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Modul (6 Credits)

Empirische Bilanzanalyse

Name im Diploma Supplement
Empirical Balance Sheet Analysis
Verantwortlich
Voraus­setzungen
Siehe Prüfungsordnung.
Workload
180 Stunden studentischer Workload gesamt, davon:
  • Präsenzzeit: 60 Stunden
  • Vorbereitung, Nachbereitung: 75 Stunden
  • Prüfungsvorbereitung: 45 Stunden
Dauer
Das Modul erstreckt sich über 1 Semester.
Qualifikations­ziele

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
Praxisrelevanz

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

Prüfungs­modalitäten

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

Verwendung in Studiengängen
  • ECMXWahlpflichtbereichME6 Applied Econometrics1.-3. FS, Wahlpflicht
  • GOEMIKWahlpflichtbereich Bereich Volkswirtschaftslehre1.-3. FS, Wahlpflicht
  • MuUWahlpflichtbereich IWahlpflichtbereich I A.: Methodologie und allgemeine Theorien zur Untersuchung von Märkten und Unternehmen1.-2. FS, Wahlpflicht
  • VWLWahlpflichtbereich I1.-3. FS, Wahlpflicht
  • WiMatheVWL-M I 1.-4. FS, Wahlpflicht
  • WiMatheVWL-M II1.-4. FS, Wahlpflicht
Bestandteile
Name im Diploma Supplement
Empirical Balance Sheet Analysis
Anbieter
Lehrperson
SWS
2
Sprache
deutsch
Turnus
unregelmäßig
maximale Hörerschaft
20
Erläuterung zum unregelmäßigen Turnus
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.
empfohlenes Vorwissen

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.

Lehrinhalte
  • Stochastisches Regressionsmodell
  • Statische Panelmodelle
  • Dynamische Paneldmodelle
  • Logit-/Probit-Regression
  • Entscheidungsbäume und Zufallswälder
  • Anwendung der Methoden auf Unternehmensbilanzdaten zur vertieften Diskussion ökonomischer Fragestellungen
Literaturangaben
  • 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.
didaktisches Konzept

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

Hörerschaft
Vorlesung: Empirische Bilanzanalyse (WIWI‑C1078)
Name im Diploma Supplement
Empirical Balance Sheet Analysis
Anbieter
Lehrperson
SWS
2
Sprache
deutsch
Turnus
unregelmäßig
maximale Hörerschaft
20
Erläuterung zum unregelmäßigen Turnus
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.
empfohlenes Vorwissen

Kenntnisse der Methoden der deskriptiven und induktiven Statistik, Statistiksoftware R

Lehrinhalte

siehe Vorlesung

Literaturangaben

siehe Vorlesung

didaktisches Konzept

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

Hörerschaft
Übung: Empirische Bilanzanalyse (WIWI‑C1079)
Modul: Empirische Bilanzanalyse (WIWI‑M0785)