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International Business Administration

Seminar Analyse von Finanzmarktdaten mit R (R-Modul)

Modulbezeichnung in Englisch: Seminar Analysis of Financial Market Data with R

Prüfungsnummer: 6788

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Jedes zweite Semester

Zugangsvoraussetzungen: Die Studierenden sollten den Kurs "Analyse von Finanzmarktdaten mit R" erfolgreich besucht haben. Für einige der Themen ist es zudem erforderlich, über Kenntnisse im Bereich Portfoliomanagement zu verfügen, zum Beispiel den Kurs Portfoliomanagement I besucht zu haben).

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

Modulverantwortlicher/Modulverantwortliche: Prof. Dr. Sven Husmann

Name der/des Hochschullehrer/s: Prof. Dr. Sven Husmann

Lehrsprache: Deutsch

Zahl der zugeteilten ECTS-Credits: 6

Gesamtworkload und ihre Zusammensetzung (z.B. Selbststudium + Kontaktzeit):
Kontaktzeit (Vorlesung, Übung etc.): 45 Std.; Selbststudium: 135 Std.

Lehrveranstaltungsstunden (LVS): 4

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Seminararbeit inklusive eines in R geschriebenen Porgrammiercodes.

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Die Studierenden sollen lernen, anwendungsorientierte Modelle aus der aktuellen wissenschaftlichen Literatur zur empirischen Kapitalmarktforschung praktisch umzusetzen. Das Modul ist auch geeignet, grundlegende Kenntnisse in der Programmiersprache R zu vertiefen. Neben den fachlichen Qualifikationen können die Studierenden dabei auch grundlegende Qualifikationen für ein selbständiges empirisches Arbeiten erwerben. Das Modul ist damit auch geeignet, auf das Verfassen einer Masterarbeit vorzubereiten.

Inhalte des Moduls:
Das Modul baut auf den Kenntnissen des Moduls "Analyse von Finanzmarktdaten in R" auf und kann gleichzeitig genutzt werden, um das Wissen aus dem Modul "Portfoliomanagement I" zu vertiefen. Dafür haben wir unter anderem folgende Themen vorbereitet:

  • Restriktionen in der Praxis des Portfoliomanagements
  • Shrinkage-Schätzer
  • Cross-Section-Regression von Kapitalmarktrenditen
  • Modellierung von Strompreisen

Weitere Erläuteungen zu diesen und den anderen Themen finden Sie auf Moodle.

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Projektarbeit in Kleingruppen

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Abhängig vom gewählten Thema.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.