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Module (6 Credits)
Fächerübergreifendes Begleitmodul zur Masterarbeit (MA-Arbeit in den BiWi)
- Responsible
- Studiengangskoordinator/-in in Verbindung mit Studiendekan/-in
- Admission criteria
- See exam regulations.
- Workload
- 180 hours of student workload, in detail:
- Attendance: 45 hours
- Preparation, follow up: 135 hours
- Duration
- The module takes 1 semester(s).
- Qualification Targets
- Wissenschaftsbasierte Weiterentwicklung professionellen Handelns
- Entwicklung und Festigung einer forschenden Lernhaltung
- Einsatz von fachwissenschaftlichem Metawissen sowie Rückgriff auf wissenschaftstheoretische Konzepte
- Vertrautheit mit den statistischen Methoden empirisch-quantitativer Wirtschaftsforschung
- Fähigkeit, Weiterentwicklungen in der Fachwissenschaft bzw. Fachdidaktik zu verfolgen und sich selbstständig neue empirische Befunde anzueignen
- Module Exam
Die Veranstaltung ist Teil des interdisziplinären Moduls „Professionelles Handeln wissenschaftsbasiert weiterentwickeln“ zur Begleitung der MA-Arbeit. Das Modul ist unbenotet. (Hier: Es ist eine der vier aufgeführten Lehrveranstaltungen (mit Übung) im Umfang von 6 Credits zu belegen.)
- Usage in different degree programs
- Elements
Lecture with integrated exercise (6 Credits)
Induktive Statistik
- Name in diploma supplement
- Statistical Inference
- Organisational Unit
- Fachgebiet Statistik, Lehrstuhl für Ökonometrie
- Lecturers
- Prof. Dr. Andreas Behr, Prof. Dr. Christoph Hanck
- SPW
- 4
- Language
- German
- Cycle
- summer semester
- Participants at most
- no limit
- Participants
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.
Lecture (3 Credits)
Einführung in die Ökonometrie
- Name in diploma supplement
- Introduction to Econometrics
- Organisational Unit
- Lehrstuhl für Ökonometrie
- Lecturers
- Prof. Dr. Christoph Hanck, Prof. Dr. Yannick Hoga
- SPW
- 2
- Language
- German
- Cycle
- winter semester
- Participants at most
- no limit
- Participants
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
Exercise (3 Credits)
Einführung in die Ökonometrie
- Name in diploma supplement
- Introduction to Econometrics
- Organisational Unit
- Lehrstuhl für Ökonometrie
- Lecturers
- Prof. Dr. Christoph Hanck, wissenschaftliche Mitarbeiter(innen)
- SPW
- 2
- Language
- German
- Cycle
- winter semester
- Participants at most
- no limit
- Participants
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
Lecture (3 Credits)
Wirtschaftsstatistik
- Name in diploma supplement
- Economic (Business) Statistics
- Organisational Unit
- Fachgebiet Statistik
- Lecturers
- Prof. Dr. Andreas Behr
- SPW
- 2
- Language
- German
- Cycle
- summer semester
- Participants at most
- no limit
- Participants
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.
Exercise (3 Credits)
Wirtschaftsstatistik
- Name in diploma supplement
- Economic (Business) Statistics
- Organisational Unit
- Fachgebiet Statistik
- Lecturers
- Prof. Dr. Andreas Behr
- SPW
- 2
- Language
- German
- Cycle
- summer semester
- Participants at most
- no limit
- Participants
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.
Lecture (3 Credits)
Computergestützte Methoden
- Name in diploma supplement
- Statistics and Computing
- Organisational Unit
- Fachgebiet Statistik
- Lecturers
- Prof. Dr. Andreas Behr
- SPW
- 2
- Language
- German
- Cycle
- winter semester
- Participants at most
- no limit
- Participants
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.
Exercise (3 Credits)
Computergestützte Methoden
- Name in diploma supplement
- Statistics and Computing
- Organisational Unit
- Fachgebiet Statistik
- Lecturers
- Prof. Dr. Andreas Behr
- SPW
- 2
- Language
- German
- Cycle
- winter semester
- Participants at most
- no limit
- Participants
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.