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Analyse von Finanzmarktdaten mit R

Name of module in english: Analysis of Financial Market Data with R

Exam number: 6764

Semester: ab 1. Semester

Duration of the module: Ein Semester

Form of the module (i.e. obligatory, elective etc.): Wahlpflicht

Frequency of module offer: Jedes zweite Semester

Prerequisites: Grundkenntnisse in Finanzwirtschaft, Statistik und Mathematik.

Applicability of module for other study programmes:
Pflicht- bzw. Wahlmodul für andere Studiengänge. Das Nähere regeln die Bestimmungen des entsprechenden Studiengangs.

Person responsible for module: Prof. Dr. Sven Husmann

Name of the professor: Prof. Dr. Sven Husmann

Language of teaching: Deutsch

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Kontaktzeit (Vorlesung, Übung etc.): 45 Std.; Selbststudium: 135 Std.

Contact hours (per week in semester): 4

Methods and duration of examination:
Ausnahme für den Sommersemester 2020: Aufgrund der Online-Form des Kurses ist die Art der Prüfung für den Sommersemester 2020 nach § 7., Absatz 1., Punkt 5. der SPO vom 05.07.2017 definiert. Demzufolge ist die Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten die erfolgreiche Teilnahme an einer mündlichen Prüfung im Umfang von ca. 20 Minuten je Studierenden UND einer häuslichen Anfertigung der Prüfungsleistung.

Emphasis of the grade for the final grade: Regeln die Bestimmungen des entsprechenden Studiengangs

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
Fachliche Kompetenzen: Im Modul Analyse von Finanzmarktdaten mit R sollen die Studierenden befähigt werden, finanzwirtschaftliche Probleme mit der Programmiersprache R zu lösen. Ein Schwerpunkt liegt auf der Aufbereitung und Verarbeitung von Daten für ökonomische Fragestellungen.

Außerfachliche und überfachliche Kompetenzen: Den Studierenden werden im Umgamg mit e-Ressourcen wie virtuellen Konferenzen und Online-Lernvideos geschult.

Contents of the module:
- Datentypen in R
- Datenbearbeitung, Funktionen und Zufallszahlengenerierung
- Grafische Darstellung
- Lineare Regressionsanalyse, Testverfahren
- Zeitreihenanalyse: Autoregressive Modelle (AR, ARX), Schätzmethoden, Prognosen
- Simulationsverfahren: Monte-Carlo-Simulation, Bootstrapping, Permutations-Tests


Teaching and learning methods:
Videotutorials, virtuelle Übungen und virtuelle Sprechstunden

Special features (e.g. percentage of online-work, practice, guest speaker, etc.):
Im Sommersemester 2020 findet der Kurs ausschließlich online statt.  Die Vorlesung zur Veranstaltung findet ausschließlich online statt. Hierfür gibt es in moodle ca. zwei Videos pro Woche, die Sie bitte in der gleichen Woche bearbeiten. Zudem finden Online-Vorlesungen als offene Diskussion zu den Videovorlesungen statt. Zusätzlich zu den Videos gibt es wöchentlich zwei inhaltsgleiche Übungen. Diese finden im Sommersemester 2020 nur online statt. Ebenso bieten wir virtuelle Sprechstunden zu den Übungen (Frau Shivarova) und den Vorlesungen (Herr Steinert) an. Bitte vereinbaren Sie hierfür individuell einen Besprechungstermin.

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Literaturangaben entnehmen Sie bitte dem Moodle-Kurs.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.