergebnisse mit Hilfe geeigneter Statistiksoftware
  • erlernen den Umgang mit wissenschaftlicher Literatur
  • verfassen eine erste eigene wissenschaftliche Arbeit
  • sammeln Erfahrungen im Geben von Präsentationen 
  • können fachspezifische eigene aber auch fremde Fragestellungen im Plenum diskutieren und gemeinsam lösen
Module Exam

Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung, die sich auf zwei Prüfungsformen erstreckt: Hausarbeit und Präsentation, die beide zu jeweils 50% in die Modulnote eingehen. Der Umfang der Hausarbeit beträgt minimal 15 und maximal 20 Seiten Haupttext (ohne Deckblatt, Verzeichnisse und evtl. Anhang). Die Präsentation umfasst minimal 15 und maximal 30 Minuten Vortragszeit. 

Usage in different degree programs
  • BWL-Ba-2006-V2013 Vertiefungsstudium Wahlpflichtbereich Vertiefungsbereich Zusatzseminar 4th-6th Sem, Elective
  • VWL-Ba-2013 Vertiefungsstudium Seminarbereich 4th-6th Sem, Elective
Elements
  • SEM: Fachseminar Ökonometrie (6 Credits)
Module: Fachseminar Ökonometrie (WIWI‑M0732)

Name in diploma supplement
Seminar Econometric Methods
Responsible
Admission criteria
See exam regulations.
Workload
180 hours of student workload, in detail:
  • Attendance: 30 hours
  • Preparation, follow up: 120 hours
  • Exam preparation: 30 hours
Duration
The module takes 1 semester(s).
Qualification Targets

Die Studierenden

  • sind befähigt, wissenschaftliche Aufsätze eigenständig zu lesen und zu kritisch zu würdigen
  • haben erste Erfahrungen mit eigener wissenschaftlicher Arbeit gemacht
  • sind mit neuen Entwicklungen in der Ökonometrie vertraut
  • sind auf die Anforderungen einer Masterarbeit vorbereitet
  • 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, 50% der Note) und Präsentation und Diskussion der Arbeit im Plenum (20-30 Minuten, 50% der Note). Zum Bestehen des Seminars müssen beide Teile bestanden sein.

Usage in different degree programs
  • BWL-EaF-Ma-2015 Seminarbereich 2nd-3rd Sem, Elective
  • ECMX-Ma-2019 Wahlpflichtbereich Bereich Econometric Methods 1st-3rd Sem, Elective
  • GOEMIK-Ma-2016 Seminarbereich 3rd Sem, Elective
  • VWL-Ma-2009-V2013 Seminarbereich 2nd-3rd Sem, Elective
Elements
  • SEM: Fachseminar Ökonometrische Methoden [6 Credits]
Module: Fachseminar Ökonometrische Methoden (WIWI‑M0642)

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

Die Studierenden

  • verfügen über umfassende Kenntnisse moderner statistischer und ökonometrischer Methoden und beherrschen deren Anwendung bei der Lösung empirischer, ökonometrischer Fragestellungen
  • kennen die formalen Eigenschaften zentraler Verfahren und können sie mathematisch zeigen
  • können ökonomische Probleme sachgerecht in ein ökonometrisches Modell überführen, die ökonometrischen und statistischen Schätz- sowie Testverfahren hinsichtlich ihrer Problemadäquanz beurteilen, die geeigneten Daten auswählen und die empirischen Befunde kritisch kommentieren
  • sind in der Lage, eigenständig und mit Hilfe geeigneter statistischer und ökonometrischer Software praktische Probleme zu lösen
  • können selbständig ausgewählte Übungsaufgaben bearbeiten
Relevance

Die Praxisrelevanz ist aufgrund der großen Bedeutung der Empirie in den Wirtschaftswissenschaften hoch und wird sich noch weiter erhöhen.

Module Exam

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

Alternativ: Empirisches Prognoseprojekt (70% der Note) und Präsentation (in der Regel: 20 Minuten. 30% der Note).

Die Art der Prüfung wird jeweils zu Semesterbeginn vom Dozenten festgelegt.

Usage in different degree programs
  • BWL-EaF-Ma-2015 Wahlpflichtbereich 1st-3rd Sem, Elective
  • ECMX-Ma-2019 Wahlpflichtbereich Bereich Econometric Methods 1st-3rd Sem, Elective
  • GOEMIK-Ma-2016 Wahlpflichtbereich Bereich Volkswirtschaftslehre 1st-3rd Sem, Elective
  • MuU-Ma-2013 Wahlpflichtbereich I Wahlpflichtbereich I A.: Methodologie und allgemeine Theorien zur Untersuchung von Märkten und Unternehmen 1st-2nd Sem, Elective
  • VWL-Ma-2009-V2013 Wahlpflichtbereich I 1st-3rd Sem, Elective
  • WiInf-Ma-2010 Wahlpflichtbereich Wahlpflichtbereich II: Informatik, BWL, VWL Wahlpflichtmodule der Volkswirtschaftslehre 1st-3rd Sem, Elective
Elements
  • VO: Fortgeschrittene Ökonometrie (3 Credits)
  • UEB: Fortgeschrittene Ökonometrie (3 Credits)
Module: Fortgeschrittene Ökonometrie (WIWI‑M0075)

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

Die Studierenden

  • lernen in die gebräuchlichen Methoden der Konjunkturdiagnose und-prognose
  • lernen die wichtigsten Konjunkturindikatoren und deren Hintergründe kennen und sollen in die Lage versetzt werden, diese zu interpretieren
  • erhalten an Beispielen aus der Praxis eine Einblick, in welchen Bereichen die Prognosemethoden eingesetzt und wie verschiedene Methoden kombiniert werden
  • lernen Kennziffern zur Beurteilung der Treffsicherheit von Prognosen und deren Anwendung
Relevance

Die Veranstaltung ist stark anwendungs- und praxisbezogen.

Module Exam

The module-related examination is performed by a written exam (usually 60-90 minutes).

Usage in different degree programs
  • VWL-Ba-2013 Vertiefungsstudium Wahlpflichtbereich Bereich Volkswirtschaftslehre, Statistik und Ökonometrie Vertiefungsbereich Statistik/Ökonometrie 4th-6th Sem, Elective
  • WiMathe-Ba-2013 VWL-M II 1st-6th Sem, Elective
Elements
  • VIU: Konjunkturdiagnose und -prognose (6 Credits)
Module: Konjunkturdiagnose und -prognose (WIWI‑M0219)

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

Die Studierenden

  • verfügen über umfassende Kenntnisse moderner statistischer und ökonometrischer Methoden und beherrschen deren Anwendung bei der Lösung empirischer, ökonometrischer Fragestellungen 
  • können ökonomische Probleme sachgerecht in ein ökonometrisches Modell überführen, die ökonometrischen und statistischen Schätz- sowie Testverfahren hinsichtlich ihrer Problemadäquanz beurteilen, die geeigneten Daten auswählen und die empirischen Befunde kritisch kommentieren
  • sind in der Lage, eigenständig und mit Hilfe geeigneter statistischer und ökonometrischer Software praktische Probleme zu lösen
  • können selbständig ausgewählte Übungsaufgaben bearbeiten
Relevance

Die Praxisrelevanz ist aufgrund der großen Bedeutung der Empirie in den Wirtschaftswissenschaften hoch und wird sich noch weiter erhöhen.

Module Exam

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

Usage in different degree programs
  • BWL-EaF-Ma-2015 Wahlpflichtbereich 1st-3rd Sem, Elective
  • GOEMIK-Ma-2016 Pflichtbereich 1st-2nd Sem, Compulsory
  • MuU-Ma-2013 Wahlpflichtbereich I Wahlpflichtbereich I A.: Methodologie und allgemeine Theorien zur Untersuchung von Märkten und Unternehmen 1st-2nd Sem, Elective
  • VWL-Ma-2009-V2013 Pflichtbereich 1st-2nd Sem, Compulsory
  • WiInf-Ma-2010 Wahlpflichtbereich Wahlpflichtbereich II: Informatik, BWL, VWL Wahlpflichtmodule der Volkswirtschaftslehre 1st-3rd Sem, Elective
  • WiMathe-Ma-2013 VWL-M I 1st-4th Sem, Elective
  • WiMathe-Ma-2013 VWL-M II 1st-4th Sem, Elective
Elements
  • VO: Methoden der Ökonometrie (3 Credits)
  • UEB: Methoden der Ökonometrie (3 Credits)
Module: Methoden der Ökonometrie (WIWI‑M0390)

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

Die Studierenden

  • besitzen einen umfassenden Überblick über stationäre und nicht-stationäre Vektor-Autoregressive (VAR) Modelle
  • kennen die statistischen Eigenschaften der wichtigsten Schätzer
  • können ökonomische Zusammenhänge in VAR Modelle überführen, geeignete Daten auswählen und empirische Befunde kritisch kommentieren
  • sind in der Lage eigenständig und mit Hilfe statistischer Software empirische Analysen durchzuführen
  • können selbständig ausgewählte Übungsaufgaben bearbeiten
Relevance

Die Praxisrelevanz ist aufgrund der großen Bedeutung von VAR Modellen in der empirischen Makroökonomie sehr hoch.

Module Exam

The module-related examination is performed by a written exam (usually 60-90 minutes).

Usage in different degree programs
  • BWL-EaF-Ma-2015 Wahlpflichtbereich 1st-3rd Sem, Elective
  • ECMX-Ma-2019 Wahlpflichtbereich Bereich Econometric Methods 1st-3rd Sem, Elective
  • MuU-Ma-2013 Wahlpflichtbereich I Wahlpflichtbereich I A.: Methodologie und allgemeine Theorien zur Untersuchung von Märkten und Unternehmen 1st-2nd Sem, Elective
  • VWL-Ma-2009-V2013 Wahlpflichtbereich I 1st-3rd Sem, Elective
Elements
  • VO: Multivariate Zeitreihenanalyse (3 Credits)
  • UEB: Multivariate Zeitreihenanalyse (3 Credits)
Module: Multivariate Zeitreihenanalyse (WIWI‑M0886)

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

Die Studierenden

  • verfügen über umfassende Kenntnisse moderner nichtparametrischer Methoden und beherrschen deren Anwendung bei der Lösung empirischer, ökonometrischer Fragestellungen
  • kennen die formalen Eigenschaften zentraler Verfahren und können sie mathematisch zeigen
  • können ökonomische Probleme sachgerecht in ein ökonometrisches Modell überführen, die ökonometrischen und statistischen Schätzverfahren hinsichtlich ihrer Problemadäquanz beurteilen, die geeigneten Daten auswählen und die empirischen Befunde kritisch kommentieren
  • sind in der Lage, eigenständig und mit Hilfe geeigneter statistischer und ökonometrischer Software praktische Probleme zu lösen
  • können selbständig ausgewählte Übungsaufgaben bearbeiten
Relevance

Die Praxisrevelanz ergibt sich dadurch, dass die aktuellsten Methoden zur Schätzung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen und die Bedingungen, unter denen diese Methoden verwendbar sind, behandelt werden.

Module Exam

Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in der Gestalt einer Klausur (in der Regel: 60-90 Minuten) oder einer mündlichen Prüfung (in der Regel: 20-40 Minuten). Die konkrete Prüfungsform (Klausur versus mündliche Prüfung) wird in der ersten Vorlesungswoche von der zuständigen Dozentin oder dem zuständigen Dozenten festgelegt.

Usage in different degree programs
  • BWL-EaF-Ma-2015 Wahlpflichtbereich 1st-3rd Sem, Elective
  • ECMX-Ma-2019 Pflichtbereich 1st Sem, Compulsory
  • GOEMIK-Ma-2016 Wahlpflichtbereich Bereich Volkswirtschaftslehre 1st-3rd Sem, Elective
  • VWL-Ma-2009-V2013 Wahlpflichtbereich I 1st-3rd Sem, Elective
  • WiMathe-Ma-2013 VWL-Controlling 1st-3rd Sem, Elective
  • WiMathe-Ma-2013 VWL-M I 1st-3rd Sem, Elective
  • WiMathe-Ma-2013 VWL-M II 1st-3rd Sem, Elective
Elements
  • VO: Neuere Entwicklungen der Ökonometrie (3 Credits)
  • UEB: Neuere Entwicklungen der Ökonometrie (3 Credits)
Module: Neuere Entwicklungen der Ökonometrie (WIWI‑M0163)

Name in diploma supplement
Practising Econometric Research
Responsible
Admission criteria
See exam regulations.
Workload
180 hours of student workload, in detail:
  • Attendance: 30 hours
  • Preparation, follow up: 75 hours
  • Exam preparation: 75 hours
Duration
The module takes 1 semester(s).
Qualification Targets

The students

  • gain insight into recent developments of econometric research in selected fields
  • are trained in following scientific talks and are able to critically evaluate these
  • are able to apply specialist and methodological knowledge obtained during their studies and from scientific talks to a particular research topic
  • manage to work self-sufficiently at a scientific level under time constraints and thus are also prepared for writing seminar papers and a master thesis
Module Exam

Students attend at least 7 presentations in economic research seminars hosted at TU Dortmund University, Ruhr University Bochum and University of Duisburg-Essen. Attendance needs to be signed by a present member of the faculty of the MSc Econometrics, or else some other faculty member of the contributing faculties. Admissible seminars will be announced at the introductory meeting. Students also may put forward their own suggestions.

A 1-2 page report must be written on each presentation. The summaries should evaluate the talk, i.e. briefly summarise the topic, explain the scientific contribution and reflect whether or not the talk was comprehensible and useful for the student. The report is due one week after the presentation.

Based on one of the talks, students will perform a small research project on their own. This might consist of coding and simulating a new statistical technique put forward in the presentation, replicating part of the empirical work, providing detailed proofs of a theoretical result, compiling a detailed literature review etc. The length of the research report is up to six pages.

The assessment of the course will be based (50% each) on the summaries and the research project. Based on the project, students give a presentation. The grade for the project is based 4:1 on the research report.

Usage in different degree programs
  • ECMX-Ma-2019 Wahlpflichtbereich Bereich Applied Econometrics 1st-3rd Sem, Elective
Elements
  • SEM: Practising Econometric Research (6 Credits)
Module: Practising Econometric Research (WIWI‑M0889)

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

Die Studierenden

  • besitzen einen umfassenden Überblick über Monte Carlo Methoden
  • kennen die zugrundeliegenden Algorithmen zur Simulation von geeigneten Zufallszahlen und Zufallsprozessen
  • können Monte Carlo Methoden für ökonomische Analysen anwenden
  • sind in der Lage eigenständig und mit Hilfe statistischer Software Simulationsstudien durchzuführen
  • können selbständig ausgewählte Übungsaufgaben bearbeiten
Relevance

Simulationsstudien und Monte Carlo Verfahren sind unerlässlich, sobald analytische Schätzverfahren unmöglich oder zu kompliziert sind.

Module Exam

Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in der Gestalt einer mündlichen Prüfung (in der Regel: 20-40 Minuten).

Prüfungsmodalitäten abweichend ausschließlich im Sommersemester 2020 gültig: Zum Modul erfolgt eine modulbezogene zusammengesetzte Prüfung bestehend aus einer mündlichen Prüfung (in der Regel: 20-40 Minuten, 50% der Note), Präsentation (30% der Note) und aktiven Diskussion im Kurs (20% der Note). Zum Bestehen der Prüfung müssen alle Teile bestanden sein.

Usage in different degree programs
  • BWL-EaF-Ma-2015 Wahlpflichtbereich 1st-3rd Sem, Elective
  • ECMX-Ma-2019 Wahlpflichtbereich Bereich Econometric Methods 1st-3rd Sem, Elective
  • VWL-Ma-2009-V2013 Wahlpflichtbereich I 1st-3rd Sem, Elective
Elements
  • VO: Stochastic Simulation (3 Credits)
  • UEB: Stochastic Simulation (3 Credits)
Module: Stochastic Simulation (WIWI‑M0891)

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

Die Studierenden

  • besitzen einen umfassenden Überblick über lineare Zeitreihenmodelle und können diese anhand von Daten quantifizieren
  • kennen die formalen Eigenschaften zentraler Verfahren und können sie mathematisch zeigen
  • können ökonomische Probleme sachgerecht in ein lineares Zeitreihenmodell überführen, die geeigneten Daten auswählen und die empirischen Befunde kritisch kommentieren
  • sind in der Lage eigenständig und mit Hilfe geeigneter statistischer und ökonometrischer Software praktische Probleme Praxis zu lösen
  • können selbständig ausgewählte Übungsaufgaben bearbeiten
Relevance

Die Praxisrelevanz ist aufgrund der großen Bedeutung der Empirie in den Wirtschaftswissenschaften hoch und wird sich noch weiter erhöhen.

Module Exam

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

Prüfungsmodalitäten abweichend ausschließlich im Sommersemester 2020 gültig: Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in der Gestalt einer Klausur (in der Regel: 60-90 Minuten) oder mündlichen Prüfung (in der Regel: 20-40 Minuten). Die konkrete Prüfungsform (Klausur oder mündliche Prüfung) wird innerhalb der ersten Wochen der Vorlesungszeit von der zuständigen Dozentin oder dem zuständigen Dozenten festgelegt.

Usage in different degree programs
  • BWL-EaF-Ma-2015 Pflichtbereich 1st-2nd Sem, Compulsory
  • GOEMIK-Ma-2016 Wahlpflichtbereich Bereich Volkswirtschaftslehre 1st-3rd Sem, Elective
  • MuU-Ma-2013 Wahlpflichtbereich I Wahlpflichtbereich I A.: Methodologie und allgemeine Theorien zur Untersuchung von Märkten und Unternehmen 1st-2nd Sem, Elective
  • VWL-Ma-2009-V2013 Pflichtbereich 1st-2nd Sem, Compulsory
  • WiInf-Ma-2010 Wahlpflichtbereich Wahlpflichtbereich II: Informatik, BWL, VWL Wahlpflichtmodule der Volkswirtschaftslehre 1st-3rd Sem, Elective
Elements
  • VO: Zeitreihenanalyse (3 Credits)
  • UEB: Zeitreihenanalyse (3 Credits)
Module: Zeitreihenanalyse (WIWI‑M0389)


Offered Courses

Name in diploma supplement
Advanced R for Econometricians
Organisational Unit
Lecturers
SPW
4
Language
English
Cycle
irregular
Participants at most
20
Preliminary knowledge

A solid understanding of basic R programming as, for example, taught in our Master-level econometrics courses is required.

Abstract

This course teaches advanced topics in R programming that become increasingly relevant for everyday applications in both applied and theoretical econometrics and empirical economics.

The first part of the course covers intermediate concepts in functional and object orientated programming, error handling, profiling and benchmarking as well as a treatment of selected R packages tailored for big data applications. Students are also introduced to reporting with dynamic documents. Part II deals with the tidyverse, a collection of packages designed for modern applications in data science. The third part introduces topics such as multi-core computing, C++ integration and other cutting-edge R extensions.

Students are prepared for applications in future studies and are able to efficiently tackle research-related programming tasks.

Contents

Part I

  • R at its Heart: Functional Programming
  • Getting it right: debugging, profiling and testing
  • Reporting: Reproducible Research with R Markdown

Part II

  • A Grammar of graphics: ggplot2
  • Keep it clean: selected tidyverse packages
  • Getting data: webscraping and text mining

Part III

  • Version control: git and github
  • Need for speed: Rcpp and RcppArmadillo
  • Harnessing power: parallelization
  • Show it to others: Shiny, R Packages
Literature
  • Eddelbuettel, D. (2013). Seamless R and C++ Integration with Rcpp. Springer
  • Grolemund, G.; Wickham, H. (2017); R for Data Science. O’Reilly
  • Matloff, N. (2011). The Art of R Programming. No Starch Press
  • Wickham, H. (2019). Advanced R. CRC Press
  • Wickham, H. (2009). ggplot2 - Elegant Graphics for Data Analysis. Springer
  • Xie, Y. (2018); R Markdown: The Definitive Guide. CRC Press
Teaching concept

Presentation, discussion and joint solving of programming exercises.

Participants
  • BWL-EaF-Ma-2015 Wahlpflichtbereich Modul "Advanced R for Econometricians" 1st-3rd Sem, Elective
  • ECMX-Ma-2019 Wahlpflichtbereich Bereich Applied Econometrics Modul "Advanced R for Econometricians" 1st-3rd Sem, Elective
  • VWL-Ma-2009-V2013 Wahlpflichtbereich I Modul "Advanced R for Econometricians" 1st-3rd Sem, Elective
Lecture with integrated exercise: Advanced R for Econometricians (WIWI‑C1138)
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.

Participants
  • BWL-Ba-2006-V2013 Kernstudium Pflichtbereich Ökonomie Modul "Deskriptive Statistik" 1st-3rd Sem, Compulsory
  • LA-gbF-kbF-BK-Ba-2011-V2013 Bachelorprüfung in der großen beruflichen Fachrichtung Pflichtbereich Statistik Modul "Deskriptive Statistik" 1st Sem, Compulsory
  • VWL-Ba-2013 Kernstudium Pflichtbereich statistische und mathematische Grundlagen Modul "Deskriptive Statistik" 1st Sem, Compulsory
  • WiInf-Ba-2010-V2013 Kernstudium Wahlpflichtbereich: Betriebs- und Volkswirtschaftslehre/Recht und Quantitative Methoden Modul "Deskriptive Statistik" 3rd-4th Sem, Elective
Lecture with integrated exercise: Deskriptive Statistik (WIWI‑C0463)
Name in diploma supplement
Introduction to Econometrics
Organisational Unit
Lecturers
SPW
2
Language
German
Cycle
winter semester
Participants at most
no limit
Preliminary knowledge

Kenntnisse aus dem Bereich der deskriptiven und induktiven Statistik

Qualification Targets

Die Studierenden

  • kennen die Rolle der Ökonometrie in den Wirtschaftswissenschaften
  • formulieren geeignete Regressionsmodelle und Hypothesentests
  • beurteilen die Qualität verschiedener Schätzverfahren
  • beurteilen empirische Ergebnisse
Contents
  • Aufgabe der Ökonometrie
  • Spezifikation der Regressionsgleichung
  • Kriterien für gute Schätzer
  • das einfache und multiple Regressionsmodell
  • der KQ-Schätzer in einfach und multiplen Regressionen
  • Bestimmtheitsmaß
  • Hypothesentests
  • Dummyvariablen
  • Schätzung kausaler Effekte
  • Instrumentvariablen
  • Multikollinearität
  • Heteroskedastizität
Literature
  • Assenmacher, W. (2002): Einführung in die Ökonometrie (6. Aufl.). München [u.a.]: Oldenbourg.
  • von Auer, L. (2013): Ökonometrie: Eine Einführung (6. Aufl.). Berlin [u.a.]: Springer Gabler.
  • Stock, J. H.; Watson, M. W. (2014). Introduction to econometrics (3. Aufl.). Boston [u.a.]: Pearson.
  • Wooldridge, J. M. (2015). Introductory econometrics : A modern approach (6. Aufl.). Cincinnati, Ohio: South-Western, CENGAGE Learning Custom Publishing
Participants
  • BWL-Ba-2006-V2013 Vertiefungsstudium Wahlpflichtbereich Bereich Volkswirtschaftslehre, Rechtswissenschaft, Wirtschaftsinformatik, Informatik Vertiefungsbereich Volkswirtschaftslehre Modul "Einführung in die Ökonometrie" 4th-6th Sem, Elective
  • LA-gbF-kbF-BK-Ba-2011-V2013 Bachelorprüfung in der kleinen beruflichen Fachrichtung Finanz- und Rechnungswesen, Steuern Profil "Steuern" in der kleinen beruflichen Fachrichtung Wahlpflichtbereich im Profil "Steuern" Modul "Einführung in die Ökonometrie" 4th-6th Sem, Elective
  • LA-gbF-kbF-BK-Ba-2011-V2013 Bachelorprüfung in der kleinen beruflichen Fachrichtung Finanz- und Rechnungswesen, Steuern Profil "Steuerung und Dokumentation" in der kleinen beruflichen Fachrichtung Wahlpflichtbereich im Profil "Steuerung und Dokumentation" Modul "Einführung in die Ökonometrie" 4th-6th Sem, Elective
  • LA-gbF-kbF-BK-Ba-2011-V2013 Bachelorprüfung in der kleinen beruflichen Fachrichtung Sektorales Management Profil "Gesundheitsökonomie" in der kleinen beruflichen Fachrichtung Wahlpflichtbereich im Profil "Gesundheitsökonomie" Modul "Einführung in die Ökonometrie" 4th-6th Sem, Elective
  • LA-gbF-kbF-BK-Ma-2014 Masterprüfung in der großen beruflichen Fachrichtung Fächerübergreifendes Begleitmodul zur Masterarbeit Modul "Fächerübergreifendes Begleitmodul zur Masterarbeit (MA-Arbeit in den BiWi)" 4th Sem, Elective
  • LA-gbF-kbF-BK-Ma-2014 Masterprüfung in der großen beruflichen Fachrichtung Wahlpflichtbereich BWL, VWL, Recht, Statistik Bereich Statistik Modul "Einführung in die Ökonometrie" 1st-3rd Sem, Elective
  • VWL-Ba-2013 Kernstudium Pflichtbereich statistische und mathematische Grundlagen Modul "Einführung in die Ökonometrie" 3rd Sem, Compulsory
  • WiMathe-Ba-2013 OR/Logistik Modul "Einführung in die Ökonometrie" 1st-6th Sem, Elective
  • WiMathe-Ba-2013 VWL-Controlling Modul "Einführung in die Ökonometrie" 1st-6th Sem, Elective
  • WiMathe-Ba-2013 VWL-Energie Modul "Einführung in die Ökonometrie" 1st-6th Sem, Elective
  • WiMathe-Ba-2013 VWL-M I Modul "Einführung in die Ökonometrie" 1st-6th Sem, Elective
  • WiMathe-Ba-2013 VWL-M II Modul "Einführung in die Ökonometrie" 1st-6th Sem, Elective
Lecture: Einführung in die Ökonometrie (WIWI‑C0470)
Name in diploma supplement
Introduction to Econometrics
Organisational Unit
Lecturers
SPW
2
Language
German
Cycle
winter semester
Participants at most
no limit
Preliminary knowledge

Kenntnisse aus dem Bereich der deskriptiven und induktiven Statistik

Qualification Targets

Die Studierenden

  • können selbständig ausgewählte Übungsaufgaben zu den in der Vorlesung behandelten Inhalten bearbeiten
Contents

siehe Vorlesung

Literature

siehe Vorlesung

Participants
  • BWL-Ba-2006-V2013 Vertiefungsstudium Wahlpflichtbereich Bereich Volkswirtschaftslehre, Rechtswissenschaft, Wirtschaftsinformatik, Informatik Vertiefungsbereich Volkswirtschaftslehre Modul "Einführung in die Ökonometrie" 4th-6th Sem, Elective
  • LA-gbF-kbF-BK-Ba-2011-V2013 Bachelorprüfung in der kleinen beruflichen Fachrichtung Finanz- und Rechnungswesen, Steuern Profil "Steuern" in der kleinen beruflichen Fachrichtung Wahlpflichtbereich im Profil "Steuern" Modul "Einführung in die Ökonometrie" 4th-6th Sem, Elective
  • LA-gbF-kbF-BK-Ba-2011-V2013 Bachelorprüfung in der kleinen beruflichen Fachrichtung Finanz- und Rechnungswesen, Steuern Profil "Steuerung und Dokumentation" in der kleinen beruflichen Fachrichtung Wahlpflichtbereich im Profil "Steuerung und Dokumentation" Modul "Einführung in die Ökonometrie" 4th-6th Sem, Elective
  • LA-gbF-kbF-BK-Ba-2011-V2013 Bachelorprüfung in der kleinen beruflichen Fachrichtung Sektorales Management Profil "Gesundheitsökonomie" in der kleinen beruflichen Fachrichtung Wahlpflichtbereich im Profil "Gesundheitsökonomie" Modul "Einführung in die Ökonometrie" 4th-6th Sem, Elective
  • LA-gbF-kbF-BK-Ma-2014 Masterprüfung in der großen beruflichen Fachrichtung Fächerübergreifendes Begleitmodul zur Masterarbeit Modul "Fächerübergreifendes Begleitmodul zur Masterarbeit (MA-Arbeit in den BiWi)" 4th Sem, Elective
  • LA-gbF-kbF-BK-Ma-2014 Masterprüfung in der großen beruflichen Fachrichtung Wahlpflichtbereich BWL, VWL, Recht, Statistik Bereich Statistik Modul "Einführung in die Ökonometrie" 1st-3rd Sem, Elective
  • VWL-Ba-2013 Kernstudium Pflichtbereich statistische und mathematische Grundlagen Modul "Einführung in die Ökonometrie" 3rd Sem, Compulsory
  • WiMathe-Ba-2013 OR/Logistik Modul "Einführung in die Ökonometrie" 1st-6th Sem, Elective
  • WiMathe-Ba-2013 VWL-Controlling Modul "Einführung in die Ökonometrie" 1st-6th Sem, Elective
  • WiMathe-Ba-2013 VWL-Energie Modul "Einführung in die Ökonometrie" 1st-6th Sem, Elective
  • WiMathe-Ba-2013 VWL-M I Modul "Einführung in die Ökonometrie" 1st-6th Sem, Elective
  • WiMathe-Ba-2013 VWL-M II Modul "Einführung in die Ökonometrie" 1st-6th Sem, Elective
Exercise: Einführung in die Ökonometrie (WIWI‑C0469)
Name in diploma supplement
Seminar Econometrics
Organisational Unit
Lecturers
SPW
2
Language
German
Cycle
irregular
Participants at most
no limit
Preliminary knowledge

Computergestützte Methoden und/oder Einführung in die Ökonometrie (bzw. Kenntnisse aus dem Bereich der Regressionsanalyse und der Computergestützten Statistik und/oder Ökonometrie)

Abstract

Im Rahmen des Fachseminars Ökonometrie führen die Studierenden Analysen zu ausgewählte angewandten und theoretischen Fragestellungen durch. Sie stellen die verwendeten ökonometrischen Verfahren und empirischen Ergebnisse in einer Präsentation vor.

Contents
  • Datenrecherche und -aufbereitung
  • Programmierung
  • Ökonometrische Verfahren
  • Anfertigung einer Präsentation
Literature

wird jeweils vor der Veranstaltung bekannt gegeben, typischerweise wissenschaftliche Aufsätze

Teaching concept

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

Participants
  • BWL-Ba-2006-V2013 Vertiefungsstudium Wahlpflichtbereich Vertiefungsbereich Zusatzseminar Modul "Fachseminar Ökonometrie" 4th-6th Sem, Elective
  • VWL-Ba-2013 Vertiefungsstudium Seminarbereich Modul "Fachseminar Ökonometrie" 4th-6th Sem, Elective
Seminar: Fachseminar Ökonometrie (WIWI‑C0461)
Name in diploma supplement
Seminar Econometric Methods
Organisational Unit
Lecturers
SPW
2
Language
German/Englisch
Cycle
irregular
Participants at most
no limit
Preliminary knowledge

Kenntnisse des methodischen Hintergrunds der Ökonometrie so wie etwa vermittelt in den Veranstaltungen "Methoden der Ökonometrie" sowie je nach Themenwahl des Seminars ggf. der Module "Zeitreihenanalyse" sowie "Fortgeschrittene Ökonometrie".

Abstract

Im Rahmen des Fachseminars Ökonometrische Methoden erarbeiten, präsentieren und diskutieren die Studierenden aktuelle Forschungsergebnisse aus der methodischen sowie unter Umständen angewandten Ökonometrie.

Contents
  • Erarbeitung wissenschaftlicher Fachliteratur zu modernen ökonometrischen Verfahren
  • Datenrecherche und -aufbereitung/Programmierung
  • Anfertigung einer Seminararbeit und einer Präsentation
Literature

wird jeweils vor der Veranstaltung bekannt gegeben, typischerweise wissenschaftliche Aufsätze

Teaching concept

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

Participants
  • BWL-EaF-Ma-2015 Seminarbereich Modul "Fachseminar Ökonometrische Methoden" 2nd-3rd Sem, Elective
  • ECMX-Ma-2019 Wahlpflichtbereich Bereich Econometric Methods Modul "Fachseminar Ökonometrische Methoden" 1st-3rd Sem, Elective
  • GOEMIK-Ma-2016 Seminarbereich Modul "Fachseminar Ökonometrische Methoden" 3rd Sem, Elective
  • VWL-Ma-2009-V2013 Seminarbereich Modul "Fachseminar Ökonometrische Methoden" 2nd-3rd Sem, Elective
Seminar: Fachseminar Ökonometrische Methoden (WIWI‑C0794)
Name in diploma supplement
Advanced Econometrics
Organisational Unit
Lecturers
SPW
2
Language
English
Cycle
summer semester
Participants at most
no limit
Preliminary knowledge

Kenntnisse grundlegender ökonometrischer Methoden wie etwa in dem Modul "Einführung in die Ökonometrie" vermittelt sowie gute Kenntnisse der mathematischen Statistik.

Contents

Ausgewählte Themen, bspw.

  1. Statistical Learning:
    • Linear regression and k-nearest neighbors
    • Classification
    • Resampling methods
    • Linear Model selection and regularization
    • Polynomial regression, splines and local regression
    • Tree-Based methods
    • Support vector machines
    • Unsupervised learning
  2. Nonparametric Econometrics:
    • Univariate density estimation
    • Multivariate density estimation
    • Inference about the density
    • Nonparametric regression
    • Smoothing discrete variables
    • Regression with discrete covariates
    • Semiparametric methods
    • Instrumental variables
  3. Bayesian Econometrics:
    • Bayesian inference
    • Classical simulation methods
    • Markov chains
    • Markov chain Monte-Carlo methods
    • Gibbs-Sampler, Metropolis-Hastings algorithm
    • Applications, such as linear regression, Lasso, (multivariate) time series, latent variable models
  4. Statistical Modeling of Extremes:
    • Models for maxima
    • Peaks over threshold
    • Extremes of dependent sequences
    • Extremes of non-stationary sequences
    • Multivariate extremes
Literature
  • Baltagi, B. H. (2011). Econometrics (5. Aufl.). Berlin [u.a.]: Springer.
  • Bishop, C. M. (2006). Pattern recognition and machine learning. New York: Springer.
  • Davidson, R.; MacKinnon, J. G. (1993). Estimation and inference in econometrics. New York [u.a.]: Oxford Univ. Press.
  • Davidson, R.; MacKinnon, J. G. (2004). Econometric theory and methods. New York [u.a.]: Oxford Univ. Press.
  • Greenberg, E. (2013). Introduction to Bayesian econometrics (2. Aufl.). Cambridge [u.a.]: Cambridge University Press.
  • Hastie, T.; Tibshirani R.; Friedman, J. (2013). The elements of statistical learning : data mining, inference, and prediction (2. Aufl.). New York: Springer.
  • Hayashi, F. (2000). Econometrics. Princeton [u.a.]: Princeton Univ. Press.
  • Henderson, D. J.; Parmeter, C. F. (2015). Applied Nonparametric Econometrics. New York: Cambridge University Press
  • James, G.; Witten, D.; Hastie, T.; Tibshirani, R. (2016). An introduction to statistical learning : with applications in R. New York [u.a.]: Springer.
  • Li, Q.; Racine, J. S. (2006). Nonparametric Econometrics: Theory and Parctice. Princeton Univers. Press
  • Verbeek, M. (2012). A guide to modern econometrics (4. Aufl.). Chichester, West Sussex: Wiley.
  • Wooldridge, J. M. (2010). Econometric analysis of cross section and panel data (2. Aufl.). Cambridge, Mass. [u.a.]: MIT Press.
Teaching concept

Die Veranstaltung ist als Vorlesung konzipiert, die jedoch durch vielfältige, sachorientierte Diskussionen ihren Frontalcharakter weitestgehend verliert. Dazu R-Illustrationen, gemeinsames Programmieren der statistischen Konzepte, Übungsaufgaben.

Participants
  • BWL-EaF-Ma-2015 Wahlpflichtbereich Modul "Fortgeschrittene Ökonometrie" 1st-3rd Sem, Elective
  • ECMX-Ma-2019 Wahlpflichtbereich Bereich Econometric Methods Modul "Fortgeschrittene Ökonometrie" 1st-3rd Sem, Elective
  • GOEMIK-Ma-2016 Wahlpflichtbereich Bereich Volkswirtschaftslehre Modul "Fortgeschrittene Ökonometrie" 1st-3rd Sem, Elective
  • MuU-Ma-2013 Wahlpflichtbereich I Wahlpflichtbereich I A.: Methodologie und allgemeine Theorien zur Untersuchung von Märkten und Unternehmen Modul "Fortgeschrittene Ökonometrie" 1st-2nd Sem, Elective
  • VWL-Ma-2009-V2013 Wahlpflichtbereich I Modul "Fortgeschrittene Ökonometrie" 1st-3rd Sem, Elective
  • WiInf-Ma-2010 Wahlpflichtbereich Wahlpflichtbereich II: Informatik, BWL, VWL Wahlpflichtmodule der Volkswirtschaftslehre Modul "Fortgeschrittene Ökonometrie" 1st-3rd Sem, Elective
Lecture: Fortgeschrittene Ökonometrie (WIWI‑C0467)
Name in diploma supplement
Advanced Econometrics
Organisational Unit
Lecturers
SPW
2
Language
English
Cycle
summer semester
Participants at most
no limit
Preliminary knowledge

Kenntnisse grundlegender ökonometrischer Methoden wie etwa in dem Modul "Einführung in die Ökonometrie" vermittelt sowie gute Kenntnisse der mathematischen Statistik

Abstract

Vermittlung umfassender Kenntnisse moderner statistischer und ökonometrischer Methoden.

Contents

siehe Vorlesung

Literature

siehe Vorlesung

Participants
  • BWL-EaF-Ma-2015 Wahlpflichtbereich Modul "Fortgeschrittene Ökonometrie" 1st-3rd Sem, Elective
  • ECMX-Ma-2019 Wahlpflichtbereich Bereich Econometric Methods Modul "Fortgeschrittene Ökonometrie" 1st-3rd Sem, Elective
  • GOEMIK-Ma-2016 Wahlpflichtbereich Bereich Volkswirtschaftslehre Modul "Fortgeschrittene Ökonometrie" 1st-3rd Sem, Elective
  • MuU-Ma-2013 Wahlpflichtbereich I Wahlpflichtbereich I A.: Methodologie und allgemeine Theorien zur Untersuchung von Märkten und Unternehmen Modul "Fortgeschrittene Ökonometrie" 1st-2nd Sem, Elective
  • VWL-Ma-2009-V2013 Wahlpflichtbereich I Modul "Fortgeschrittene Ökonometrie" 1st-3rd Sem, Elective
  • WiInf-Ma-2010 Wahlpflichtbereich Wahlpflichtbereich II: Informatik, BWL, VWL Wahlpflichtmodule der Volkswirtschaftslehre Modul "Fortgeschrittene Ökonometrie" 1st-3rd Sem, Elective
Exercise: Fortgeschrittene Ökonometrie (WIWI‑C0678)
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.

Participants
  • BWL-Ba-2006-V2013 Kernstudium Wahlpflichtbereich Rechtswissenschaft / Statistik / Wirtschaftsinformatik Modul "Induktive Statistik" 2nd Sem, Elective
  • BWL-Ba-2006-V2013 Vertiefungsstudium Wahlpflichtbereich Bereich Volkswirtschaftslehre, Rechtswissenschaft, Wirtschaftsinformatik, Informatik Vertiefungsbereich Volkswirtschaftslehre Modul "Induktive Statistik" 4th-6th Sem, Elective
  • LA-gbF-kbF-BK-Ba-2011-V2013 Bachelorprüfung in der kleinen beruflichen Fachrichtung Finanz- und Rechnungswesen, Steuern Profil "Finanzdienstleistungen" in der kleinen beruflichen Fachrichtung Wahlpflichtbereich im Profil "Finanzdienstleistungen" Modul "Induktive Statistik" 4th-6th Sem, Elective
  • LA-gbF-kbF-BK-Ba-2011-V2013 Bachelorprüfung in der kleinen beruflichen Fachrichtung Finanz- und Rechnungswesen, Steuern Profil "Steuerung und Dokumentation" in der kleinen beruflichen Fachrichtung Pflichtbereich im Profil "Steuerung und Dokumentation" Modul "Induktive Statistik" 4th Sem, Compulsory
  • LA-gbF-kbF-BK-Ba-2011-V2013 Bachelorprüfung in der kleinen beruflichen Fachrichtung Produktion, Logistik, Absatz Profil "Marketing und Handel" in der kleinen beruflichen Fachrichtung Wahlpflichtbereich im Profil "Marketing und Handel" Modul "Induktive Statistik" 4th-6th Sem, Elective
  • LA-gbF-kbF-BK-Ba-2011-V2013 Bachelorprüfung in der kleinen beruflichen Fachrichtung Produktion, Logistik, Absatz Profil "Produktionswirtschaft" in der kleinen beruflichen Fachrichtung Wahlpflichtbereich im Profil "Produktionswirtschaft" Modul "Induktive Statistik" 4th-6th Sem, Elective
  • LA-gbF-kbF-BK-Ba-2011-V2013 Bachelorprüfung in der kleinen beruflichen Fachrichtung Sektorales Management Profil "Gesundheitsökonomie" in der kleinen beruflichen Fachrichtung Wahlpflichtbereich im Profil "Gesundheitsökonomie" Modul "Induktive Statistik" 4th-6th Sem, Elective
  • LA-gbF-kbF-BK-Ma-2014 Masterprüfung in der großen beruflichen Fachrichtung Fächerübergreifendes Begleitmodul zur Masterarbeit Modul "Fächerübergreifendes Begleitmodul zur Masterarbeit (MA-Arbeit in den BiWi)" 4th Sem, Elective
  • LA-gbF-kbF-BK-Ma-2014 Masterprüfung in der großen beruflichen Fachrichtung Wahlpflichtbereich BWL, VWL, Recht, Statistik Bereich Statistik Modul "Induktive Statistik" 1st-3rd Sem, Elective
  • VWL-Ba-2013 Kernstudium Pflichtbereich statistische und mathematische Grundlagen Modul "Induktive Statistik" 2nd Sem, Compulsory
  • WiInf-Ba-2010-V2013 Kernstudium Pflichtbereich I: Mathematische Grundlagen Modul "Induktive Statistik" 1st-4th Sem, Compulsory
Lecture with integrated exercise: Induktive Statistik (WIWI‑C0460)
Name in diploma supplement
Business Cycle Diagnosis and Economic Forecast
Organisational Unit
Lecturers
SPW
4
Language
German
Cycle
winter semester
Participants at most
no limit
Preliminary knowledge

Grundlegende Kenntnisse aus dem Bereich der Deskriptiven Statistik und der Makroökonomie. Kenntnisse der Regressionsanalyse sind hilfreich, jedoch nicht erforderlich

Abstract

Die Veranstaltung befasst sich in ihrem ersten Teil mit den methodischen und empirischen Grundlagen von Prognosen. Im zweiten Teil werden verschiedene Prognoseverfahren und deren Anwendung in der Praxis vorgestellt. Der dritte Teil der Veranstaltung befasst sich mit der Evaluation von Prognosen, also der Beurteilung von deren Treffsicherheit.

Contents

Teil I: Einführung und Grundlagen

  • Was ist Konjunktur?
  • Wissenschaftstheoretische Grundlagen
  • Statistische Grundlagen

Teil II: Methoden der Konjunkturanalyse

  • Referenzzyklen
  • Konjunkturindikatoren
  • Zeitreihenanalytische Ansätze
  • Kausal-Modelle
  • Intuitive Verfahren
  • Gemischte Verfahren

Teil III: Beurteilung von Konjunkturprognosen

  • Allgemeine Probleme
  • Beurteilung Qualität von Prognosen
  • Prognoseintervalle
Literature
  • Döhrn, R. (2014); Konjunkturdiagnose und -prognose: Eine anwendungsorientierte Einführung. Berlin: Springer-Gabler
  • Die Teilnehmer erhalten in der Vorlesung eine kommentierte Literaturliste. Die Folien zur Vorlesung und ein Skript werden in Moodle zugänglich gemacht.
Participants
  • VWL-Ba-2013 Vertiefungsstudium Wahlpflichtbereich Bereich Volkswirtschaftslehre, Statistik und Ökonometrie Vertiefungsbereich Statistik/Ökonometrie Modul "Konjunkturdiagnose und -prognose" 4th-6th Sem, Elective
  • WiMathe-Ba-2013 VWL-M II Modul "Konjunkturdiagnose und -prognose" 1st-6th Sem, Elective
Lecture with integrated exercise: Konjunkturdiagnose und -prognose (WIWI‑C1101)
Name in diploma supplement
Econometric Methods
Organisational Unit
Lecturers
SPW
2
Language
German
Cycle
winter semester
Participants at most
no limit
Preliminary knowledge

Kenntnisse grundlegender ökonometrischer Methoden, wie bspw. vermittelt in dem Modul "Einführung in die Ökonometrie" sowie gute Kenntnisse der mathematischen Statistik.

Abstract

Vermittlung umfassender Kenntnisse moderner statistischer und ökonometrischer Methoden.

Contents
  • Stochastisches, statistisches und ökonometrisches Modell
  • Identifikation und Multikollinearität
  • Die Schätzeigenschaften der OLS-Methode bei der multiplen Regression
  • Normalverteilte Störvariablen
  • Testen in multiplen Regressionsmodellen
  • Asymptotik
  • Autokorrelation, Heteroskedastizität und die verallgemeinerte Methode der kleinsten Quadrate
  • Paneldaten
Literature
  • Amemiya, T. (1994). Introduction to statistics and econometrics. Cambridge, Mass. [u.a.]: Harvard Univ. Press.
  • Baltagi, B. H. (2011). Econometrics (5. Aufl.). Berlin [u.a.]: Springer.
  • Davidson, R.; MacKinnon, J. G. (1993). Estimation and inference in econometrics. New York [u.a.]: Oxford Univ. Press.
  • Davidson, R.; MacKinnon, J. G. (2004). Econometric theory and methods. New York [u.a.]: Oxford Univ. Press.
  • Greene, W. H. (2012). Econometric analysis (7. Aufl.). Boston [u.a.]: Pearson. 
  • Hayashi, F. (2000). Econometrics. Princeton [u.a.]: Princeton Univ. Press.
  • Verbeek, M. (2012). A guide to modern econometrics (4. Aufl.). Chichester, West Sussex: Wiley.
  • Wooldridge, J. M. (2010). Econometric analysis of cross section and panel data (2. Aufl.). Cambridge, Mass. [u.a.]: MIT Press.
Teaching concept

Präsentation des Stoffes, Darstellung der Theorie und der Praxisrelevanz, Bearbeitung von Übungsaufgaben

Participants
  • BWL-EaF-Ma-2015 Wahlpflichtbereich Modul "Methoden der Ökonometrie" 1st-3rd Sem, Elective
  • GOEMIK-Ma-2016 Pflichtbereich Modul "Methoden der Ökonometrie" 1st-2nd Sem, Compulsory
  • MuU-Ma-2013 Wahlpflichtbereich I Wahlpflichtbereich I A.: Methodologie und allgemeine Theorien zur Untersuchung von Märkten und Unternehmen Modul "Methoden der Ökonometrie" 1st-2nd Sem, Elective
  • VWL-Ma-2009-V2013 Pflichtbereich Modul "Methoden der Ökonometrie" 1st-2nd Sem, Compulsory
  • WiInf-Ma-2010 Wahlpflichtbereich Wahlpflichtbereich II: Informatik, BWL, VWL Wahlpflichtmodule der Volkswirtschaftslehre Modul "Methoden der Ökonometrie" 1st-3rd Sem, Elective
  • WiMathe-Ma-2013 VWL-M I Modul "Methoden der Ökonometrie" 1st-4th Sem, Elective
  • WiMathe-Ma-2013 VWL-M II Modul "Methoden der Ökonometrie" 1st-4th Sem, Elective
Lecture: Methoden der Ökonometrie (WIWI‑C0468)
Name in diploma supplement
Econometric Methods
Organisational Unit
Lecturers
SPW
2
Language
German
Cycle
winter semester
Participants at most
no limit
Preliminary knowledge

Kenntnisse grundlegender ökonometrischer Methoden so wie vermittelt etwa in dem Modul "Einführung in die Ökonometrie" sowie gute Kenntnisse der mathematischen Statistik.

Abstract

Vermittlung umfassender Kenntnisse moderner statistischer und ökonometrischer Methoden.

Contents

siehe Vorlesung

Literature

siehe Vorlesung

Teaching concept

Präsentation des Stoffes, Darstellung der Theorie und der Praxisrelevanz, Bearbeitung von Übungsaufgaben

Participants
  • BWL-EaF-Ma-2015 Wahlpflichtbereich Modul "Methoden der Ökonometrie" 1st-3rd Sem, Elective
  • GOEMIK-Ma-2016 Pflichtbereich Modul "Methoden der Ökonometrie" 1st-2nd Sem, Compulsory
  • MuU-Ma-2013 Wahlpflichtbereich I Wahlpflichtbereich I A.: Methodologie und allgemeine Theorien zur Untersuchung von Märkten und Unternehmen Modul "Methoden der Ökonometrie" 1st-2nd Sem, Elective
  • VWL-Ma-2009-V2013 Pflichtbereich Modul "Methoden der Ökonometrie" 1st-2nd Sem, Compulsory
  • WiInf-Ma-2010 Wahlpflichtbereich Wahlpflichtbereich II: Informatik, BWL, VWL Wahlpflichtmodule der Volkswirtschaftslehre Modul "Methoden der Ökonometrie" 1st-3rd Sem, Elective
  • WiMathe-Ma-2013 VWL-M I Modul "Methoden der Ökonometrie" 1st-4th Sem, Elective
  • WiMathe-Ma-2013 VWL-M II Modul "Methoden der Ökonometrie" 1st-4th Sem, Elective
Exercise: Methoden der Ökonometrie (WIWI‑C0677)
Name in diploma supplement
Multivariate Time Series Analysis
Organisational Unit
Lecturers
SPW
2
Language
German
Cycle
irregular
Participants at most
no limit
Preliminary knowledge

Kenntnisse grundlegender ökonometrischer Methoden wie etwa in dem Modul "Einführung in die Ökonometrie" vermittelt sowie gute Kenntnisse der mathematischen Statistik. Außerdem Kenntnisse der univariaten Zeitreihenalayse wie etwa in dem Modul "Zeitreihenanalyse" vermittelt.

Abstract

Vermittlung der Theorie stationärer und nicht-stationärer Vektor-Autoregressiver (VAR) Modelle und ihrer praktischen Implementierung.

Contents
  • stationäre VAR Modelle
  • Prognosen
  • Kointegration
  • Fehlerkorrekturmodelle
  • Parameterschätzung
Literature
  • Hamilton (1994) Time Series Analysis. Princeton University Press, 1st ed.
  • Lütkepohl (2005) New Introduction to Multiple Time Series Analysis. Springer, 1st ed.
  • Tsay (2010) Analysis of Financial Time Series. Wiley, 3rd ed.
  • Tsay (2014) Multivariate Time Series Analysis: With R and Financial Applications. Wiley, 1st ed.
Teaching concept

Präsentation von VAR Modellen und Fehlerkorrektur-Modellen.

Participants
  • BWL-EaF-Ma-2015 Wahlpflichtbereich Modul "Multivariate Zeitreihenanalyse" 1st-3rd Sem, Elective
  • ECMX-Ma-2019 Wahlpflichtbereich Bereich Econometric Methods Modul "Multivariate Zeitreihenanalyse" 1st-3rd Sem, Elective
  • MuU-Ma-2013 Wahlpflichtbereich I Wahlpflichtbereich I A.: Methodologie und allgemeine Theorien zur Untersuchung von Märkten und Unternehmen Modul "Multivariate Zeitreihenanalyse" 1st-2nd Sem, Elective
  • VWL-Ma-2009-V2013 Wahlpflichtbereich I Modul "Multivariate Zeitreihenanalyse" 1st-3rd Sem, Elective
Lecture: Multivariate Zeitreihenanalyse (WIWI‑C1136)
Name in diploma supplement
Multivariate Time Series Analysis
Organisational Unit
Lecturers
SPW
2
Language
German
Cycle
irregular
Participants at most
no limit
Preliminary knowledge

Siehe Vorlesung.

Contents

Siehe Vorlesung.

Literature

Siehe Vorlesung.

Teaching concept

Präsentation von VAR Modellen und Fehlerkorrektur-Modellen, Bearbeitung von theoretischen und praktischen Übungsaufgaben - letztere mit Hilfe statistischer Software

Exam

Bearbeitung von theoretischen und praktischen Übungsaufgaben - letztere mit Hilfe statistischer Software

Participants
  • BWL-EaF-Ma-2015 Wahlpflichtbereich Modul "Multivariate Zeitreihenanalyse" 1st-3rd Sem, Elective
  • ECMX-Ma-2019 Wahlpflichtbereich Bereich Econometric Methods Modul "Multivariate Zeitreihenanalyse" 1st-3rd Sem, Elective
  • MuU-Ma-2013 Wahlpflichtbereich I Wahlpflichtbereich I A.: Methodologie und allgemeine Theorien zur Untersuchung von Märkten und Unternehmen Modul "Multivariate Zeitreihenanalyse" 1st-2nd Sem, Elective
  • VWL-Ma-2009-V2013 Wahlpflichtbereich I Modul "Multivariate Zeitreihenanalyse" 1st-3rd Sem, Elective
Exercise: Multivariate Zeitreihenanalyse (WIWI‑C1137)
Name in diploma supplement
Recent Developments in Econometrics
Organisational Unit
Lecturers
SPW
2
Language
English
Cycle
winter semester
Participants at most
no limit
Preliminary knowledge

Kenntnisse ökonometrischer Methoden wie etwa in dem Modul "Methoden der Ökonometrie" vermittelt sowie gute Kenntnisse der mathematischen Statistik.

Abstract

Vermittlung umfassender Kenntnisse moderner statistischer und ökonometrischer Methoden.

Contents

Ausgewählte Themen, bspw.:

  • Moderne ökonometrische Methoden:
    • Schätzung kausaler Effekte
    • Asymptotik
    • Heteroskedastizität
    • Mehrgleichungssysteme (3SLS, SUR etc.)
    • Verallgemeinerte Momentenmethode
    • Instrumentvariablen
    • Paneldaten
  • Empirical Processes:
    • Asymptotics:
      • Review of modes of convergence
      • Weak, Strong, general Law of Large Numbers, Law of Iterated Logarithm
      • Ergodic Theorem, Delta Method
      • Central Limit Theorems, regular and functional
      • Transformations: variance stabilization and symmetrization
    • Empirical Processes:
      • Weak convergence, outer integrals, measurability
      • Maximal inequalities, covering numbers
      • Symmetrization
      • Donsker Theorem, Vapnik Cervonenkis classes, invariance principle
      • Hadamard differentiability
      • Bootstrap, Delta method for the bootstrap
      • Semiparametric methods
    • Nonparametric Econometrics:
      • Univariate density estimation
      • Inference about the density
      • Nonparametric regression
      • Regression with discrete covariates
      • Uniform Central Limit Theorems for Nonparametric Statistics
Literature
  • DasGupta, A. (2008). Asymptotic Theory of Statistics and Probability, Springer
  • Hayashi, F. (2000). Econometrics. Princeton [u.a.]: Princeton Univ.
  • Kosorok, M. (2008). Introduction to Empirical Processes and Semiparametric Inference, Springer
  • Pagan, R., Ullah, A., (2008). Nonparametric Econometrics: Theory and Parctice. Cambridge Univ. Press
  • Serfling, R., (1982). Approximation Theorems of Mathematical Statistics. Wiley and Sons
  • Shorak, G., Wellner, J., (1986). Empirical Processes with Applications to Statistics, Wiley and Sons
  • van der Vaart, A., Wellner, J. (1996). Weak Convergence and Empirical Processes, Springer
  • van der Vaart, A.,  (1998). Asymptotic Statistics. Cambridge Univ. Press
  • Wooldridge, J. M. (2010). Econometric analysis of cross section and panel data (2. Aufl.). Cambridge, Mass. [u.a.]: MIT Press
Teaching concept

Die Veranstaltung ist als Vorlesung konzipiert, die jedoch durch vielfältige, sachorientierte Diskussionen ihren Frontalcharakter weitestgehend verliert. Dazu R-Illustrationen, gemeinsames Programmieren der statistischen Konzepte, Übungsaufgaben.

Participants
  • BWL-EaF-Ma-2015 Wahlpflichtbereich Modul "Neuere Entwicklungen der Ökonometrie" 1st-3rd Sem, Elective
  • ECMX-Ma-2019 Pflichtbereich Modul "Neuere Entwicklungen der Ökonometrie" 1st Sem, Compulsory
  • GOEMIK-Ma-2016 Wahlpflichtbereich Bereich Volkswirtschaftslehre Modul "Neuere Entwicklungen der Ökonometrie" 1st-3rd Sem, Elective
  • VWL-Ma-2009-V2013 Wahlpflichtbereich I Modul "Neuere Entwicklungen der Ökonometrie" 1st-3rd Sem, Elective
  • WiMathe-Ma-2013 VWL-Controlling Modul "Neuere Entwicklungen der Ökonometrie" 1st-3rd Sem, Elective
  • WiMathe-Ma-2013 VWL-M I Modul "Neuere Entwicklungen der Ökonometrie" 1st-3rd Sem, Elective
  • WiMathe-Ma-2013 VWL-M II Modul "Neuere Entwicklungen der Ökonometrie" 1st-3rd Sem, Elective
Lecture: Neuere Entwicklungen der Ökonometrie (WIWI‑C0465)
Name in diploma supplement
Recent Developments in Econometrics
Organisational Unit
Lecturers
SPW
2
Language
English
Cycle
winter semester
Participants at most
no limit
Preliminary knowledge

Siehe Vorlesung

Contents

Siehe Vorlesung

Literature

Siehe Vorlesung

Participants
  • BWL-EaF-Ma-2015 Wahlpflichtbereich Modul "Neuere Entwicklungen der Ökonometrie" 1st-3rd Sem, Elective
  • ECMX-Ma-2019 Pflichtbereich Modul "Neuere Entwicklungen der Ökonometrie" 1st Sem, Compulsory
  • GOEMIK-Ma-2016 Wahlpflichtbereich Bereich Volkswirtschaftslehre Modul "Neuere Entwicklungen der Ökonometrie" 1st-3rd Sem, Elective
  • VWL-Ma-2009-V2013 Wahlpflichtbereich I Modul "Neuere Entwicklungen der Ökonometrie" 1st-3rd Sem, Elective
  • WiMathe-Ma-2013 VWL-Controlling Modul "Neuere Entwicklungen der Ökonometrie" 1st-3rd Sem, Elective
  • WiMathe-Ma-2013 VWL-M I Modul "Neuere Entwicklungen der Ökonometrie" 1st-3rd Sem, Elective
  • WiMathe-Ma-2013 VWL-M II Modul "Neuere Entwicklungen der Ökonometrie" 1st-3rd Sem, Elective
Exercise: Neuere Entwicklungen der Ökonometrie (WIWI‑C1130)
Name in diploma supplement
Practising Econometric Research
Organisational Unit
Lecturers
SPW
2
Language
English
Cycle
winter semester
Participants at most
20
Preliminary knowledge

A working knowledge of econometrics is required. Skills in statistical programming may be helpful.

Abstract

Participants gain insight into recent econometric research and are familiarized at an early stage with how professional researchers present by attending several research seminar presentations. Students prepare themselves for the presentations by reading suitable seminal papers and/or working paper versions on which the presentation is based beforehand. Summaries of the seminars and a small final project relating to a selected presentation must be prepared.

Contents

Students may choose from a list of seminars at all campuses of TUD, UDE and RUB. These will mostly be an appropriate subset with statistical/econometric focus of the seminars linked at the bottom of http://rgs-econ.org/courses/.

Literature

Papers underlying the presentations, to be determined at a later stage.

Participants
  • ECMX-Ma-2019 Wahlpflichtbereich Bereich Applied Econometrics Modul "Practising Econometric Research" 1st-3rd Sem, Elective
Seminar: Practising Econometric Research (WIWI‑C1139)
Name in diploma supplement
Stochastic Simulation
Organisational Unit
Lecturers
SPW
2
Language
English
Cycle
irregular
Participants at most
no limit
Preliminary knowledge

Grundlegende Kenntnisse der Wahrscheinlichkeitstheorie und mathematischen Statistik sowie erste statistische Programmiererfahrungen sind wünschenswert.

Abstract

Vermittlung von Theorie und praktischer Durchführung von Simulationsstudien, welche statistische Berechnungen erheblich vereinfachen können.

Contents
  • Einführung in die Monte Carlo Methode
  • Erzeugung von Pseudozufallszahlen
  • Varianzreduktion
  • Rare-Event Simulation
  • Effiziente Simulation von Stochastischen Prozessen
  • Markov Chain Monte Carlo Methoden
  • Anwendungen
Literature

Asmussen, Glynn (2007): Stochastic Analysis. Springer, 1st ed

Teaching concept

Die Veranstaltung ist als Vorlesung konzipiert, die jedoch durch vielfältige, sachorientierte Diskussionen ihren Frontalcharakter weitestgehend verliert. Dazu R-Illustrationen, gemeinsames Programmieren der statistischen Konzepte, Übungsaufgaben.

Participants
  • BWL-EaF-Ma-2015 Wahlpflichtbereich Modul "Stochastic Simulation" 1st-3rd Sem, Elective
  • ECMX-Ma-2019 Wahlpflichtbereich Bereich Econometric Methods Modul "Stochastic Simulation" 1st-3rd Sem, Elective
  • VWL-Ma-2009-V2013 Wahlpflichtbereich I Modul "Stochastic Simulation" 1st-3rd Sem, Elective
Lecture: Stochastic Simulation (WIWI‑C1141)
Name in diploma supplement
Stochastic Simulation
Organisational Unit
Lecturers
SPW
2
Language
English
Cycle
irregular
Participants at most
no limit
Preliminary knowledge

Siehe Vorlesung.

Contents

Siehe Vorlesung.

Literature

Siehe Vorlesung.

Teaching concept

Bearbeitung von theoretischen und praktischen Übungsaufgaben – letztere mit Hilfe statistischer Software.

Participants
  • BWL-EaF-Ma-2015 Wahlpflichtbereich Modul "Stochastic Simulation" 1st-3rd Sem, Elective
  • ECMX-Ma-2019 Wahlpflichtbereich Bereich Econometric Methods Modul "Stochastic Simulation" 1st-3rd Sem, Elective
  • VWL-Ma-2009-V2013 Wahlpflichtbereich I Modul "Stochastic Simulation" 1st-3rd Sem, Elective
Exercise: Stochastic Simulation (WIWI‑C1142)
Name in diploma supplement
Time Series Analysis
Organisational Unit
Lecturers
SPW
2
Language
German
Cycle
summer semester
Participants at most
no limit
Preliminary knowledge

Kenntnisse grundlegender ökonometrischer Methoden wie etwa in dem Modul "Einführung in die Ökonometrie" vermittelt sowie gute Kenntnisse der mathematischen Statistik. Hilfreich, aber nicht unbedingt notwendig, sind Kenntnisse einer formaleren Herangehensweise an die Ökonometrie wie etwa in dem Modul "Methoden der Ökonometrie" vermittelt.

Abstract

Vermittlung der grundlegenden linearen Zeitreihenmodelle und ihre Quantifizierung anhand von Zeitreihen.

Contents
  • Univariate stationäre Zeitreihenmodelle
  • Prognosen
  • Multivariate Zeitreihenmodelle
  • Einheitswurzelprozess
  • Kointegrationsanalyse
Literature
  • Brockwell, P. J.; Davis, R. A. (2016). Introduction to Time Series and Forecasting. New York: Springer; Auflage: 3rd ed. 2016
  • Brockwell, P. J.; Davis, R. A. (2009). Time Series and Methods. New York: Springer; Auflage: 2nd ed. 1991. 2nd printing 2009
  • Enders, W. (2010). Applied Economic Time Series (3. Aufl.). Hoboken, NJ: Wiley.
  • Hamilton, J. D. (1994). Time series analysis. Princeton, NJ: Princeton Univ. Press.
  • Hassler, U. (2016). Stochastic Processes and Calculus: An Elementary Introduction with Applications. New York: Springer; Auflage: 1st ed. 2016
  • Hayashi, F. (2000). Econometrics. Princeton [u.a.]: Princeton Univ. Press.
  • Schlittgen, R.; Streitberg, B. H. J. (2001). Zeitreihenanalyse (9. Aufl.). München [u.a.]: Oldenbourg.
Teaching concept

Präsentation der verschiedenen Zeitreihenmodelle, Darstellung ihrer Schätzung, Bearbeitung von Übungsaufgaben

Participants
  • BWL-EaF-Ma-2015 Pflichtbereich Modul "Zeitreihenanalyse" 1st-2nd Sem, Compulsory
  • GOEMIK-Ma-2016 Wahlpflichtbereich Bereich Volkswirtschaftslehre Modul "Zeitreihenanalyse" 1st-3rd Sem, Elective
  • MuU-Ma-2013 Wahlpflichtbereich I Wahlpflichtbereich I A.: Methodologie und allgemeine Theorien zur Untersuchung von Märkten und Unternehmen Modul "Zeitreihenanalyse" 1st-2nd Sem, Elective
  • VWL-Ma-2009-V2013 Pflichtbereich Modul "Zeitreihenanalyse" 1st-2nd Sem, Compulsory
  • WiInf-Ma-2010 Wahlpflichtbereich Wahlpflichtbereich II: Informatik, BWL, VWL Wahlpflichtmodule der Volkswirtschaftslehre Modul "Zeitreihenanalyse" 1st-3rd Sem, Elective
Lecture: Zeitreihenanalyse (WIWI‑C0466)
Name in diploma supplement
Time Series Analysis
Organisational Unit
Lecturers
SPW
2
Language
German
Cycle
summer semester
Participants at most
no limit
Preliminary knowledge

Kenntnisse grundlegender ökonometrischer Methoden wie etwa in dem Modul "Einführung in die Ökonometrie" vermittelt sowie gute Kenntnisse der mathematischen Statistik. Hilfreich, aber nicht unbedingt notwendig, sind Kenntnisse einer formaleren Herangehensweise an die Ökonometrie wie etwa in dem Modul "Methoden der Ökonometrie" vermittelt.

Abstract

Vermittlung der grundlegenden linearen Zeitreihenmodelle und ihre Quantifizierung anhand von Stichprobendaten.

Contents

siehe Vorlesung

Literature

siehe Vorlesung

Teaching concept

Präsentation der verschiedenen Zeitreihenmodelle, Darstellung ihrer Schätzung, Bearbeitung von Übungsaufgaben

Participants
  • BWL-EaF-Ma-2015 Pflichtbereich Modul "Zeitreihenanalyse" 1st-2nd Sem, Compulsory
  • GOEMIK-Ma-2016 Wahlpflichtbereich Bereich Volkswirtschaftslehre Modul "Zeitreihenanalyse" 1st-3rd Sem, Elective
  • MuU-Ma-2013 Wahlpflichtbereich I Wahlpflichtbereich I A.: Methodologie und allgemeine Theorien zur Untersuchung von Märkten und Unternehmen Modul "Zeitreihenanalyse" 1st-2nd Sem, Elective
  • VWL-Ma-2009-V2013 Pflichtbereich Modul "Zeitreihenanalyse" 1st-2nd Sem, Compulsory
  • WiInf-Ma-2010 Wahlpflichtbereich Wahlpflichtbereich II: Informatik, BWL, VWL Wahlpflichtmodule der Volkswirtschaftslehre Modul "Zeitreihenanalyse" 1st-3rd Sem, Elective
Exercise: Zeitreihenanalyse (WIWI‑C0679)