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International Business Administration

Analyse von Finanzmarktdaten mit R

Modulbezeichnung in Englisch: Analysis of Financial Market Data with R

Prüfungsnummer: 6764

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: Grundkenntnisse in Finanzwirtschaft, Statistik und Mathematik.

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:
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.

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

Qualifikationsziele des Moduls:
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.

Inhalte des Moduls:
- 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


Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Videotutorials, virtuelle Übungen und virtuelle Sprechstunden

Besonderes (z.B. Online-Anteil, Praxisbesuch, Gastvorträge, 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.

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Literaturangaben entnehmen Sie bitte dem Moodle-Kurs.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.