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Seminar: Analyse ökonomischer Zeitreihen

Modulbezeichnung in Englisch: Seminar: Analysis of Economic Time Series

Prüfungsnummer: 3061, 6097

Semester: ab 4. Semester (Schwerpunktbildung)

Dauer des Moduls: Ein Semester

Art des Moduls (Pflicht, Wahl, etc.): Wahlpflicht

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Jedes Wintersemester

Zugangsvoraussetzungen: "Statistik", "Angewandte Statistik (Statistik 2)" wünschenwert. Abgeschlossene Grundlagenausbildung empfohlen. Verbindliche Anmeldung über den Lehrstuhl erforderlich. Anzahl der Teilnehmer_innen ist beschränkt.

Verwendbarkeit des Moduls für andere Studiengänge:
Pflicht- bzw. Wahlmodul für andere Studiengänge. Das Nähere regeln die Bestimmungen des entsprechenden Studiengangs.

Modulverantwortlicher/Modulverantwortliche: Prof. Dr. Wolfgang Schmid

Name der/des Hochschullehrer/s: Prof. Dr. Wolfgang Schmid

Lehrsprache: Deutsch / Englisch

Zahl der zugeteilten ECTS-Credits: 6

Gesamtworkload und ihre Zusammensetzung (z.B. Selbststudium + Kontaktzeit):
Kontaktzeit (Vorlesung, Übung, Seminar etc.) 33,75 Std.; Selbststudium: 146,25 Std.

Lehrveranstaltungsstunden (LVS): 2

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Erfolgreiche Anfertigung einer Seminar-/Hausarbeit im Umfang von ca. 15-20 Seiten sowie Präsentation der Ergebnisse der Arbeit

Gewichtung der Note in der Gesamtnote: Regeln die Bestimmungen des entsprechenden Studiengangs

Qualifikationsziele des Moduls:
Fachliche Kompetenzen:
Die Studierenden kennen und verstehen die Grundlagen der Zeitreihenanalyse, insbesondere:
- lineare Regression
- Eigenschaften von Zeitreihen (Autokorrelation, Stationarität, Invertierbarkeit, Heteroskedastizitätseigenschaften)
- ARMA (autoregressive moving average) Prozesse und ihre Eigenschaften
- ausgewählte ARMA-Erweiterungen (ARIMA, S-ARIMA, PARMA, ARFIMA)
- Schätzverfahren (parametrisch und nichtparametrisch)
- Vorhersage-/Prognoseverfahren
- Benutzung der Statistiksoftware R in der Zeitreihenanalyse
Ferner können die Studierenden die erlernten Methoden und Kenntnisse im ökonomischen Kontext anwenden.
Außerfachliche und überfachliche Kompetenzen:
- Selbstreflexion, Lernstandsanalyse, individuelle Lern- und Planungsstrategien
- Erarbeitung wissenschaftlicher Fragestellungen
- Beschaffung von Informationen und Literatur
- Lesen und Verstehen wissenschaftlicher Texte
- Verfassen wissenschaftlicher Texte
- Erstellung schriftlicher Arbeiten
- Erstellung von Referaten und Vorträgen
- Anwendung spezieller Präsentationstechniken
- Akademischer Diskurs und wissenschaftliche Diskussion mündlich/schriftlich

Inhalte des Moduls:
Das Seminar Zeitreihenanalyse beschäftigt sich mit den Grundlagen der Zeitreihenanalyse und ihren Anwendungen in den Wirtschaftswissenschaften.
Die Analyse, Interpretation und Vorhersage von Zeitreihen rücken immer mehr in den Focus von moderner Forschung in der Finanzwissenschaft und Ökonomie. Wegen der großen Relevanz in den Wirtschaftswissenschaften wird im Seminar die grundlegende Theorie von Zeitreihen betrachtet. Diese Theorie entwickelte sich in den letzten Jahrzehnten und findet heute große Anwendung.
Die Studierenden lernen die erwähnten statistischen Methoden und Zusammenhänge, die zur adäquaten Analyse von ökonomischen Zeitreihen benötigt werden. Ferner wenden die Studenten die Methoden mit Hilfe der Statistik-Software R an und schreiben eine dazugehörige Projektarbeit. Die Projektarbeit kann in Englisch oder Deutsch verfasst werden. Zusätzlich präsentieren die Studierenden in einem Vortrag auf Deutsch oder Englisch ihre Arbeit. Das Seminar selbst wird auf Deutsch gehalten.

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Seminaristischer Unterricht mit Projektarbeit sowie abschließender Präsentation der Ergebnisse, Selbststudium

Besonderes (z.B. Online-Anteil, Praxisbesuch, Gastvorträge, etc.):
Tutorium zur R-Einführung

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
P.J. Brockwell and R.A. Davis (2002): Introduction to time series and forecasting. 2nd ed. New York. Berlin. Springer.
J. D. Cryer (2008): Time Series Analysis - With Applications in R. 2nd ed. New York. Springer.
J. Hamilton (1994). Time series analysis. New Jersey. Princeton University Press.
A. Harvey (1990): The econometric analysis of time series. 2nd ed. New York. Allan.
D. Ruppert (2004): Statistics and finance. New York. Springer.
R. Schlittgen (2012): Angewandte Zeitreihenanalyse mit R. 2nd ed. München. Oldenbourg.
R.S. Tsay (2002): Analysis of financial time series. New York. Wiley.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.