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Modul (6 Credits)
Zeitreihenanalyse
- Name im Diploma Supplement
- Time Series Analysis
- Verantwortlich
- Voraussetzungen
- Siehe Prüfungsordnung.
- Workload
- 180 Stunden studentischer Workload gesamt, davon:
- Präsenzzeit: 60 Stunden
- Vorbereitung, Nachbereitung: 60 Stunden
- Prüfungsvorbereitung: 60 Stunden
- Dauer
- Das Modul erstreckt sich über 1 Semester.
- Qualifikationsziele
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
- Praxisrelevanz
Die Praxisrelevanz ist aufgrund der großen Bedeutung der Empirie in den Wirtschaftswissenschaften hoch und wird sich noch weiter erhöhen.
- Prüfungsmodalitäten
Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in der Gestalt einer Klausur (in der Regel: 60-90 Minuten).
- Verwendung in Studiengängen
- Bestandteile
Vorlesung (3 Credits)
Zeitreihenanalyse
- Name im Diploma Supplement
- Time Series Analysis
- Anbieter
- Lehrperson
- SWS
- 2
- Sprache
- deutsch
- Turnus
- Sommersemester
- maximale Hörerschaft
- unbeschränkt
- empfohlenes Vorwissen
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.
- Lehrinhalte
- Univariate stationäre Zeitreihenmodelle
- Prognosen
- Multivariate Zeitreihenmodelle
- Einheitswurzelprozess
- Kointegrationsanalyse
- Literaturangaben
- 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.
- didaktisches Konzept
Präsentation der verschiedenen Zeitreihenmodelle, Darstellung ihrer Schätzung, Bearbeitung von Übungsaufgaben
- Hörerschaft
Übung (3 Credits)
Zeitreihenanalyse
- Name im Diploma Supplement
- Time Series Analysis
- Anbieter
- Lehrperson
- SWS
- 2
- Sprache
- deutsch
- Turnus
- Sommersemester
- maximale Hörerschaft
- unbeschränkt
- empfohlenes Vorwissen
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.
- Lehrinhalte
siehe Vorlesung
- Literaturangaben
siehe Vorlesung
- didaktisches Konzept
Präsentation der verschiedenen Zeitreihenmodelle, Darstellung ihrer Schätzung, Bearbeitung von Übungsaufgaben
- Hörerschaft