Exam number: 6623

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Each winter semester with varying topics

Prerequisites: Besuch des Moduls „IFRS Reporting and Capital Markets“ oder ein vergleichbarer Wissensstand im Bereich der internationalen Rechnungslegung werden vorausgesetzt. Das Seminar ist auf 12 Teilnehmer beschränkt. 

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Sonja Wüstemann

Name of the professor: Prof. Dr. Sonja Wüstemann

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (Lecture, tutorial etc.): 60 h; self-study: 120 h

Contact hours (per week in semester): 4

Methods and duration of examination:
Erstellung einer Seminararbeit, Präsentation der Seminararbeit im Rahmen der Seminarveranstaltung (ggf. in Gruppen), aktive Beteiligung an den Diskussionen

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
Die Studierenden erlernen das wissenschaftliche Arbeiten. Sie werden mit der Herangehensweise an eine wissenschaftliche Problemstellung vertraut und sind in der Lage, die Ergebnisse ihrer Arbeit in der Seminarveranstaltung vorzutragen und an der Diskussion teilzunehmen. Die Studierenden werden zudem auf die Erstellung einer Masterarbeit im Bereich „Rechnungslegung“ vorbereitet.

Contents of the module:
Past and Present Challenges of Harmonizing European Accounting Regulation (winter semester 2012/2013)

Teaching and learning methods:
Seminar

Literature (compulsory reading, recommended literature):
t.b.a.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 6800

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Each winter semester

Prerequisites: It is recommended that you have visited the course "IFRS Reporting and Capital Markets" or that you have a comparable wealth of knowledge with regard to IFRS accounting.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Sonja Wüstemann

Name of the professor: Björn Knorr

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (Lecture, tutorial etc.): 45 h; self-study: 135 h

Contact hours (per week in semester): 3

Methods and duration of examination:
T-Module: Successful completion of the written exam (120 min.)
Studentes who study on the basis of the old SPO, please contact accounting@europa-uni.de

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
After completing the module students are able to:

• analyze more complex accounting issues and resolve these in accordance with IFRS,
• understand the interaction between different IFRS,
• apply IFRS rules and principles on complex real-life business transactions.

Contents of the module:
The module will enhance students’ theoretical knowledge of certain IFRS and will process this knowledge into the ability to analyze and resolve practical issues in accounting. The emphasis will be put on the application of IFRS in significant and sometimes unusual transactions that group accountants have to deal with in their day to day operations such as mergers & acquisitions as well as on current issues in IFRS accounting such as the new standard for revenue recognition (IFRS 15) or the new leasing standard (IFRS 16).

Teaching and learning methods:
Lecture, exercises and case studies

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Picker, Ruth/Clark, Kerry/Dunn, John./Loftus, Janice/Kolitz, David/Livne, Gilad/van der Tas, Leo: Applying International Financial Reporting Standards, 4 th edn., Wiley 2016.
Wiley: International Financial Reporting Standards (IFRS) 2018.
IASB: The Annotated IFRS (R) Standards - Standards Required 1 January 2018 (The Annotated Blue Book): For accounting periods beginning on 1 January 2018.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Modulbezeichnung in Englisch: Recent developments in international taxation (R-Module)

Prüfungsnummer: 6651

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Jedes vierte Semester

Zugangsvoraussetzungen: Grundkenntnisse über das internationale Steuerrecht werden vorausgesetzt. Die Masterstudierenden müssen sich daher vor der Veranstaltung den Stoff aus „Kudert, Internationales Steuerrecht leicht gemacht“ im Eigenstudium erarbeiten. In einem Eingangsquiz (30 Min.) werden (leicht modifizierte) Fälle aus dem Buch abgeprüft.
Eine verbindliche Anmeldung über den Lehrstuhl ist zwingend erforderlich. Weitere Informationen zu den Anmeldemodalitäten finden Sie auf der Homepage des Lehrstuhls. Studierende, die das englischsprachige R-Modul International Business Taxation (Prüf.-Nr. 6717) bereits erfolgreich absolviert haben, können sich nicht zusätzlich dieses deutschsprachige R-Modul anrechnen lassen. Ist ein Modul bereits bestanden, kann das andere innerhalb des IBA-Masterstudiums nicht mehr belegt werden. Auch können beide R-Module nicht gleichzeitig belegt werden.

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

Modulverantwortlicher/Modulverantwortliche: Prof. Dr. Stephan Kudert

Name der/des Hochschullehrer/s: Dr. Arne Schnitger, StB

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): 3

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Erfolgreiche Teilnahme an einem Eingangsquiz (30 Minuten), einer Seminararbeit, Präsentation und Kurzklausur (30 Minuten).

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Fachliche und methodische Kompetenzen:
Die Teilnehmer sollen Erkenntnisse über die aktuelle Entwicklungen des Außensteuer-, des Abkommens- und Europarechts erhalten. Sie sollen einen vertieften Einblick in die Entwicklung und Analyse von Rechtsnormen sowie finanzgerichtliche, verfassungs- und europarechtliche Rechtsprechung erhalten und in der Lage sein, ihre fachliche und methodische Kompetenz im wissenschaftlichen Diskurs nachzuweisen.
Außerfachliche und überfachliche Kompetenzen: Die Teilnehmer sollen die Unterschiede und Zusammenhänge zwischen rechtlicher und ökonomischer Analyse des internationalen Steuerrechts verinnerlichen und in die Lage versetzt werden, rechtliche Änderungen zu erfassen, hinsichtlich ihrer wissenschaftlichen und praktischen Bedeutung einzuordnen, diese Erkenntnisse zu präsentieren und im wissenschaftlichen Diskurs zu hinterfragen.

Inhalte des Moduls:
Anhand von Quellenstudien und Präsentationen werden die aktuellen Entwicklungen im Außensteuer-, Abkommens- und Europarecht diskutiert. Themenschwerpunkte sind gesetzliche Änderungen, wesentliche Urteile des BFH und des EUGH sowie neue Meinungsäußerungen der Finanzverwaltung.

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Seminaristischer Unterricht, Teamarbeit, Präsentationen, Diskussionen und Lesezirkel.

Besonderes (z.B. Online-Anteil, Praxisbesuch, Gastvorträge, etc.):
Verbindliche Anmeldung über den Lehrstuhl sowie Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich. / Binding registration at the department of Prof. Kudert and in Moodle Viadrina required. Das Seminar besteht aus drei Präsenzveranstaltungen. Dies sind:

• Einführungsveranstaltung: Die Inhalte des Moduls sowie die Anforderungen an die Seminararbeiten werden in der ersten Veranstaltung im April besprochen. In dieser Veranstaltung bekommen die Studierenden die Themen sowie einen Betreuer aus dem Beraterkreis mitgeteilt.
  
  

• Sprechstunde: Jedes Team wird ein Anrecht auf eine einstündige Sprechstunde mit dem jeweiligen Betreuer haben (diese kann auch telefonisch oder per Skype abgehalten werden). Die Sprechstunde ist dafür vorgesehen, die Gliederung der Seminararbeit und die Fragen betreffend Seminararbeiten und Präsentationen zu besprechen.
  
  
• Präsentationen: In der letzten Veranstaltung werden die Ergebnisse präsentiert und in einer anschließenden Diskussionsrunde gemeinsam diskutiert.

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Basisliteratur: Kudert, Internationales Steuerrecht leicht gemacht, 3. überarbeitete Aufl., 2017.
Weitere themenspezifische Quellen werden in der Veranstaltung bekanntgegeben.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

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.

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

Prüfungsnummer: 6794

Semester: ab 2. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Wintersemester 2017/2018

Zugangsvoraussetzungen: Wir empfehlen, den Kurs "Analyse von Finanzmarktdaten in R" besucht und erfolgreich abgeschlossen 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:
Erfolgreiche Teilnahme an einer 120-minütigen computerbasierten Klausur, bei der Sie 120 Punkte erreichen können.

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Fachliche Kompetenzen: Im Modul Analyse von Finanzmarktdaten mit R II sollen die Studierenden befähigt werden, finanzwirtschaftliche Probleme mit der Programmiersprache R zu lösen, wobei der Fokus auf dem Bereich des machine learnings liegt. Die Studierenden lernen dabei den Umgang mit Situationen, bei denen aufgrund einer Vielzahl an Einflussgrößen und Wirkweisen das Verfahren der linearen Regression nicht mehr adäquat anwendbar ist. Dabei wird insbesondere auf Ansätze eingegangen, bei denen numerische Lösungsverfahren im Vordergrund stehen und die aufgrund zunehmend schnellerer Prozessoren in der Wissenschaft an Popularität gewinnen.

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

Inhalte des Moduls:
- Bias-Variance Tradeoff
- Ridge (l2) regression analysis
- Lasso (l1) regression analysis
- Cross-Validation, IC-basierte Methoden
- Neural Networks: Erzeugung, Training, Regularisierung

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

Besonderes (z.B. Online-Anteil, Praxisbesuch, Gastvorträge, etc.):
Die Vorlesungen werden online durchgeführt, die Übungen finden als Präsenzveranstaltung in den Computerräumen im AB-Gebäude statt. Sprechstunden werden virtuell als auch als Präsenztermin angeboten.

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

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Exam number: 6593

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Each third semester

Prerequisites: Fundamentals of Microeconomics, Statistics, Dynamic Optimization, Mathematics and Capital Market Theory.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Karl L. Keiber

Name of the professor: Prof. Dr. Karl L. Keiber

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (lecture, tutorials, seminar etc.) 33,75 h; self-study: 146,25 h

Contact hours (per week in semester): 3

Methods and duration of examination:
Successful written exam (120 min)

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
The goal of the course is to relate the most important paradigms of finance as regards asset pricing to each other. This is done by deriving the so called Euler equation as guiding principle of asset pricing.

Contents of the module:
- Different views of asset pricing
- Saving and consumption decisions and asset pricing
- Stochastic discount factor - Prices of gross returns and excess returns
- Classic issues in Finance
- Mean-variance frontier and the stochastic discount factor
- Equity premium puzzle
- Predictability of asset prices or asset returns
- Multiperiod valuation
- Stochastic discount factor in continuous time
- Projections
- Intertemporal CAPM
- Consumption CAPM

Teaching and learning methods:
Lecture with tutorials, self-studies

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Breeden, Douglas T. (1979), An intertemporal asset pricing model with stochastic consumption and investment opportunities, Journal of Financial Economics 7, 265-296.
Campbell, John Y., Andrew W. Lo and A. Craig MacKinlay (1997), The econometrics of financial markets, Princeton University Press, Chap. 8.
Cochrane, John H. (2005), Asset pricing (Revised), Princeton University Press.
Merton, Robert C. (1973), An intertemporal capital asset pricing model, Econometrica 41, 867-887, reproduced in: Merton, Robert C. (1990), Continuous-time finance, Blackwell, Chap. 15.
Munk, Claus (2013), Financial Asset PricingTheory, Oxford University Press, Chaps. 8, 9.
Pennacchi, George (2007), Theory of Asset Pricing, Prentice Hall. Chaps. 12-13.
Sharpe, William F. (1964), Capital asset prices: a theory of market equilibrium under conditions of risk, Journal of Finance 19(3), 425-442.
Skiadas, Costis (2009), Asset Pricing Theory, Princeton University Press.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 6672

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Each third semester

Prerequisites: Participation in the track module "Asset Pricing"

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Karl L. Keiber

Name of the professor: Prof. Dr. Karl L. Keiber

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (lecture, tutorials, seminar etc.) 15 h; self-study: 165 h

Contact hours (per week in semester): 1

Methods and duration of examination:
Submission of a seminar paper or slide set and presentation of the major findings.

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
Field competencies:
Participants get to know and understand
- recent research papers, research approaches, and research methods in the field
They are able
- to apply recent research approaches and research methods themselves
General competencies:
- self-organization in groups and development of the ability to work in teams
- time management before and during presentations
- preparation of written academic pieces
- preparation of reports and speeches
- application of seleted techniques for presentation
- academic discourse and scientific discussion

Contents of the module:
In-depth studies of selected research problems in the field.

Teaching and learning methods:
Teamwork, presentation, discussion

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Cf. track module with the same title.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Modulbezeichnung in Englisch: Banking

Prüfungsnummer: 6600

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Jedes Sommersemester

Zugangsvoraussetzungen: Kenntnisse in Finanzierungs- und Investitionsrechnung, Corporate Finance, Gesellschaftsrecht sowie Unternehmensbewertung (DCF, CAPM, …)

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

Modulverantwortlicher/Modulverantwortliche: Prof. Dr. Karl L. Keiber

Name der/des Hochschullehrer/s: Prof. Dr. Michael Lamla

Lehrsprache: Deutsch

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): 3

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
im Sommersemester 2016: 100% Projekt-/Gruppenarbeiten.
Sonst: 50% Klausur (bei begrenzter Gruppengröße ersatzweise mündl. Prüfung). 50% Projekt-/Gruppenarbeiten.

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Die Vorlesung gibt einen umfassenden und aktuellen Überblick über die grundlegenden Rahmenbedingungen, Finanzmarktentwicklungen und Instrumente von Banken. Zahlreiche Beispiele und Rechenaufgaben veranschaulichen die Inhalte. Anhand von Fällen und eigenen Projektarbeiten bereiten Sie sich praxisorientiert auf eine spätere Tätigkeit in einer Bank oder der Finanzabteilung eines Unternehmens vor.

Inhalte des Moduls:
1. Einführung:
- Leistungen und Geschäfte der Kreditinstitute
- Basel III und MaRisk
2. Businessplan und Rating
- Quantitatives und qualitatives Rating
- Haftungsverbund
- Ausfallwahrscheinlichkeit und Ratingnote
3. Kreditgeschäft:
- Term Loan, RCF und Avale
- Kreditvertragsgestaltung
4. Kapitalmärkte:
- Schuldscheindarlehen, Anleihen und CDS
5. Corporate-Finance:
- DCF- und Multiple-Bewertung

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Vorlesung, Übungen und Rechenaufgaben, Seminar, Projektarbeit

Besonderes (z.B. Online-Anteil, Praxisbesuch, Gastvorträge, etc.):
- Case Studies
- Projekt-/Gruppenarbeiten (Themenliste zum Beginn der Vorlesung)
Zwingende Präsenzveranstaltung, da in der Vorlesung u.a. mit aktuellen Dokumenten und nicht Lehrbüchern gearbeitet wird. Muster-Kreditverträge, Ratingberichten und andere Unterlagen sind auf Englisch.

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Umfassende Anlagen und Praxisdokumente werden gestellt

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Exam number: 6746

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Summer semester 2016

Prerequisites: Bachelor in Business Administration/Economics or equivalent

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Ingo Geishecker, PhD

Name of the professor: Philipp E. Otto, PhD

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (Lecture, tutorial etc.): 45 h; self-study: 135 h

Contact hours (per week in semester): 3

Methods and duration of examination:
Successful participation includes a presentation and the passing the final exam.

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
This lecture investigates various areas of financial behaviour and its psychological basis. Emotions and social concerns can play an important role in financial decisions. Influences on decision behaviour, like nudging, herding, and other biases are systematically investigated in regard with financial literacy. Private as well as professional spending, saving, and investment decisions are often better described by bounded rationality and various choice heuristics. Normative theory is further challenged by player heterogeneity and variations in the individual decision processes. The course builds on microeconomic theory and reaches from behavioural game theory to experimental economics with its main focus on the financial domain.

Contents of the module:
I. Preliminaries
II. Bounded Rationality and Simple Heuristics
III. Individual Preferences and Social Motives
IV. Behavior of and within Groups
V. Decision Analysis and Research Techniques
VI. Choice Architecture and Decision Support
VII. Market Design and Investment Behavior
VIII. Corporate Finance and Managerial Decision Making
IX. Portfolio Choice and Wealth Management

Teaching and learning methods:
Lectures, tutorials

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Angner, Erik (2012). A Course in Behavioral Economics. Palgrave Macmillan.
Camerer, Colin (2003). Behavioral Game Theory: experiments in strategic interaction. Princeton University Press.
Montier, James (2002). Behavioral Finance: Insights into Irrational Minds and Markets. John Wiley & Sons.
Shefrin, Hersh (2005). Behavioral Corporate Finance. McGraw-Hill Education.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Modulbezeichnung in Englisch: Corporate Tax

Prüfungsnummer: 3119

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: nicht geplant

Zugangsvoraussetzungen: Es werden die Kenntnisse aus Betriebswirtschaftliche Steuerlehre im Bachelorstudium vorausgesetzt. Studierende, die diese Veranstaltung nicht gehört haben, sollten den Inhalt unbedingt umgehend mit Kudert, Steuerrecht leicht gemacht, 5. Auflage, Ewald von Kleist-Verlag, Berlin 2014 nacharbeiten.

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

Modulverantwortlicher/Modulverantwortliche: Prof. Dr. Stephan Kudert

Name der/des Hochschullehrer/s: Prof. Dr. Stephan Kudert

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): 3

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Erfolgreiche Teilnahme an der Abschlussklausur (120 Min.). Wer die Abschlussklausur nicht besteht, kann eine Wiederholungsklausur im Umfang von 120 Minuten schreiben.

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Fachliche Kompetenzen:
Die Studierenden kennen und verstehen die methodischen Grundlagen der praktisch normativen Steuerlehre und wenden diese auf verschiedene Planungsbereiche an. Dabei erwerben sie die Fähigkeiten, in der Literatur dargestellte Modelle kritisch zu hinterfragen und die methodischen Kenntnisse auf neue Fragestellungen anzuwenden.
Außerfachliche und überfachliche Kompetenzen:
- Beschaffung von Informationen und Literatur
- Lesen und Verstehen wissenschaftlicher Texte
- Akademischer Diskurs und wissenschaftliche Diskussion

Inhalte des Moduls:
Das Modul befasst sich mit den Methoden der praktisch normativen Steuerlehre und deren Anwendung bei der der steuerlichen Rechtsformwahl und dem Gesellschafterwechsel sowie der steuerlich optimalen Finanz- und Ergebnisausweispolitik mittelständischer Unternehmen.

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Vorlesung, Übung, (Klein-)Gruppenarbeit, Einsatz von Beispielen aus der Praxis, Diskussionen

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Modulbezeichnung in Englisch: M&A Taxation

Prüfungsnummer: 6668 (6624)

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: SoSe 2018, dann alle drei Semester

Zugangsvoraussetzungen: Gute Kenntnisse laufende Unternehmensbesteuerung

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

Modulverantwortlicher/Modulverantwortliche: Prof. Dr. Christina Elschner

Name der/des Hochschullehrer/s: Prof. Dr. Christina Elschner

Lehrsprache: Deutsch

Zahl der zugeteilten ECTS-Credits: 6

Gesamtworkload und ihre Zusammensetzung (z.B. Selbststudium + Kontaktzeit):
Kontaktzeit (Vorlesung, Übung etc.) 60 Std.; Selbststudium: 120 Std.

Lehrveranstaltungsstunden (LVS): 4

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Neue FSO: erfolgreiche Teilnahme an der Klausur (120 Min.). Alte SPO: erfolgreiche Teilnahme an der Klausur (120 Min.) im G- und T-Modul sowie im T-Modul aktive Teilnahme am Due Diligence Workshop

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Fachliche Kompetenzen:
Nach Absolvieren des Moduls sollen die Studierenden in der Lage sein, die steuerlichen Folgen aperiodischer Geschäftsvorgänge in der Unternehmensbesteuerung wiederzugeben. Sie erwerben die Fähigkeit, die Wirkung der Besteuerung auf unternehmerisches Verhalten zu analysieren und eigenständig steuerliche Gestaltungspotenziale bei Gründung, Umwandlung, Verkauf und Liquidation von Unternehmen zu erarbeiten.
Außerfachliche und überfachliche Kompetenzen:
- Selbstreflexion, Lernstandsanalyse, individuelle Lern- und Planungsstrategien
- Beschaffung von Informationen und Literatur
- Lesen und Verstehen wissenschaftlicher Texte
- Erstellung von Referaten und Vorträgen

Inhalte des Moduls:
Die Vorlesung beleuchtet ausführlich die steuerlichen Folgen von aperiodischen Geschäftsvorgängen in Unternehmen: Gründung, Beendigung in Form von Geschäftsaufgabe oder Verkauf sowie Umwandlungen in Form von Verschmelzungen, Spaltung und Einbringung. Die berücksichtigten Unternehmensformen sind Einzelunternehmen, Kapitalgesellschaften und Personengesellschaften. In den Übungen werden Fallbeispiele des Unternehmensverkaufs und von Umwandlungen behandelt.
Aufbau der Vorlesung
1. Bedeutung aperiodischer Geschäftsvorgänge für die Steuerbelastung von Unternehmen
2. Einzelunternehmen
a. Gründung
b. Beendigung durch Betriebsaufgabe oder -veräußerung
c. Einbringung Einzelunternehmen in Personen- und Kapitalgesellschaften
3. Kapitalgesellschaften
a. Gründung
b. Liquidation und Veräußerung
c. Übertragung auf Einzelunternehmen, Personen- und Kapitalgesellschaften, Spaltung
4. Personengesellschaften
a. Gründung
b. Auflösung und Veränderung des Gesellschafterkreises
c. Übertragung auf Personen- und Kapitalgesellschaften

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Vorlesung, Übung, (Klein-)Gruppenarbeit

Besonderes (z.B. Online-Anteil, Praxisbesuch, Gastvorträge, etc.):
Workshop Tax Due Diligence bei Ernst & Young, Berlin

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Jacobs, Otto H. (2009), Unternehmensbesteuerung und Rechtsform, München, 4. Auflage
Brähler, Gernot (2014), Umwandlungssteuerrecht, Wiesbaden, 9. Auflage.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Modulbezeichnung in Englisch: M&A Taxation (R-Module)

Prüfungsnummer: 6704

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: WiSe 2017/18, dann alle drei Semester (letztmalig im SS 2018)

Zugangsvoraussetzungen: Gute Kenntnisse der Umwandlungsbesteuerung (zB über das T-Modul Besteuerung von M&A)

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

Modulverantwortlicher/Modulverantwortliche: Prof. Dr. Christina Elschner

Name der/des Hochschullehrer/s: Prof. Dr. Christina Elschner

Lehrsprache: Deutsch

Zahl der zugeteilten ECTS-Credits: 6

Gesamtworkload und ihre Zusammensetzung (z.B. Selbststudium + Kontaktzeit):
Kontaktzeit (Vorlesung, Übung etc.) 30 Std.; Selbststudium: 150 Std.

Lehrveranstaltungsstunden (LVS): 4

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Erarbeitung einer Fallstudie in der Gruppe inkl. Präsentation (30%), Seminararbeit (60%) und Präsentation der Seminararbeit inkl. Diskussion (10%).
In Ausnahmefällen kann die Seminararbeit auf Englisch geschrieben werden.

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Die Teilnehmer erarbeiten Kenntnisse der Besteuerung von nationalen und grenzüberschreitenden Mergers & Acquisitions. In der Fallstudie bekommen sie Einblicke in verschiedene Aspekte der M&A Steuerplanung. In der Seminararbeit vertiefen die Teilnehmer ihre Fähigkeiten in Literaturarbeit und wissenschaftlichem Schreiben.

Inhalte des Moduls:
Der Kurs baut auf das T-Modul Besteuerung von M&A auf und behandelt nationale und internationale Aspekte der M&A. Er besteht aus zwei Teilen: einer Fallstudie und einer Seminararbeit. Die Fallstudie behandelt einen oder mehrere M&A-Aktionen aus der Praxis, die die Teilnehmer in der Gruppe vorbereiten. Die Ergebnisse werden mit einem M&A-Experten aus der Praxis diskutiert. Die Seminararbeiten werden in Einzelarbeit angefertigt und behandeln spezielle Probleme der nationalen und grenzüberschreitenden M&A-Besteuerung. 

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Fallstudie und Seminararbeit

Besonderes (z.B. Online-Anteil, Praxisbesuch, Gastvorträge, etc.):
Fallstudie

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Jacobs, Otto H. (2015), Unternehmensbesteuerung und Rechtsform, München, 5. Auflagge.
Brähler, Gernot (2014), Umwandlungssteuerrecht, Wiesbaden, 9. Auflage.
Endres, Dieter/Spengel, Christoph (2012), Unternehmensbesteuerung in Deutschland - Corporate Taxation in Germany, Düsseldorf, 3rd edition.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Modulbezeichnung in Englisch: German Accounting Case Law

Prüfungsnummer: 6625

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Jedes Wintersemester

Zugangsvoraussetzungen: Grundkenntnisse der Rechnungslegung nach HGB werden vorausgesetzt.

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

Modulverantwortlicher/Modulverantwortliche: Prof. Dr. Sonja Wüstemann

Name der/des Hochschullehrer/s: Prof. Dr. Sonja Wüstemann

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): 3

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
T- Modul: Erfolgreiche Teilnahme an der Klausur (120 Min.). Studenten der alten Prüfungsordnung melden sich bitte unter accounting@europa-uni.de mit einer separaten E-Mail. Für ein T-Modul nach alter Prüfungsordnung ist zusätzlich eine Seminararbeit zu schreiben.   G-Modul: Erfolgreiche Teilnahme an der Klausur (90 MIn.)

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Die Studierenden sind in der Lage, Aktivierungs-, Passivierungs- und Bewertungsnormen nach HGB darzustellen, zu würdigen und auf konkrete Bilanzierungsfälle anzuwenden.

Inhalte des Moduls:
Nach einem Überblick über Begriff und System der Grundsätze ordnungsmäßiger Bilanzierung (GoB) werden in der Vorlesung die Aktivierungs-, Passivierungs- und Bewertungsnormen systematisch und beispielhaft anhand der vom Bundesfinanzhof in ständiger Rechtsprechung entwickelten Kriterien beschrieben. Die vorgestellten Prinzipien werden in der Übung anhand von Fallstudien diskutiert und gewürdigt.

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Vorlesung und Übung, inkl. Klausurvorbereitung

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Moxter, Adolf: Bilanzrechtsprechung, 6. Aufl., Tübingen 2007.
Wüstemann, Jens/Wüstemann, Sonja: Bilanzierung case by case, 8. Aufl., Frankfurt a. M. 2014.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Prüfungsnummer: 6626

Semester: from 1st semester

Dauer des Moduls: One semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Each winter semester (last time in winter semester 2017/2018)

Zugangsvoraussetzungen: Fundierte Kenntnisse der Rechnungslegung nach IFRS. Die Teilnehmerzahl ist auf 24 begrenzt. Bitte senden Sie bis zum 9. Oktober 2017 eine Email mit aktuellem Notenauszug an accounting@europa-uni.de. Bitte geben Sie an, ob Sie die Seminararbeit in deutscher oder englischer Sprache anfertigen möchten.

Verwendbarkeit des Moduls für andere Studiengänge:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Modulverantwortlicher/Modulverantwortliche: Prof. Dr. Sonja Wüstemann

Name der/des Hochschullehrer/s: Dr. Oliver Beyhs

Lehrsprache: Deutsch

Zahl der zugeteilten ECTS-Credits: 6

Gesamtworkload und ihre Zusammensetzung (z.B. Selbststudium + Kontaktzeit):
Contact time (Lecture, tutorial etc.): 60 h; self-study: 120 h

Lehrveranstaltungsstunden (LVS): 4

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
R-Modul (neue Prüfungsordnung):  Erfolgreiche Anfertigung einer Seminararbeit im Team von 3 bis 4 Studierenden sowie Präsentation der Ergebnisse der Arbeit; Studenten nach der alten Studienordnung schreiben bitte eine E-Mail an accounting@europa-uni.de. Die Veranstaltung erfolgt in deutscher Sprache, die Seminararbeit ist in deutscher oder in englischer Sprache anzufertigen.

Gewichtung der Note in der Gesamtnote: Please check regulations of the study programme

Qualifikationsziele des Moduls:
The module aims at making students familiar with the objectives and procedures of the enforcement process of financial reporting in Germany, carried out by the Financial Reporting Enforcement Panel (FREP). Moreover, the students will gain insights into selected accounting issues dealt with within the German enforcement process. By the end of the module students should
- have an understanding of the German enforcement process of financial reporting performed by FREP, 
- understand the different roles, challenges and strategies of the players involved in the enforcement process
- know how to approach complex IFRS accounting issues and the method how to resolve them,
- have deepened their knowledge about certain areas of accounting by resolving specific real life accounting cases

Inhalte des Moduls:

• The module gives an introduction into the enforcement process of financial reporting in Germany, which is carried out by the Financial Reorting Enforcement Panel (FREP). It covers the purpose and objective of the enforcement process as well as its key aspects. It also touches on observations made during the years since the enforcement process was established in Germany in 2005.
• The focus of the module is group class room work on real life accounting issues that were subject to the German enforcement process. Those accounting issues will include, but will not be limited to, the core subjects that FREP concentrates on in their work. The accounting issues will be worked on using the original texts of the standards and interpretations of the IASB. After group work, the solutions will be discussed in classroom. 
• Another part of the module will be made up by a real life enforcement case. Course participants will take on the role of either a representative of the company subject to the enforcement review by FREP, an enforcement advisor or of a FREP representative. The case study will include group work on a series of accounting issues as well as role plays.

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Lecture, exercises, case studies, role play and seminar paper

Besonderes (z.B. Online-Anteil, Praxisbesuch, Gastvorträge, etc.):
Course participants will take on the role of either a representative of the company subject to the enforcement review by FREP, an enforcement advisor or of a FREP representative. The case study will include group work on a series of accounting issues as well as role plays.

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Literaturhinweise werden in der Veranstaltung gegeben.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Exam number: 6769

Semester: From 2nd semester

Duration of the module: One block

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

Frequency of module offer: Every winter semester, usually 2nd block

Prerequisites: Students must have taken at least one course that introduced data analysis, statistical analysis, and/or machine learning, such as "Introduction to Portfolio Management with R" or "Data Analysis and Visualization with R". In particular, this means that students should have a good knowledge of the R programming language and a strong interest in quantitative methods and classification models.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Sven Husmann, Prof. Dr. Achim Koberstein

Name of the professor: Prof. Dr. Sven Husmann

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time: 28 h; Self-study: 152 h

Contact hours (per week in semester): 4

Methods and duration of examination:
Successful completion of an approx. 10-page seminar paper and implementation of a programming project in the R language as well as presentation at the end of the 2nd block (30 minutes).

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
Students enrolled in this course will gain in-depth knowledge of various classification models and their application to real-world data to predict credit defaults. At the beginning of the seminar, all students receive an introduction to the general research topic. Afterwards, seminar participants work individually or in groups of two over several weeks independently on an empirical research project. At the end of the seminar, the results have to be summarized in a scientific paper. Overall, in this seminar, students acquire competencies in literature and data research, improve their R programming skills, and are especially enabled to conduct in-depth empirical research.

Contents of the module:
Please refer to the Moodle course for details.

Teaching and learning methods:
In the first two weeks, compulsory lectures introduce the general topic. After that, project work is carried out in small groups.

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Literature will be announced in the Moodle course.

Further information:
Self-enrollment in the Moodle course is required. Students must register for the seminar by the deadline specified in Moodle.

Exam number: 6731

Semester: from 2nd semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Only winter semester 2015/2016

Prerequisites: Simultaneous or previous participation in the track modules “Operations Research”, “Management Science” or “Decision Support under Uncertainty”, good knowledge and deep interest in mathematical modeling and quantitative methods. Maximum 15 participants.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Sven Husmann, Prof. Dr. Achim Koberstein

Name of the professor: Prof. Dr. Sven Husmann, Prof. Dr. Achim Koberstein

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (Lecture, tutorial etc.): 60 h; self-study: 120 h

Contact hours (per week in semester): 4

Methods and duration of examination:
Successful preparation of a seminar paper of 10-15 pages including a small implementation project, an intermediate presentation in the middle and a final presentation at the end of the 2nd block (20-30 min. each)

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
The participants will learn how to deploy model-based optimization approaches in the field of financial portfolio management.

Contents of the module:
Recently, great progress has been made in taking into account uncertain data explicitly in model-based decision support systems to produce more flexible and robust planning solutions. In this seminar, we want to discuss how these approaches can be applied to the field of financial portfolio optimization. In particular, we will investigate approaches from stochastic programming, robust optimization and dynamic programming. In addition, we want to familiarize ourselves with modelling languages for stochastic optimization and learn how to implement small illustrative applications in portfolio optimization ourselves.
Possible topics for the seminar paper are:
- A stochastic programming approach to portfolio optimization
- A robust optimization approach to portfolio optimization
- A chance-constraint programming approach to portfolio optimization
- A dynamic programming approach to portfolio optimization
The topics can be assigned to groups of up to three participants. The groups can prepare joint presentations and theses, if the responsibility of each member for some part of the presentation / thesis becomes clear.

Teaching and learning methods:
Seminar

Literature (compulsory reading, recommended literature):
F. J. Fabozzi, P.N. Kolm, D.A. Pachamanova, S. M. Focardi. Robust Portfolio Optimization and Management. John Wiley & Sons 2007.
Additional topic specific material.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Modulbezeichnung in Englisch: Management Control Systems (R-Module)

Prüfungsnummer: 6648

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Wintersemester aller 2 Jahre: Wintersemester 2016/17

Zugangsvoraussetzungen: Die Teilnehmerzahl ist auf 12 Studierende beschränkt. Eine Bewerbung ist erforderlich. Nähere Informationen finden Sie in Moodle.

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

Modulverantwortlicher/Modulverantwortliche: Prof. Dr. Christian Ott

Name der/des Hochschullehrer/s: Prof. Dr. Christian Ott

Lehrsprache: Deutsch und Englisch

Zahl der zugeteilten ECTS-Credits: 6

Gesamtworkload und ihre Zusammensetzung (z.B. Selbststudium + Kontaktzeit):
Kontaktzeit (Vorlesung, Übung, Seminar etc.) 30 Std.; Selbststudium: 150 Std.

Lehrveranstaltungsstunden (LVS): 2

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

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Die Studierenden kennen aktuelle Entwicklungen und Forschungsergebnisse der empirischen Rechnungswesenforschung. Die Studierenden erlernen Methoden des wissenschaftlichen Arbeitens, indem sie sich mit einer wissenschaftlichen Fragestellung auseinandersetzen. Sie können diese Fragestellung in einen größeren Zusammenhang einordnen und sind in der Lage, sich komplexe Sachverhalte zu erarbeiten und diese kritisch zu reflektieren. Die Studierenden kennen empirische Forschungsmethoden und wissen, wie sie selbstständig einen systematischen und umfassenden Literaturüberblick erarbeiten können. Da sie in der Lage sind, eine Argumentation aufzubauen, können sie ihre Ergebnisse strukturiert und wissenschaftlich fundiert in einer schriftlichen Arbeit darstellen. Sie besitzen die Fähigkeit, sich durch Präsentation, Diskussion und Moderation am akademischen Diskurs zu beteiligen.

Inhalte des Moduls:
Aktuelle Forschungsfragen aus der (empirischen) Rechnungswesenforschung / Current issues in empirical accounting research

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Seminaristischer Unterricht, Präsentation, Diskussion, Moderation / Seminar, Presentation, Discussion, Moderation

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Pflichtlektüre / compulsory reading:
Wissenschaftliche Zeitschriften / scientific journals (z.B. / e.g. Accounting Review, Journal of Accounting and Economics, Review of Accounting Studies, Accounting, Organizations and Society Journal of Accounting Research, Contemporary Accounting Research/Recherche Comptable Contemporaine, Management Accounting Research, Journal of Accounting Research, Journal of Business Finance and Accounting, Journal of Management Accounting Research, Journal of Accounting and Public Policy, Critical Perspectives on Accounting, European Accounting Review, Abacus, Journal of Accounting, Auditing and Finance, Journal of International Accounting Research, Accounting and Business Research, Journal of Risk, Accounting Auditing Accountability Journal)
Zusätzlich empfohlene Literatur / recommended literature:
Anthony, R. N. und Govindarajan, V. (2006): Management control systems, 12. Aufl., McGraw-Hill, Boston 2006.
Berry, A. J., Broadbent, J. und Otley, D. T. (2005): Management Control: Theories, Issues, and Performance, 2. Aufl., Palgrave Macmillan, Houndmills, Basingstoke, Hampshire 2005.
Döring, N. und Bortz, J. (2015): Forschungsmethoden und Evaluation in den Sozial- und Humanwissenschaften, 5. Aufl., Springer, Berlin 2015.
Merchant, K. A. und Van Der Stede, W. A. (2012): Management control systems: performance measurement, evaluation and incentives, 3. Aufl., Financial Times/Prentice Hall, Harlow 2012.
Sekaran, U. und Bougie, R. (2013): Research Methods for Business: A Skill-building Approach, 6. Aufl., Wiley, Chichester 2013.
Simons, R. L. (1995): Levers of Control: How Managers Use Innovative Control Systems to Drive Strategic Renewal, Harvard Business School Press, Boston 1995.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Exam number: 6832

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Summer semester 2020

Prerequisites: Students should have successfully completed a management accounting course. Some basic knowledge in financial accounting would be a plus. Students must enroll on moodle and must participate in the first session to participate in the seminar. The seminar is open for a maximum of 20 students.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Matthias Sohn

Name of the professor: Prof. Dr. Matthias Sohn

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (Lecture, tutorial etc.): 60 h; self-study: 120 h

Contact hours (per week in semester): 2

Methods and duration of examination:
Students will need to present either a business case or a research paper during the seminar, which will make up 25% of the final mark. A written essay on the topic presented will make up the remaining 75%.

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
Students are expected to work both with theory and business cases and are expected to present and discuss their thoughts and opinions about current topics in management control. This will enable students to translate complex theoretical input to practical behavior in business. Students will learn about different concepts and theories in management control systems research and how they translate into practice. This seminar will offer students insight into important topics related to managing (large) businesses as well as not-for-profit organizations. It provides a thorough overview of instruments and techniques used to control employee behavior to reach various corporate goals.

Contents of the module:
This seminar deals with management control systems from an accounting perspective. It provides a broad perspective on control systems, with a focus on issues such as planning and budgeting systems, performance evaluation practices, corporate culture, management compensation schemes, and corporate governance.

Teaching and learning methods:
Lectures, presentations, business cases, research papers

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Merchant, K. A., & Van der Stede, W. A. Management control systems: performance measurement, evaluation and incentives. Pearson Education. (newest edition)

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 6853

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One block

Form of the module (i.e. obligatory, elective etc.): Obligatory for DSDS, otherwise elective

Frequency of module offer: Every winter semester, usually 2nd block

Prerequisites: Students should bring strong interest in the R programming language and good knowledge of statistics on a Bachelor level. Moreover, students are strongly advised to attend an accompanying statistics course on the Master level to gain further insights in the theoretical foundations of the models applied in this course.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Sven Husmann

Name of the professor: Prof. Dr. Sven Husmann, Dr. Antoniya Shivarova, Dr. Rick Steinert

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time: 42 h, self-study: 138 h

Contact hours (per week in semester): 4

Methods and duration of examination:
A written home assignment (approx. 3 hours) and an oral exam (approx. 20 minutes), both on the same day.

Emphasis of the grade for the final grade: Please check the regulations of the study programs.

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
In an increasingly digitized world, incredible amounts of data are continuously being produced, for example, in 2020, every minute 147000 messages were shared on Facebook, 500 hours of videos were uploaded to YouTube, and more than 41 billion messages were exchanged on WhatsApp (www.domo.com/learn/data-never-sleeps-8). It is obvious that there is a great interest in systematically collecting and analyzing these huge amounts of data and using them for future decision-making. In this course, we shed light on the topic of data analysis from a practitioner's perspective. Since large and complex data can only be properly handled with professional data analysis software, we will leave the convenience of simple data spreadsheet calculation applications like MS Excel and turn to the R programming language. We will start with the basics in R, i.e. installing the IDE RStudio, and work our way up by providing the answers to important questions, such as how to efficiently access data and use basic programming features, for example functions and loops, and finally, how to implement various modeling strategies. Since this is an applied course, we will always focus on the applications of the data analysis process and thus, visualize the corresponding results in an understandable way. The participants of this course will learn how to competently apply and critically analyze various standard techniques of data analysis and visualization. In detail, the students will gain insight on the whole process of data analysis: from the first screening of the data to the final model decision. Basic methods using brute force search as well as established and powerful models from various research areas will be implemented.

Contents of the module:

• R programming
• Bootstrapping and simulation
• Heuristics and linear models
• Constrained and unconstrained optimization
• Logistic Regression, linear discriminant analysis
• Decision trees
• Bagging, random forests, boosting

Teaching and learning methods:
Online lectures and exercises, case studies, consultations, self-study. A computer with a webcam and a microphone is required to participate in this course.

Special features (e.g. percentage of online-work, practice, guest speaker, etc.):
All lectures and exercises are embedded in online tutorial sites where students can also run code and self-assess their learning progress. Furthermore, every week there will be a case study that will be discussed during consultation hours.

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Literature will be announced in the Moodle course.

Further information:
Self-enrollment in the Moodle course is required.

Exam number: 6859

Semester: From 2nd semester

Duration of the module: one block

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

Frequency of module offer: Every summer semester, usually 2nd block

Prerequisites: Students must have taken at least one course that introduced data analysis and must have the ability to write code in the R programming language. Some topics may require specialized knowledge in statistics, machine learning, or portfolio management. Registration for this course according to the deadline specified in Moodle is required.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Sven Husmann

Name of the professor: Prof. Dr. Sven Husmann

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time: 34 h, self-study: 146 h

Contact hours (per week in semester): 3

Methods and duration of examination:
Participants are required to submit a website with the results of the research project they have chosen with RShiny and present their work in an oral presentation.

Emphasis of the grade for the final grade: Please check the regulations of the study programs.

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
While many courses on data analytics teach how and when to apply different types of models, it is often neglected that in practice it is the data itself that needs to be examined, cleaned, visualized and explained. Because some people see only a large set of inscrutable numbers when confronted with Big Data analysis, data analysts must also be able to tell the story about the meaning and implications of the data being analyzed. Models are becoming increasingly complex and remain a black box for many decision makers and sometimes even for the modelers. It is therefore of utmost importance in practice to be able to communicate approaches and model implications in an understandable way to people with different backgrounds. In this course, students will learn how to use RShiny to program an interactive website that can be accessed from anywhere in the world without restrictive software requirements. To strengthen their oral communication skills, students will be required to conduct an empirical study using state-of-the-art models from the current finance literature and present their findings both using RShiny and in an oral presentation. The selection from various topics of current literature allows participants to become experts in a particular field. The mandatory participation in the oral presentations of fellow students aims to broaden the range of knowledge in the field of finance.

Contents of the module:
Students may choose from a variety of topics for their research project. The seminar's general topics may change each semester. Examples of general topics include factor investing, portfolio management, business valuation, risk management, or electricity pricing. Please check the Moodle pages for the most current topics.

Teaching and learning methods:
In the first two weeks compulsory online lectures to introduce the general topic. Afterwards project work in small groups.

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Literature will be announced in the Moodle course.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Modulbezeichnung in Englisch: German Policy on Double Tax Conventions

Prüfungsnummer: 6822

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Jedes Wintersemester

Zugangsvoraussetzungen: Für die Teilnahme sind Grundkenntnisse des internationalen Steuerrechts erforderlich. Als Zugangsvoraussetzung werden daher die Inhalte aus Kudert "Internationales Steuerrecht – leicht gemacht", aktuelle Auflage vorausgesetzt.
Die Anmeldemodalitäten zur Veranstaltung entnehmen Sie bitte unserer Lehrstuhlhomepage  Lehrstuhlhomepage und Moodle. Eine vorherige Anmeldung sowie eine erfolgreiche Teilnahme an der Eingangsklausur sind erforderlich. Studierende, die bereits erfolgreich an der Veranstaltung „Deutsche Abkommenspolitik“ (R-Schein, Prüfungsnummer: 6771) teilgenommen haben, können ebenfalls einen Schein für die vorliegende Veranstaltung erwerben. 

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

Modulverantwortlicher/Modulverantwortliche: Prof. Dr. Stephan Kudert

Name der/des Hochschullehrer/s: Christian Kahlenberg, Satenik Melkonyan

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): 3

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Erfolgreiche Teilnahme an der mündlichen Prüfung.

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Fachliche Kompetenzen:
Die Studierenden erlernen den praktischen Umgang mit den Bestimmungen von Doppelbesteuerungsabkommen auf Grundlage des OECD-Musterabkommens sowie ausgewählter Sonderregelungen in den deutschen Abkommenspraxis (einschließlich der deutschen Verhandlungsgrundlage sowie des Multilateralen Instruments).
- 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:
Die Veranstaltung führt die Studierenden im Rahmen einer Vorlesung in das Recht der Doppelbesteuerungsabkommen ein. Hierbei werden grundlegende Kenntnisse bezüglich der Anwendbarkeit von Doppelbesteuerungsabkommen, der Verteilung von Besteuerungsrechten sowie der Vermeidung der Doppelbesteuerung besprochen. Im Rahmen integrierter Übungen werden anhand von Fallbeispielen diese Kenntnisse gefestigt und der Umgang mit Doppelbesteuerungsabkommen in der praktischen Arbeit verdeutlicht. Hierbei werden auch zahlreiche Sonderregelungen besprochen, um den Studierenden für praktische Herausforderungen zu sensibilisieren. Die Veranstaltung zielt neben dem Erwerb vertiefter Kenntnisse des Abkommensrechts auch darauf ab, dass die Studierende komplexe und unbekannte Sachverhalte eigenständig einordnen und lösen können.

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Vorlesung, Diskussionen, Fallstudien

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Kudert "Internationales Steuerrecht – leicht gemacht", aktuelle Auflage.
Weitere Literatur wird im Rahmen der Veranstaltung bekanntgegeben.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Modulbezeichnung in Englisch: German Policy on Double Tax Conventions (R-Module)

Prüfungsnummer: 6771

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: nicht geplant

Zugangsvoraussetzungen: Für die Teilnahme sind Grundkenntnisse des internationalen Steuerrechts erforderlich. Als Zugangsvoraussetzung werden daher die Inhalte aus Kudert "Internationales Steuerrecht – leicht gemacht", aktuelle Auflage vorausgesetzt.
Die Anmeldemodalitäten zur Veranstaltung entnehmen Sie bitte unserer Lehrstuhlhomepage. Eine vorherige Anmeldung ist erforderlich.

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

Modulverantwortlicher/Modulverantwortliche: Prof. Dr. Stephan Kudert

Name der/des Hochschullehrer/s: Tobias Hagemann, Christian Kahlenberg, Satenik Melkonyan

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): 3

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Erfolgreiche Teilnahme an der Eingangsklausur, Anfertigung einer Seminararbeit im Umfang von max. 20 Seiten (sowie Präsentation der Ergebnisse, 30 Min.), Vorbereiten und Halten eines Co-Referats zu einem anderen Thema (15 Min.)

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Fachliche Kompetenzen:
Die Studierenden kennen und verstehen die Grundlagen des Rechts der Doppelbesteuerungsabkommen sowie deren Ausgestaltung im Rahmen der deutschen Abkommenspraxis, die Zielsetzung bestimmter Abkommensbestimmungen, die Entwicklung von DBA im Zeitverlauf sowie den Einfluss der OECD-BEPS-Initiative.
Außerfachliche und überfachliche Kompetenzen:
- 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:
Die Veranstaltung gibt den Studierenden zunächst im Rahmen einer Vorlesung eine Einführung in das Recht der Doppelbesteuerungsabkommen. Hierbei werden grundlegende Kenntnisse bezüglich der Anwendbarkeit von Doppelbesteuerungsabkommen, der Verteilung der Besteuerungsrecht sowie der Vermeidung der Doppelbesteuerung besprochen. Im Anschluss daran bearbeiten die Studierenden ausgewählte Fragestellungen zur deutschen Abkommenspolitik in Seminararbeiten. Die Inhalte der Seminararbeiten sollen sich sowohl auf Grundsatzfragen als auch auf deren Umsetzung in der deutschen Abkommenspraxis beziehen. Die Veranstaltung zielt neben dem Erwerb vertiefter Kenntnisse des Abkommensrechts auch auf die Vertiefung der Fertigkeiten des wissenschaftlichen Arbeiten und der didaktischen Vermittlung der erworbenen Kenntnisse ab. Die Ergebnisse werden zum Ende des Kurses den anderen Studierenden präsentiert und diskutiert. Ebenfalls werden die Präsentationen durch Co-Referate anderer Gruppen begleitet.

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Vorlesung, Übung, Gruppenarbeit, Präsentationen, Diskussionen

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Kudert "Internationales Steuerrecht – leicht gemacht", aktuelle Auflage.
Weitere Literatur wird im Rahmen der Veranstaltung bekanntgegeben.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Exam number: 6594

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Each winter semester

Prerequisites: Knowledge in mathematics and statistics

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Wolfgang Schmid

Name of the professor: Prof. Dr. Wolfgang Schmid

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (Lecture, tutorial etc.): 45 h; self-study: 135 h

Contact hours (per week in semester): 4

Methods and duration of examination:
t.b.a

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
The subject of financial econometrics has attracted substantial attention in recent years, especially with the 2003 Nobel Prize awards to Robert Engle and Clive Granger. The objective of the lecture is to provide some knowledge of financial time series analysis, introduce some statistical tools useful for analyzing these series, and gain experience in financial applications of various econometric methods.

Contents of the module:
1. Random walk model and efficient market hypothesis
2. Univariate time series models (ARMA, GARCH)
3. Multivariate time series models and its applications
4. Multivariate volatility models
5. Cointegration

Teaching and learning methods:
Lecture and tutorials

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Tsay, R.S.: Analysis of Financial Time Series. Wiley, 2005.
Ruppert, D.: Statistics and Finance. Springer, 2004.
Jondeau, E., Poon, S.-H. and Rockinger, M.: Financial Modeling under Non-Gaussian Distributions. Springer, 2007.
Campbell, J.Y., Lo, A.W., and MacKinlay, A.C.: The Econometics of Financial Markets. Princeton University Press, 1997.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 6772

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Each winter semester

Prerequisites: Knowledge in mathematics and statistics. Participation in the track module "Econometrics of Financial Markets" is necessary.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Wolfgang Schmid

Name of the professor: Prof. Dr. Wolfgang Schmid

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (Lecture, tutorial etc.): 15 h; self-study: 165 h

Contact hours (per week in semester): 2

Methods and duration of examination:
Submission of a seminar paper and presentation of the major findings

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
The subject of financial econometrics has attracted substantial attention in recent years, especially with the 2003 Nobel Prize awards to Robert Engle and Clive Granger. The objective of the lecture is to provide some knowledge of financial time series analysis, introduce some statistical tools useful for analyzing these series, and gain experience in financial applications of various econometric methods.

Contents of the module:
1. Random walk model and efficient market hypothesis
2. Univariate time series models (ARMA, GARCH)
3. Multivariate time series models and its applications
4. Multivariate volatility models
5. Cointegration

Teaching and learning methods:
Presentation, discussion

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Cf. track module with the same title.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Modulbezeichnung in Englisch: Introduction to German Foreign Tax Act

Prüfungsnummer: 6811

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Jedes Sommersemester

Zugangsvoraussetzungen: Als Zugangsvoraussetzung werden die Inhalte aus Kudert "Internationales Steuerrecht – leicht gemacht" vorausgesetzt.

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

Modulverantwortlicher/Modulverantwortliche: Prof. Dr. Stephan Kudert

Name der/des Hochschullehrer/s: Dr. Tobias Hagemann, Dr. Christian Kahlenberg

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): 3

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Erfolgreiche Teilnahme an der Abschlussklausur (120 Min.).

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Fachliche Kompetenzen:
Die Studierenden kennen und verstehen die Grundlagen des deutschen Außensteuergesetzes, und dessen Bedeutung im internationalen Steuerrecht, die Zielsetzung des AStG im Bereich des internationalen Steuerrechts und der internationalen Steuerplanung, ausgewählte Praxisprobleme mit dem Versuch, diese einer Lösung zuzuführen.
Außerfachliche und überfachliche Kompetenzen:
- Erarbeitung wissenschaftlicher Fragestellungen
- Beschaffung von Informationen und Literatur
- Lösung komplexer Sachverhalt im Bereich des AStG
- Akademischer Diskurs und wissenschaftliche Diskussion mündlich/schriftlich

Inhalte des Moduls:
Die Veranstaltung gibt den Studierenden zunächst einen Einblick in die Materie des AStG. Im Rahmen der Vorlesung werden den Studierenden die Grundzüge des AStG und dessen Regelungssystematik dargelegt. Neben der Darstellung ausgewählter Anwendungsprobleme sollen auch Gestaltungsansätze diskutiert und adressiert werden.

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Vorlesung, (Klein-)Gruppenarbeit, Einsatz von Beispielen aus der Praxis, Diskussionen, Workshop mit Klausurvorbereitung

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Kudert "Internationales Steuerrecht – leicht gemacht".
Weitere Literatur wird im Rahmen der Veranstaltung bekanntgegeben.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Modulbezeichnung in Englisch: Introduction to German Foreign Tax Act

Prüfungsnummer: 6652

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: nicht geplant

Zugangsvoraussetzungen: Als Zugangsvoraussetzung werden die Inhalte aus Kudert "Internationales Steuerrecht – leicht gemacht" vorausgesetzt und in einer Eingangsklausur abgeprüft!
Die Anmeldemodalitäten zur Veranstaltung und der Eingangsklausur entnehmen Sie bitte unserer Lehrstuhlhomepage. Die Eingangsklausur findet im ersten Block statt.

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

Modulverantwortlicher/Modulverantwortliche: Prof. Dr. Stephan Kudert

Name der/des Hochschullehrer/s: Dr. Tobias Hagemann, Dr. Christian Kahlenberg

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): 3

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Erfolgreiche Teilnahme an der Eingangsklausur, Anfertigung einer Seminararbeit im Umfang von max. 20 Seiten (sowie Präsentation der Ergebnisse, 30 Min.), Vorbereiten und Halten eines Co-Referats zu einem anderen Thema (15 Min.)

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Fachliche Kompetenzen:
Die Studierenden kennen und verstehen die Grundlagen des deutschen Außensteuergesetzes, und dessen Bedeutung im internationalen Steuerrecht, die Zielsetzung des AStG im Bereich des internationalen Steuerrechts und der internationalen Steuerplanung, ausgewählte Praxisprobleme mit dem Versuch, diese einer Lösung zuzuführen.
Außerfachliche und überfachliche Kompetenzen:
- 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:
Die Veranstaltung gibt den Studierenden zunächst einen Einblick in die Materie des AStG. Im Rahmen einer Einführungsvorlesung werden den Studierenden die Grundzüge des AStG und dessen Regelungssystematik dargelegt. Anschließend bearbeiten die Studierenden ausgewählte Fragestellungen des AStG in Kleingruppen und entwickeln unter Verarbeitung der einschlägigen Literatur Lösungsvorschläge. Neben der Darstellung ausgewählter Anwendungsprobleme sollen auch Gestaltungsansätze entwickelt und adressiert werden. Die Ergebnisse werden zum Ende des Kurses den anderen Studierenden präsentiert und diskutiert. Ebenfalls werden die Präsentationen durch Co-Referate anderer Gruppen begleitet.

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Vorlesung, Übung, Gruppenarbeit, Präsentationen, Diskussionen

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Kudert "Internationales Steuerrecht – leicht gemacht".
Weitere Literatur wird im Rahmen der Veranstaltung bekanntgegeben.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Exam number: 6826

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Each winter semester

Prerequisites: Students should have some basic statistics knowledge. The seminar is open for a maximum of 25 students.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Matthias Sohn

Name of the professor: Prof. Dr. Matthias Sohn

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (Lecture, tutorial etc.): 60 h; self-study: 120 h

Contact hours (per week in semester): 4

Methods and duration of examination:
Students will write a paper-style essay which will make up their mark.

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
Fachliche Kompetenzen:
Students will learn to plan, conduct, analyze, and interpret experimental research. To do so, students will replicate previously published experiments in the lab or online. They will not only collect data, but also analyze the data and write a paper on that research topic. They will also present their results and critically discuss their findings with others in the seminar.
Außerfachliche und überfachliche Kompetenzen:
Students are expected to work in groups to accomplish the replication of experimental papers. Thus, they will need to self-organize their research project.

Contents of the module:
Experimental research in business administration and economics has gained popularity over the last decades. New disciplines like behavioral finance, behavioral accounting, or behavioral buisiness ethics, emerged and have gained more and more attention in the academic discourse. Experimental research is an important method in these emerging disciplines. Accordingly, in this seminar, we aim to address the following guiding questions:
What are the basic principles of a scientific experiment in psychology and economics?
What are the advantages and disadvantages of experimental research as compared to other methods, like survey or archival research?
What are the key elements of an experiment?
How does one conduct an experiment properly?
This seminar addresses these question both theoretically and through practical experience. Seminar participants are expected to conduct their own experimental research in small research teams, analyse the data and write a scientific paper based on their work. In so doing, the students will aim to replicate previosuly publishes experimental papers from behavioral accounting, consumer behavior, finance, business ethics or other business disciplines.

Teaching and learning methods:
Vorlesung, Seminaristischer Unterricht, Fallstudienseminar, Workshop, (Klein-)Gruppenarbeit, Projektarbeit, Präsentationen, Diskussionen

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Box, G. E., Hunter, J. S., & Hunter, W. G. (2005). Statistics for experimenters. In Wiley Series in Probability and Statistics. Wiley Hoboken, NJ, USA.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 6715

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Each summer semester (for the last time in summer term 2018)

Prerequisites: Basic knowledge of accounting according to IFRS is required.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Dr. Stefan Trencsik

Name of the professor: Dr. Stefan Trencsik

Language of teaching: English (im SoSe 2014 Deutsch)

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (Lecture, tutorial etc.) 45 h; self-study: 135 h

Contact hours (per week in semester): 3

Methods and duration of examination:
Group assignment for the case study including presentation (30%) and individual term paper (70%)

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
After completing the module students are able to
- outline the substantive principles as well as the process of analysing consolidated financial statements under IFRS and under local GAAPs
- interpret various disclosures
- learn how to compare the financial situation of companies, understand cash flow, and grasp basic profitability issues and risk analysis concepts
- apply analytical tools and concepts in competitor analysis (e.g. SWOT- and BCG-analysis ect.) credit and investment decisions, and business valuation
- self-organization in groups and development of the ability to work in teams
- time management before and during presentations
- preparation of written academic pieces
- preparation of reports and speeches
- application of selected techniques for presentation

Contents of the module:
This course is designed to prepare students to interpret and analyze financial statements for tasks such as credit and security analyses, lending and investment decisions, and other decisions that rely on financial data. The course stresses the use of actual financial statements and real business examples.
Course of content
1. Basic Principles
2. Analysis of the Business Model
3. Ratios of Return and Profitability
4. Ratios of Financial Stability
5. Ratios of Working Capital Management
6. Investment Valuation Ratios

Teaching and learning methods:
Lecture, case studies, and seminar

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Schmidlin, Nicolas (2014), The Art of Company Valuation and Financial Statement Analysis: A Value Investor's Guide with Real-Life Case Studies, West Sussex (United Kingdom), 1st edition.
Dunn, John (2010), Financial Reporting and Analysis, West Sussex (United Kingdom), 1st edition.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Modulbezeichnung in Englisch: International taxation structuring (R-Module)

Prüfungsnummer: 6712

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: jedes Sommersemester

Zugangsvoraussetzungen: Grundkenntnisse über das internationale Steuerrecht werden vorausgesetzt. Die Masterstudierenden sollten sich daher vor der Veranstaltung den Stoff aus „Kudert, Internationales Steuerrecht leicht gemacht“ im Eigenstudium erarbeiten. Außerdem sollten die Studierenden einen der Bachelorkurse „Betriebswirtschaftliche Steuerlehre“, „Internationales Steuerrecht mit dem Schwerpunkt DBA und Europarecht“ oder „Fallstudienseminar Internationale Steuerlehre“ (bzw. vergleichbare Veranstaltungen) erfolgreich absolviert haben. Die Teilnahme an dem ergänzenden Modul „Strukturierungen im Internationalen Steuerrecht“ (T-Modul) wird nachdrücklich empfohlen. Eine verbindliche Anmeldung über den Lehrstuhl ist zwingend erforderlich (siehe "Weitere Informationen").

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

Modulverantwortlicher/Modulverantwortliche: Prof. Dr. Stephan Kudert

Name der/des Hochschullehrer/s: Dr. Christian Herbst, StB/RA

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): 3

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Seminararbeit und Präsentation, 10-minütiger „Pitch“-Vortrag

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Fachliche und methodische Kompetenzen:
Durch eine interaktive Vorlesung sollen die Studierenden in die Lage versetzt werden, auf Basis der bisherigen Kenntnisse im Steuerrecht und Themen des Moduls eine Transformation von theoretischen Grundlagen hin zu praxisbezogener Problemanalyse vorzunehmen und diese auch im kompetitiven Rahmen („Pitch“) vorzustellen. Aktuelle Themen des internationalen Steuerrechts (insbesondere des Außensteuer-, Abkommens- und Europarechts) sollen behandelt und daraus praxisrelevante Gestaltungsthemen abgeleitet werden. Außerfachliche und überfachliche Kompetenzen:
Die Teilnehmer sollen die Unterschiede und Zusammenhänge zwischen rechtlicher und ökonomischer sowie praxisrelevanter Analyse des internationalen Steuerrechts verinnerlichen und in die Lage versetzt werden, rechtliche Änderungen zu erfassen, hinsichtlich ihrer wissenschaftlichen und praktischen Bedeutung einzuordnen, diese Erkenntnisse zu präsentieren und im wissenschaftlichen Diskurs zu hinterfragen.

Inhalte des Moduls:
Anhand von Quellenstudien und Präsentationen werden Praxisprobleme im Außensteuer-, Abkommens- und Europarecht diskutiert. Themenschwerpunkte sind nationale gesetzliche Änderungen sowie internationale Entwicklungen (z.B. auf Ebene der OECD und EU), wesentliche Urteile des BFH und des EuGH sowie neue Meinungsäußerungen der Finanzverwaltung.

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Seminaristischer Unterricht, Teamarbeit, Präsentationen, Diskussionen

Besonderes (z.B. Online-Anteil, Praxisbesuch, Gastvorträge, etc.):
Verbindliche Anmeldung über den Lehrstuhl sowie Registrierung in Moodle erforderlich. Die Anmeldung erfolgt per Email an srothe@europa-uni.de bis spätestens 30.04.2020 23:59 Uhr. Verwenden Sie für die Anmeldung bitte die Betreffzeile: "Anmeldung Gestaltungen im IStR SoSe 2020" und ergänzen Sie Ihre Email mit den folgenden Angaben: Name, Vorname, Matr.-Nr., Studiengang und aktuelles Fachsemester. Es werden ausschließlich Anmeldungen mit vollständigen Angaben, die über Ihren EUV-Email-Account erfolgen, berücksichtigt.

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Basisliteratur: Kudert, Internationales Steuerrecht leicht gemacht, 3. Auflage, Berlin: Ewald von Kleist Verlag, 2017 wird vorausgesetzt.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Exam number: 6636

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Each summer semester

Prerequisites: Basic knowledge of accounting according to IFRS is required.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Sonja Wüstemann

Name of the professor: Philipp Canzler (WP/StB), Partner at EY Berlin, Klaus Beckers (WP/StB), Senior Manager at EY Berlin

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (Lecture, tutorial etc.): 45 h; self-study: 135 h

Contact hours (per week in semester): 3

Methods and duration of examination:
Successful completion of the exam (120 min.)
Studentes who study on the basis of the old SPO, please contact accounting@europa-uni.de

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
After completing the module students are able to:
-outline the substantive principles as well as the process of preparing and auditing consolidated financial statements under IFRS
-name the IFRS principles and rules as well as the IDW auditing standards that are relevant for group accounting and discuss their impact on accounting and auditing
-analyse consolidated financial statements in accordance with IFRS

Contents of the module:
The module combines the basic principles of group accounting and group auditing. Firstly, a brief introduction to group accounting is provided. The emphasis will be put on the principal sequence of preparing consolidated financial statements. Subsequently, the basis of auditing consolidated financial statements is presented. Based on this theoretical background, an introduction to the different consolidation types is given. The main focus will lie on the equity consolidation. In addition the debt consolidation, the elimination of intracompany results as well as the profit and loss consolidation will be introduced. The theoretical knowledge will be practiced in a number of tutorials. On the basis of this knowledge, the process of a group audit will be characterised. Thereby, the risk-based audit approach as well as the internal control system will be presented. In addition selected analytical audit procedures that are relevant for consolidated financial statements (e.g. audit of the proper execution of debt consolidation) will be presented. Finally different forms of auditor’s reports will be discussed and further illustrated by practical examples.

Teaching and learning methods:
Lecture, exercises and case studies

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Picker, Ruth/Leo, Ken J./Loftus, Janice/Wise, Victoria/Clark, Kerry/Alfredson, Keith: Applying International Financial Reporting Standards, 3 rd edn., Wiley 2013. 
Küting/Weber "Der Konzernabschluss - Praxis der Rechnungslegung nach HGB und IFRS" 12. Auflage 2010. 
Marten/Quick/Ruhnke "Wirtschaftsprüfung - Grundlagen des betriebswirtschaftlichen Prüfungswesens nach nationalen und internationalen Normen" 4. Auflage 2011.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 6620

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Each summer semester

Prerequisites: Basic knowledge of accounting under IFRS is required. An introductory course into the basics of financial accounting under IFRS is offered at the beginning of the course. Please find more information on Moodle.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Sonja Wüstemann

Name of the professor: Prof. Dr. Sonja Wüstemann

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (Lecture, tutorial etc.): 45 h; self-study: 135 h

Contact hours (per week in semester): 3

Methods and duration of examination:
T-Module (new examination regulation): Successful completion of the exam (90 min) and successful preparation of a term paper of 5 pages plus presentation (group work).
G-Module (old examination regulation): Successful completion of the exam (90 min).   Students studying according to the old study regulation should send an e-mail to accounting@europa-uni.de.

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
The module aims at making students familiar with the objectives, principles as well as the most important standards of IFRS accounting and their implication on international capital markets. By the end of the module students should
- know about economic consequences of financial reporting and about the role accounting information plays on capital markets, 
- understand the special role of IFRS on international capital markets and how the IASB conducts IFRS standard-setting,
- be able to critically assess political influence on IFRS and IFRS standard-setting, 
- discuss the objectives and principles of IFRS and evaluate the relevance of these for respective IFRS standards, 
- demonstrate orally and in writing their comprehension in the solution of case studies.

Contents of the module:
Key element of this module is the analysis of relevant IFRS standards against the background of their informational impact on the capital market. Therefore, we will shortly discuss the internationalization of accounting, the relevance of IFRS in this context and the effect of internationalization and IFRS on capital markets. After this introduction we will touch highly important aspects of accounting – e.g. revenue recognition, recognition and measurement of assets or financial instruments. We will also have an insight into the basics of group accounting. All accounting topics discussed will be analysed with respect to their capital market relevance. We will illustrate the effects using current accounting practices of multinational entities, go into major findings in research concerning the link between accounting and capital markets’ effects and apply the knowledge in case studies discussed and solved in exercise classes. The schedule will be concluded by a guest lecture held by Bettina Krause (KPMG) regarding the importance of the Management Commentary (Lagebericht).

Teaching and learning methods:
Lecture, exercises and case studies

Special features (e.g. percentage of online-work, practice, guest speaker, etc.):
-

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Kothari, Jagdish/Barone, Elisabetta: Advanced financial accounting: an international approach, Harlow (UK): Pearson, 2011.
Picker, Ruth/Leo, Ken J./Loftus, Janice/Wise, Victoria/Clark, Kerry/Alfredson, Keith: Applying International Financial Reporting Standards, 3 rd edn., Wiley 2013.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Modulbezeichnung in Englisch: Interdisziplinary Compliance Seminar (R-Module)

Prüfungsnummer: 6716

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Sommersemester 2015

Zugangsvoraussetzungen: Das Seminar ist auf 12 TeilnehmerInnen begrenzt. Interessenten bewerben sich bis zum 31. März 2015 mit einem aktuellen Notenauszug und der Angabe von zwei Präferenzthemen per E-Mail bei accounting@europa-uni.de. Die Erteilung der Zu- und Absagen sowie die Bekanntgabe der Themenzuteilung erfolgt am 13. April 2015.

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

Modulverantwortlicher/Modulverantwortliche: Prof. Dr. Sonja Wüstemann

Name der/des Hochschullehrer/s: Prof. Dr. Inga Hardeck, Prof. Dr. Bartosz Makowicz, Prof. Dr. Sonja Wüstemann

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): 3

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Erstellung einer Seminararbeit, Präsentation der Seminararbeit im Rahmen der Seminarveranstaltung (ggf. in Gruppen), aktive Beteiligung an den Diskussionen

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Fachliche Kompetenzen:
Die Studierenden kennen und verstehen
- die juristischen und betriebswirtschaftlichen Grundlagen des Themas Compliance sowie die Verbindungen zwischen den beiden Teildisziplinen
- die Möglichkeiten und Grenzen von Compliance Management Systemen
- die Compliance-Besonderheiten bei kleinen und mittelständischen Unternehmen
Außerfachliche und überfachliche Kompetenzen:
- Erarbeitung wissenschaftlicher Fragesellungen
- Beschaffung von Informationen und Literatur
- Lesen und Verstehen wissenschaftlicher Texte
- Erstellung von Vorträgen und Präsentation dieser
- wissenschaftliche Diskussion (mündlich)
- Befähigung des Verfassens einer Masterarbeit im Bereich Rechnungslegung

Inhalte des Moduls:
Das Seminar richtet sich an fortgeschrittene Studierende der Wirtschaftswissenschaftlichen und Juristischen Fakultät in den Studiengängen "Master of International Business Administration (Master)" und "Jura auf Staatsexamen". Die SeminarleiterInnen führen in die interdisziplinäre Materie der Compliance ein. Im Anschluss daran bearbeiten die Teilnehmer betriebswirtschaftliche und juristische Themenkomplexe aus dem Compliance-Bereich. Das Seminar schließt mit Vorträgen und Diskussionen ab und wird durch einen Vortrag eines externen Compliance-Experten abgerundet.
Themen:
(1) Compliance Management Systeme für den Mittelstand: Notwendigkeit oder Modeerscheinung?
(2) Nationale und Internationale Standards für Compliance Management Systeme (CMS) – eine vergleichende Analyse
(3) Accounting Compliance – Maßnahmen zur Verhinderung von Bilanzmanipulationen
(4) Prüfung von Compliance Management Systemen – Zweck, Ablauf und Rechtsfolgen
(5) Förderung der Tax Compliance bei kleinen und mittleren Unternehmen – Erkenntnisse aus dem „Horizontal Monitoring“-Programm in den Niederlanden
(6) Tax Compliance und Steuervermeidung – (K)ein Widerspruch?

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Seminar

Besonderes (z.B. Online-Anteil, Praxisbesuch, Gastvorträge, etc.):
Gastreferent wird gesondert bekannt gegeben.

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Literatur wird themenspezifisch gesondert bekannt gegeben.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Exam number: 6654

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Summer semester 2014; every 3rd semester (for the last time in winter term 15/16)

Prerequisites: Basic knowledge of domestic business taxation required

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Christina Elschner

Name of the professor: Prof. Dr. Christina Elschner

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (Lecture, tutorial etc.) 45 h; self-study: 135 h

Contact hours (per week in semester): 3

Methods and duration of examination:
Successful completion of the exam (120 min)

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
The participants learn the basics of cross-border business taxation and aspects of cross-border tax planning. They gain the knowledge to tackle cross-border tax planning problems on their own. They become aware of the relevance of taxes in international tax planning and realize the limits of tax planning. They discuss critically the consequences of aggressive tax planning for firms and countries.

Contents of the module:
- Fundamentals of international business taxation 
- Taxations of cross-border investments 
- Allocations of profits 
- Proposals for reforming company taxation within the EU - International tax planning 

Teaching and learning methods:
Lecture and tutorials

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Endres, D. and C. Spengel (2015), International Company Taxation and Tax Planning, Wolters Kluwer. 

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 6717

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Summer semester 2015; every 4th semester (for the last time in summer term 2017)

Prerequisites: Good knowledge in business taxation required.
We offer two alternative R-modules in the context of the T-Module International Business Taxation: This English R-module and the German R-module Aktuelle Entwicklungen im Internationalen Steuerrecht (exam no. 6651). You cannot combine these two R-modules. If you have already passed one R-module successfully you cannot join the other one within your MSc studies IBA. You cannot participate in both R-modules at the same time.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Christina Elschner

Name of the professor: Dr. Stefan Trencsik

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (Lecture, tutorial etc.) 45 h; self-study: 135 h

Contact hours (per week in semester): 3

Methods and duration of examination:
Preparation of a seminar paper, presentation of the paper and the discussion of the presentations of the other groups.

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
Field competencies:
Participants gain an in-depth knowledge of international business taxation issues. In the seminar papers they examine the view of the tax authorities (i. e. OECD and EU) and in the workshop the view of a tax consulting company (PwC). They learn to review academic literature, evaluate specific tax problems and scientific writing in the term paper.
General competencies:
- self organization in groups and development of the ability to work in teams
- time management before and during presentation/preparation of the paper
- preparation of written academic pieces

Contents of the module:
Current issues of the international business taxation, especially topics about
- the “Base Erosion and Profit Shifting” project (BEPS) of the OECD
- Authorized OECD Approach (AOA)
- Transfer pricing
- European law (i. e. state aid)

Teaching and learning methods:
Teamwork, presentation, discussion

Special features (e.g. percentage of online-work, practice, guest speaker, etc.):
Workshop in cooperation with PwC

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Jacobs, Otto H. (2011), Internationale Unternehmensbesteuerung, München.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Modulbezeichnung in Englisch: International Tax Planning

Prüfungsnummer: 3015

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: unregelmäßig

Zugangsvoraussetzungen: Grundkenntnisse über das internationale Steuerrecht werden vorausgesetzt.

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

Modulverantwortlicher/Modulverantwortliche: Prof. Dr. Stephan Kudert

Name der/des Hochschullehrer/s: Prof. Dr. Stephan Kudert

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): 3

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Erfolgreiche Teilnahme an der Abschlussklausur.

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Fachliche und methodische Kompetenzen:
Die Studierenden sollen einen vertieften Einblick in die Methodik und die Anwendungsbereiche der internationalen Steuerlastgestaltung erhalten. Dabei liegt der inhaltliche Schwerpunkt bei mittelständischen Unternehmen und der grenzüberschreitenden Arbeitnehmerbesteuerung.
Außerfachliche und überfachliche Kompetenzen:
- Erarbeitung wissenschaftlicher Fragestellungen
- Analyse und Aufbau eigener steuerlicher Strukturierungsmodelle
- Akademischer Diskurs

Inhalte des Moduls:
In der Veranstaltung wird gezeigt, bei welchen Entscheidungen die Steuern für international tätige Unternehmen besonders relevant sind, und welche Gestaltungsmöglichkeiten es je nach Planungsbereich gibt, um den Gewinn bzw. NPV nach Steuern zu maximieren. Dabei wird insbesondere auf Inbound- und Outboundinvestitionen mittelständischer Investoren eingegangen sowie der internationalen Arbeitnehmer- und Mitunternehmerbesteuerung ein besonderes Augenmerk geschenkt.

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Vorlesung, Übung, seminaristischer Unterricht, (Klein-)Gruppenarbeit, Einsatz von Beispielen aus der Praxis, Diskussionen.

Besonderes (z.B. Online-Anteil, Praxisbesuch, Gastvorträge, etc.):
Ein ganztägiger Unternehmensworkshop ist in das Modul integriert.

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Basisliteratur: Kudert, Internationales Steuerrecht leicht gemacht, 2. Auflage 2014.
Weitere Literatur wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Exam number: 6844

Semester: From the first semester

Duration of the module: first block

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

Frequency of module offer: Every winter semesters

Prerequisites: Interest in the R programming language, good knowledge of mathematics, statistics and finance on a Bachelor level.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Sven Husmann

Name of the professor: Prof. Dr. Sven Husmann

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time 60 h; self-study: 120 h

Contact hours (per week in semester): 4

Methods and duration of examination:
Oral examination of approximately 20 minutes and one home assignment.

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programs.

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
Participants receive an intensive introduction to the R programming language and learn how to compare competing portfolio strategies based on real data.

Contents of the module:
From a scientific perspective, the core of portfolio management is to provide evidence that one investment strategy is superior to another. Therefore, a portfolio manager should have a basic knowledge of at least one programming language as well as a solid background in capital market theory, data analysis and linear algebra. The contents of this course are based on an application-oriented teaching of this knowledge, which we divide into two self-contained areas: First, an introduction to the programming language R and second, a scientifically oriented introduction to the basic procedures of modern portfolio management. Specific topics will be announced in the Moodle course.

Teaching and learning methods:
Self-study, online lectures and exercises, case studies.

Special features (e.g. percentage of online-work, practice, guest speaker, etc.):
Self-enrollment in the Moodle course is required.

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Literature will be announced in the Moodle course.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 6854

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Each winter semester

Prerequisites: Knowledge in mathematics and statistics

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Wolfgang Schmid

Name of the professor: Prof. Dr. Wolfgang Schmid

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (Lecture, tutorial etc.): 45 h; self-study: 135 h

Contact hours (per week in semester): 4

Methods and duration of examination:
Successful preparation of a term paper as well as presentation of the results of work

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
Drawing conclusions from data is vital in research, administration and business. This class provides an overview of descriptive, inductive and explorative statistical methods which guide through the process of quantitative data analysis and helps to describe, interpret and analyse data. In the experimental sciences and interdisciplinary research, data analysis has become an integral part of any scientific study. Issues such as judging the credibility of data, analysing the data, evaluating the reliability of the obtained results and finally drawing the correct and appropriate conclusions from the results are vital. The subject is closely tied to the practice of statistics. The course is organized around various kinds of problems that entail the use of statistical methods and include many real examples to motivate and introduce the theory.

Contents of the module:
1. Elements of Data Analysis
2. Introduction to Statistical Inference
3. Tests for Univariate Data
4. Tests for Bivariate Data
5. Multiple Linear Regression
6. Analysis of Variance
7. Introduction to Time Series

Teaching and learning methods:
Seminar, presentations

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Heumann, C., & Schomaker, M. (2016). Introduction to statistics and data analysis. Springer International Publishing Switzerland.
Ruppert, D. (2004). Statistics and finance: An introduction (Vol. 27). New York: Springer.
Tsay, R. S. (2005). Analysis of financial time series (Vol. 543). John wiley & sons.
Gelman, A. (2005). Analysis of variance—why it is more important than ever. The annals of statistics, 33(1), 1-53.
Faraway, J. J. (2002). Practical regression and ANOVA using R (Vol. 168). Bath: University of Bath.
Cohen, Y., & Cohen, J. Y. (2008). Statistics and Data with R: An applied approach through examples. John Wiley & Sons.
Rice, J. A. (2006). Mathematical statistics and data analysis. Cengage Learning.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Name of module in english: Machine Learning with R

Exam number: 6794

Semester: From the first semester

Duration of the module: One block

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

Frequency of module offer: Every summer semester, usually 2nd block

Prerequisites: Students should have a basic understanding of data analysis and a deep interest in statistics. The ability to program in the R language is recommended. The module "Introduction to Portfolio Management with R" is an optional, but very useful, pre-course for Machine Learning with R.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Sven Husmann

Name of the professor: Prof. Dr. Sven Husmann

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time: 34 h.; self-study: 146 h

Contact hours (per week in semester): 3

Methods and duration of examination:
Oral exam of approximately 20 minutes and a home assignment, both on the same day.

Emphasis of the grade for the final grade: Please check the regulations of the study programs.

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
In practice, data prediction is a central concern of many economic actors, for example forecasting future stock returns based on current company and capital market data or predicting default risks on loans based on personal data such as age, occupation and place of residence. In the Machine Learning course, you will learn more generally how to use statistical methods to search for structural relationships (models) in historical datasets, for example, the influence of age, occupation, and place of residence (inputs) on the individual interest rate of personal loans (output). In particular, we are interested in models that lead to the best possible output prediction when the estimated models are applied to new input data. Under ideal conditions, this problem is best solved with a classical OLS regression. Unfortunately, these ideal conditions often do not exist in practice, so that even a nearly perfectly fitted model will yield relatively poor forecasts when applied to new data. Historically, statisticians have focused mainly on problems where the modeler wants to infer relationships from particularly small data. In recent years, however, and especially with the advent of the Internet, data sets have become quite large and also high-dimensional: In many analyses, we are dealing with potentially millions of examples with a large set of variables to study (Big Data) or we have only a moderate set of examples but still a large set of variables (high-dimensional). Since the true underlying relationship of the data is usually unknown, it must be properly estimated. Both the size of the data and the unknown relationship typically present challenges for many models, both numerically and statistically. In such cases, the modeler is often tempted to use increasingly complex models to achieve a better fit to the data at hand. However, this can lead to the problem of using sufficiently complex models to "discover" apparent relationships in historical data (in-sample), but the models turn out to be completely unsuitable for forecasting (out-of-sample). Machine learning (also called statistical learning) methods can provide you with a practical set of tools to make the best possible predictions based on large amounts of data with unknown structural relationships. The Machine Learning with R course will help you understand the relationship between in-sample and out-of-sample estimation and generally enable you to select and fit appropriate models for forecasting. Since R is one of the most widely used programming languages for statistics and machine learning, in this course you will learn how to program your own machine learning models using R. However, you will also learn about prominent machine learning frameworks that originate from other programming languages and how to interface with them directly from R.

Contents of the module:

• Bias-Variance Tradeoff
• Penalized Regression: Ridge, Lasso, Elastic Net
• Cross-Validation, IC based Methods
• Neural Networks: Design, Training, Regularization
• Keras and Tensorflow

Teaching and learning methods:
Online lectures, online exercises, case studies, self-study. You need a computer with a webcam and a microphone to participate in this course.

Special features (e.g. percentage of online-work, practice, guest speaker, etc.):
All lectures and exercises are embedded in online tutorial sites where students can also run code and self-assess their learning progress. Furthermore, every week there will be a case study that needs to be prepared and will be discussed in groups.

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Literature will be announced in the Moodle course.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 3040

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Each third semester

Prerequisites: Fundamentals of Microeconomics, Statistics, Mathematics and Capital Market Theory.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Karl L. Keiber

Name of the professor: Prof. Dr. Karl L. Keiber

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (lecture, tutorials, seminar etc.) 33,75 h; self-study: 146,25 h

Contact hours (per week in semester): 3

Methods and duration of examination:
Successful written exam (120 min)

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
In this course the participants get to know institutional details of real-world exchanges by reviewing the common organizational features of these securities markets. Additionally, the participants will study theoretical approaches that help to understand the functioning of securities markets. Basically, this course provides the participants with a look in the black box of price formation in securities markets.

Contents of the module:
Market microstructure is the study of the process and outcomes of exchanging assets under explicit trading rules. This course restricts to the most active area of research in market microstructure, namely the trading of securities especially in secondary stock markets.
- Aspects of Securities Trading
- Inventory-Based Models of the Bid-Ask Spread
- Information-Based Models of the Bid-Ask Spread
- Price Discovery and Gradual Information Revelation in Securities Markets
- Methods for Measuring the Bid-Ask Spread

Teaching and learning methods:
Lecture with tutorials, self-studies

Literature (compulsory reading, recommended literature):
De Jong, Frank and Barbara Rindi, The Microstructure of Financial Markets, Cambridge University Press, Cambridge, 2009. Chaps. 1, 3-5.
Foucault, Thierry, Marco Pagano, and Ailsa Roell, Market Liquidity - Theory, Evidence, and Policy, Oxford University Press, Oxford, 2013. Chaps. 1-4.
O'Hara, Maureen, Market Microstructure Theory, Blackwell, Oxford, 1995. Chaps. 1-4.
McInish, Thomas H., Capital Markets - A Global Perspective, Blackwell, Oxford, 2000. Chaps 1-4.
Harris, Lawrence E., Trading and Exchanges, Oxford University Press, Oxford, 2002.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 3064

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Each third semester

Prerequisites: Participation in the track module "Market Microstructure Theory"

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Karl L. Keiber

Name of the professor: Prof. Dr. Karl L. Keiber

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (lecture, tutorials, seminar etc.) 15 h; self-study: 165 h

Contact hours (per week in semester): 1

Methods and duration of examination:
Submission of a seminar paper or slide set and presentation of the major findings.

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
Field competencies:
Participants get to know and understand
- recent research papers, research approaches, and research methods in the field
They are able
- to apply recent research approaches and research methods themselves
General competencies:
- self-organization in groups and development of the ability to work in teams
- time management before and during presentations
- preparation of written academic pieces
- preparation of reports and speeches
- application of seleted techniques for presentation
- academic discourse and scientific discussion

Contents of the module:
In-depth studies of selected research problems in the field.

Teaching and learning methods:
Teamwork, presentation, discussion

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Cf. track module with the same title.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 5029

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Each third semester

Prerequisites: Fundamentals of Microeconomics, Statistics, Mathematics and Capital Market Theory.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Karl L. Keiber

Name of the professor: Prof. Dr. Karl L. Keiber

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (lecture, tutorials, seminar etc.) 33,75 h; self-study: 146,25 h

Contact hours (per week in semester): 3

Methods and duration of examination:
Successful written exam (120 min)

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
This course focuses on the economics of information of financial markets and has two primary objectives. The first is to make the participants familiar with the major ways of thought concerning the price formation in securities markets from a microeconomic perspective. The second objective is to provide the participants with the necessary tools of information economics as applied to the analysis of financial markets. In the end the participants will understand the informational role of prices and have a broader understanding of the informational efficiency of securities markets.

Contents of the module:
- Equilibrium under Symmetric Information
- Equilibrium under Diverse Information
- Equilibrium under Asymmetric Information
- Equilibrium in the Market for Information
- Rational Expectations
- Multivariate Normal Distribution Theory
- Bayesian Learning

Teaching and learning methods:
Lecture with tutorials, self-studies

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Admati, Anat R. (1989), Information in Financial Markets: The Rational Expectations Approach, in: Bhattachary, Sudipto and George M. Constantinides (eds.), Financial Markets and Incomplete Information, Rowman & Littlefield, Savage, Maryland, 1989, 139-152.
De Jong, Frank and Barbara Rindi, The Microstructure of Financial Markets, Cambridge University Press, Cambridge, 2009. Chap. 2.
Huang, Chi-fu and Robert H. Litzenberger, Foundations for Financial Economics, Prentice Hall, Englewood Cliffs, 1988. Chap. 9.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 5044

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Each third semester

Prerequisites: Participation in the track module "Microeconomics of Financial Markets"

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Karl L. Keiber

Name of the professor: Prof. Dr. Karl L. Keiber

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (lecture, tutorials, seminar etc.) 15 h; self-study: 165 h

Contact hours (per week in semester): 1

Methods and duration of examination:
Submission of a seminar paper or slide set and presentation of the major findings.

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
Field competencies:
Participants get to know and understand
- recent research papers, research approaches, and research methods in the field
They are able
- to apply recent research approaches and research methods themselves
General competencies:
- self-organization in groups and development of the ability to work in teams
- time management before and during presentations
- preparation of written academic pieces
- preparation of reports and speeches
- application of seleted techniques for presentation
- academic discourse and scientific discussion

Contents of the module:
In-depth studies of selected research problems in the field.

Teaching and learning methods:
Teamwork, presentation, discussion

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Cf. track module with the same title.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 6777

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Only winter semester 2016/2017

Prerequisites: Good knowledge of linear models. Understanding of AR(p) processes is very helpful. R knowledge (esp. functions like lm).

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Sven Husmann

Name of the professor: Dr. Florian Ziel

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (lecture, tutorials, seminar etc.): 45 h; self-study: 135 h

Contact hours (per week in semester): 3

Methods and duration of examination:
Weighted average of an R project and an oral exam.

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
The objective of the lecture is to provide a basic understanding of electricity markets and regression based modeling methods for electricity prices. The aim of this course is to apply estimation and forecasting algorithms to real data using the statistical Software R, to interpret and to visualize the results.

Contents of the module:
1. Introduction to electricity markets
2. Overview of different model approaches
3. Regression based modeling methods for electricity prices
4. Forecasting techniques
5. Advanced estimation and modeling approaches

Teaching and learning methods:
Lecture with included tutorials in R

Literature (compulsory reading, recommended literature):
The relevant material will be given during the course.
Suggested reading:
Weron, Rafał. "Electricity price forecasting: A review of the state-of-the-art with a look into the future." International Journal of Forecasting 30.4 (2014): 1030-1081.
Ziel, Florian, Rick Steinert, and Sven Husmann. "Efficient modeling and forecasting of electricity spot prices." Energy Economics 47 (2015): 98-111.
Ziel, Florian, Rick Steinert, and Sven Husmann. "Forecasting day ahead electricity spot prices: The impact of the EXAA to other European electricity markets." Energy Economics 51 (2015): 430-444.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Modulbezeichnung in Englisch: Estate planning and taxation

Prüfungsnummer: 6582

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Jedes dritte Semester

Zugangsvoraussetzungen: Grundkenntnisse im Steuerrecht werden vorausgesetzt (z.B. Kudert, Steuerrecht leicht gemacht)

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

Modulverantwortlicher/Modulverantwortliche: Prof. Dr. Stephan Kudert

Name der/des Hochschullehrer/s: RA/StB Bernd Schult

Lehrsprache: Deutsch

Zahl der zugeteilten ECTS-Credits: 6

Gesamtworkload und ihre Zusammensetzung (z.B. Selbststudium + Kontaktzeit):
Kontaktzeit (Vorlesung, Übung etc.) 45 Std.; Selbststudium: 145 Std.

Lehrveranstaltungsstunden (LVS): 3

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Erfolgreiche Teilnahme an der Klausur (120 Min.) und an dem Workshop.

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Fachliche Kompetenzen:
Die Studierenden kennen und verstehen
- die rechtlichen Rahmenbedingungen der Nachfolgeplanung,
- die Schnittstellen zwischen Zivil-, Gesellschafts- und Steuerrecht,
- ökonomische Gestaltungsansätze für die steuerschonende Nachfolgeplanung.
Außerfachliche und überfachliche Kompetenzen:
- Beschaffung von Informationen und Literatur
- Lesen und Verstehen wissenschaftlicher Texte
- Erstellung schriftlicher Arbeiten
- Erstellung von Referaten und Vorträgen
- Anwendung spezieller Präsentationstechniken
- Akademischer Diskurs und wissenschaftliche Diskussion mündlich/schriftlich

Inhalte des Moduls:
Eine Nachfolge zu planen, bedeutet den Generationswechsel von Privat- und Betriebsvermögen zu optimieren. Der Schwerpunkt der Veranstaltung liegt dabei auf der steuerlichen Optimierung der Vermögensnachfolge. Als Voraussetzung hierfür wird zunächst ein Überblick über die folgenden Themengebiete vermittelt:
- Nachfolgeplanung aus betriebswirtschaftlicher Sicht,
- Ertragsteuerliche Aspekte der teil- und unentgeltlichen Rechtsnachfolge (vorweggenommene Erbfolge/der Erbe im Einkommensteuerrecht),
- Einführung in das Erbrecht sowie das Erbschaft- und Schenkungsteuerrecht.
Im Anschluss werden Gestaltungsansätze zur steuerlich optimalen Vermögensübergabe besprochen. Hierbei wird insbesondere auf die folgenden Aspekte eingegangen:
- Nachfolgeplanung für Privatpersonen an der Schnittstelle zwischen Ertrag- und Erbschaftsteuerrecht,
- Unternehmensnachfolge an der Schnittstelle zwischen Gesellschafts-, Erb- und Steuerrecht,
- steueroptimierter Verkauf eines Familienunternehmens,
- Stiftungen und Trusts als Instrument der Nachfolge für Privat- und Unternehmensvermögen,
- der internationale Erbfall.

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Vorlesung mit Übung und Workshop.

Besonderes (z.B. Online-Anteil, Praxisbesuch, Gastvorträge, etc.):
Fallstudienarbeit und Unternehmensworkshop mit Roever Broenner Susat Mazars.

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Über Moodle ist ein Einführungsskript abrufbar. Weitere Literaturhinweise werden bekannt gegeben.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Modulbezeichnung in Englisch: National Tax Structuring (R-Module)

Prüfungsnummer: 6744

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: nicht geplant

Zugangsvoraussetzungen: Ein vorheriges Absolvieren der Veranstaltung Besteuerung der Unternehmen (Prüf.-Nr. 3119) oder Internationale Steuerlastgestaltungen (Prüf.-Nr. 3015) ist dringend angeraten. Außerdem wird das Wissen aus „Steuerrecht – leicht gemacht“ vorausgesetzt. Die Teilnehmerzahl ist auf 20 begrenzt. Eine verbindliche Anmeldung per E-Mail an srothe@europa-uni.de ist daher erforderlich. An- und Abmeldungen können nur in dem Zeitraum vom 07.03.2016, 7:00 Uhr bis 31.03.2016, 23:59 Uhr erfolgen. Bitte verwenden Sie dafür die Betreffzeile "Anmeldung Nationale Strukturierungen SoSe 16" und ergänzen Sie Ihre E-Mail um folgende Angaben: Name, Vorname, Matr.-Nr., Studiengang. Es werden nur vollständige Anmeldungen über Ihren EUV-E-Mail-Account berücksichtigt. Weitere Informationen zu den Modalitäten finden Sie auf der Lehrstuhl-Homepage.

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

Modulverantwortlicher/Modulverantwortliche: Prof. Dr. Stephan Kudert

Name der/des Hochschullehrer/s: Prof. Dr. Stephan Kudert

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): 3

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Die Prüfungsleistung umfasst das Anfertigen einer Seminararbeit, eine Präsentation mit anschließender Diskussionsrunde sowie das Halten eines Ko-Referats. Die drei Teilleistungen mit der Gewichtung 40:40:20 bilden die Gesamtnote.

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Fachliche und methodische Kompetenzen:
Der Fokus des Moduls liegt auf der methodischen Weiterentwicklung der Studierenden, auch im Hinblick auf die Masterarbeit. Steuerliche Wirkungen im nationalen Kontext sind zunächst zu quantifizieren und dann (mit Hilfe taxografischer Analysen) in Entscheidungsmodelle zu überführen.
Außerfachliche und überfachliche Kompetenzen:
Die Teilnehmer/innen sollen neue Methoden der Betriebswirtschaftlichen Steuerlehre anwenden, Modelle aus der makroökonomischen Theorie adaptieren und technisch mit Hilfe von mathematischen Programmen konkret umsetzen.

Inhalte des Moduls:
Steuerliche Gestaltungen im internationalen Steuerrecht sollen methodisch sauber quantifiziert und in taxografische Entscheidungsmodelle überführt werden.

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Seminaristischer Unterricht, Teamarbeit, Präsentationen, Diskussionen.

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Basisliteratur: Kudert, Steuerrecht leicht gemacht, 5. Aufl. 2014., Ewald von Kleist Verlag.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Exam number: 6855

Semester: From 2nd semester

Duration of the module: One block

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

Frequency of module offer: Every winter semester, usually 1st block

Prerequisites: Students must have taken at least one course that introduced data analysis and statistical and/or machine learning, for example “Data Analysis and Visualization with R” or “Machine Learning with R”, among others. Furthermore, students have to bring along good knowledge of the R programming language and deep interest in quantitative methods and neural networks.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Sven Husmann

Name of the professor: Ivan Semeniuk, Dr. Antoniya Shivarova, Dr. Rick Steinert

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time: 28 h, self-study: 152 h

Contact hours (per week in semester): 4

Methods and duration of examination:
A seminar paper on the research topic of neural networks in finance and an accompanying oral presentation.

Emphasis of the grade for the final grade: Please check the regulations of the study programs.

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
Students enrolled in this course gain in-depth knowledge of advanced neural networks classes and their application on selected financial problems of high scientific and practical relevance. At the beginning of the seminar, all students receive an introduction to the general research topic. Afterwards, groups of two or three seminar participants work independently on a selected empirical research project over several weeks. At the end of the seminar, each group summarizes its findings in an academic paper and gives an oral presentation about the achieved results. In the seminar, the participants acquire skills in literature and data research, improve their programming skills in R and are especially enabled to do in-depth empirical research.

Contents of the module:
Fueled by the vast improvements in computational power and increased data availability of the recent years, neural networks belong to the machine learning algorithms that have become increasingly popular both in scientific research and the industry. Due to the quick development and extensive research in the field, different advanced classes of neural networks, such as CNN, RNN, LSTM among many others, have been shown to achieve promising state-of-the-art results in many application areas such as image and speech recognition, natural language processing, and anomaly detection. Because of the success in these fields, interest in the implementation and application of neural networks in the global financial services industry is growing, for example to improve financial operations, such as credit assessment, optimal stock trading systems and portfolio management. In this seminar, students will be introduced to a particular class of neural networks (CNN, RNN, etc.) that may change each semester. Thereupon, students will apply the models on a typical financial problem, for example for predicting stock movements, among others. Please, check the Moodle course for more details.

Teaching and learning methods:
In the first two weeks, compulsory lectures introduce the general topic. Afterwards, project work is conducted in small groups.

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Literature will be announced in the Moodle course.

Further information:
Self-enrollment in the Moodle course is required. Students must register for the seminar respecting the deadline specified in Moodle.

Name of module in english: Portfolio Management

Exam number: 6655

Semester: From the 2nd semester

Duration of the module: One block

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

Frequency of module offer: Every summer semester, usually 1st block

Prerequisites: Students must have a basic understanding of matrix algebra and statistics. The ability to program in the R language is strongly recommended.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Sven Husmann

Name of the professor: Prof. Dr. Sven Husmann

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time: 34 h, self-study: 146 h

Contact hours (per week in semester): 3

Methods and duration of examination:
Oral exam of 10-15 minutes (25%) and a home assignment (75%), both on the same day.

Emphasis of the grade for the final grade: Please check the regulations of the study programs.

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
From a scientific perspective, the core of portfolio management is to provide evidence that one investment strategy is superior to another. Participants in this course will acquire and deepen this competence by working on various case studies, always using the programming language R. In so doing, participants will experience that the estimation of model parameters and the associated estimation risks are the central problem of portfolio management in practice. Neglecting these estimation risks can significantly distort the expected performance of the portfolio strategies applied. In addition to this methodological competence, the participants learn about all classical portfolio strategies. Thereby, we focus on numerical optimization methods. At the end of the course, participants of this course will therefore be able to optimize portfolios under conditions common in practice.

Contents of the module:

• Comparing Portfolio Strategies
• Estimation Risk
• The R Optimization Infrastructure
• The Efficient Frontier
• Maximizing the Sharpe Ratio
• Estimation of Model Parameters
• Sustainable Portfolio Management

Teaching and learning methods:
Online lectures, online exercises, case studies, self-study. You need a computer with a webcam and a microphone to participate in this course.

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Literature will be announced in the Moodle course.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Name of module in english: Portfolio Management II

Exam number: 6708

Semester: From the third semester

Duration of the module: One block

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

Frequency of module offer: Every winter semester, usually 1st block

Prerequisites: A successful participation in the module Portfolio Management I is required.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Sven Husmann

Name of the professor: Prof. Dr. Sven Husmann

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time: 34 h, self-study: 146 h

Contact hours (per week in semester): 3

Methods and duration of examination:
Oral exam of approximately 20 minutes and a home assignment, both on the same day.

Emphasis of the grade for the final grade: Please check the regulations of the study programs.

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
The course begins with a brief summary of selected content from the module "Portfolio Management I", which taught that the practical application of classical portfolio rules is associated with estimation risks, in some cases considerable ones. We showed that constraints on portfolio weights and resampling methods reduce estimation risk, often significantly improving the out-of-sample performance of portfolio strategies. In this course, based on case studies, you will learn about other fundamental approaches, all of which are characterized by the fact that they can reduce the estimation risk in portfolio management. In addition, each of these approaches addresses particular aspects of portfolio management, for example, factor models address the relationship to capital market theory, the Black-Litterman model addresses subjective expectations, and sparse portfolio optimization addresses the practical need to limit the size and the rebalancing of a portfolio. Introducing these approaches will also enable students to access the state of the art of current research. In this respect, the course is also very well suited to prepare a master thesis in the field of portfolio management.

Contents of the module:

• Estimations risk
• Robust statistics and factor models
• Shrinkage estimators
• Sparse portfolio optimization
• Multistage portfolio optimization
• Combined portfolio rules
• Bayesian portfolio optimization (Black-Litterman model)

Teaching and learning methods:
Online lectures, online exercises, case studies, self-study. You need a computer with a webcam and a microphone to participate in this course.

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Literature will be announced in the Moodle course.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 6401

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Each summer semester

Prerequisites: None

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Wolfgang Schmid

Name of the professor: Prof. Dr. Wolfgang Schmid

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (Lecture, tutorial etc.): 45 h; self-study: 135 h

Contact hours (per week in semester): 2

Methods and duration of examination:
Successful preparation of a term paper as well as presentation of the results of work

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
The students should get familiar with quantitative methods for measuring the risk of financial activities.

Contents of the module:
The Concise Oxford English Dictionary defines risk as ’hazard, a chance of bad consequences, loss or exposure to mischance’. In many cases only the downside of risk is mentioned, rarely a possible upside, i.e. the potential for a gain. In recent decades the field of financial risk management has undergone explosive developments. This seminar is devoted specifically to quantitative modeling issues arising in this field.
It is possible to write the seminar paper in English or in German. Moreover, all participants have to present their seminar paper in English. Each student has to apply theoretical aspects to financial data, i.e the participants must use statistical software packages. We offer introductory problem sets that help to work with the software packages R and SAS. You are allowed to use R and SAS in order to apply statistical methods to real data.

Teaching and learning methods:
Seminar

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Embrechts, P., Frey, R. and McNeil, A. J. (2006). Quantitative risk management: concepts, techniques, tools. Princeton University Press, Princeton.
Ruppert, D., (2004), Statistics in Finance, Springer: New York.
Tsay, R. (2005). Analysis of financial time series, 2 edn, Wiley, New Jersey.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 6820

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Each summer semester

Prerequisites: None

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Wolfgang Schmid

Name of the professor: Prof. Dr. Wolfgang Schmid

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (Lecture, tutorial etc.): 45 h; self-study: 135 h

Contact hours (per week in semester): 2

Methods and duration of examination:
Successful preparation of a term paper as well as presentation of the results of work

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
The students should get familiar with quantitative methods for measuring the risk of financial activities.

Contents of the module:
The Concise Oxford English Dictionary defines risk as ’hazard, a chance of bad consequences, loss or exposure to mischance’. In many cases only the downside of risk is mentioned, rarely a possible upside, i.e. the potential for a gain. In recent decades the field of financial risk management has undergone explosive developments. This seminar is devoted specifically to quantitative modeling issues arising in this field.
It is possible to write the seminar paper in English or in German. Moreover, all participants have to present their seminar paper in English. Each student has to apply theoretical aspects to financial data, i.e the participants must use statistical software packages. We offer introductory problem sets that help to work with the software packages R and SAS. You are allowed to use R and SAS in order to apply statistical methods to real data.

Teaching and learning methods:
Seminar

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Embrechts, P., Frey, R. and McNeil, A. J. (2006). Quantitative risk management: concepts, techniques, tools. Princeton University Press, Princeton.
Ruppert, D., (2004), Statistics in Finance, Springer: New York.
Tsay, R. (2005). Analysis of financial time series, 2 edn, Wiley, New Jersey.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

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

Exam number: 6788

Semester: From the first semester

Duration of the module: One block

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

Frequency of module offer: Every summer semester (last time 2021)

Prerequisites: Students must have taken at least one course that introduced data analysis and must have the ability to write code in the R programming language. Students must also register for the course by the deadline specified in Moodle.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Sven Husmann

Name of the professor: Prof. Dr. Sven Husmann

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time: 34 h, self-study: 146 h

Contact hours (per week in semester): 3

Methods and duration of examination:
Students have to hand in a seminar paper about a research topic in finance and present their work in an oral presentation.

Emphasis of the grade for the final grade: Please check the regulations of the study programs.

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
Students enrolled in this course will gain in-depth knowledge of a selected financial economics topic of high scientific and practical relevance. At the beginning of the seminar, all students receive an introduction to the general topic of the seminar. Afterwards, groups of two or three seminar participants each work independently on a selected empirical research project over several weeks. At the end of the seminar, each group summarizes its findings in an academic paper and finally gives a presentation to the other seminar participants. In the seminar, the participants acquire skills in data and literature research, deepen their intercultural competencies as well as their program knowledge in R and are especially enabled to do in-depth empirical research.

Contents of the module:
Students may choose from a variety of topics for their research project. The seminar's general topics may change each semester. Examples of general topics include factor investing, portfolio management, business valuation, risk management, or electricity pricing. Please check the Moodle pages for the most current topics.

Teaching and learning methods:
In the first two weeks compulsory online lectures to introduce the general topic. Afterwards project work in small groups.

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Literature will be announced in the Moodle course.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Modulbezeichnung in Englisch: Seminar German Accounting Case Law (R-Module)

Prüfungsnummer: 6745, 6796

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Lehrveranstaltungen des Moduls:

• Aktuelle Rechtsprechung der Finanzgerichte zu den handelsrechtlichen GoB – Systemadäquate Konkretisierung oder Fehlentscheidung? / Current judgements by German courts of finance on German GAAP - Objective-driven specification or poor judgement? (Prüf.-Nr. 6745)
• Grundsätze ordnungsmäßiger Bilanzierung für Finanzprodukte – Konkretisierung durch die höchstrichterliche Rechtsprechung / Accounting for Financial Instruments according to German GAAP - Specification through the German Federal Court of Finance (Prüf.-Nr. 6796)

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Sommersemester 2016; Wintersemester 2017/2018

Zugangsvoraussetzungen: Voraussetzung für die Teilnahme ist der Besuch der Veranstaltung „Bilanzrechtsprechung“. Weitere Informationen zum Kurs sowie zu den Zugangsvoraussetzungen werden jeweils über Moodle im Rahmen der Veranstaltung "Bilanzrechtsprechung" bekannt gegeben. 

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

Modulverantwortlicher/Modulverantwortliche: Prof. Dr. Sonja Wüstemann

Name der/des Hochschullehrer/s: Prof. Dr. Sonja Wüstemann

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): 3

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Erfolgreiche Anfertigung einer Seminararbeit, Präsentation der Seminararbeit im Rahmen der Seminarveranstaltung, aktive Beteiligung an den Diskussionen

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Bei der Konkretisierung von handelsrechtlichen GoB kommt der Rechtsprechung des Bundesfinanzhofs (BFH) eine zentrale Rolle zu. Augrund der zunehmenden Qualität, aber auch Komplexität der Geschäfte im Finanzsektor hat sich der BFH in den vergangenen Jahren vermehrt mit der Konkretisierung von GoB für derartige Transaktionen beschäftigen müssen. Aufgabe der Seminararbeiten ist es, die Urteilsbegründungen und -entscheidungen zu den ausgewählten Themen auf Einklang mit bestehendem Bilanzzweck kritisch zu prüfen.
Sie erwerben die Fähigkeit

• schwierige Sachverhalte der Aktivierung, Passivierung und Bewertung prinzipienorientiert zu lösen 
• Außerfachliche und überfachliche Kompetenzen: 
• Erarbeitung wissenschaftlicher Fragesellungen 
• Beschaffung von Informationen und Literatur 
• Lesen und Verstehen wissenschaftlicher Texte 
• Erstellung von wissenschaftlichen Vorträgen und Präsentation dieser 
• wissenschaftliche Diskussion (mündlich) 
• Vorbereitung auf die Masterarbeit

Inhalte des Moduls:
Bei der Konkretisierung von handelsrechtlichen GoB kommt der Rechtsprechung des Bundesfinanzhofs (BFH) eine zentrale Rolle zu. Aufgrund der zunehmenden Quantität, aber auch Komplexität der Geschäfte im Finanzsektor hat sich der BFH in den vergangenen Jahren vermehrt mit der Konkretisierung von GoB für derartige Transaktionen beschäftigen müssen. Aufgabe der Seminararbeiten ist es, die Urteilsbegründungen und -entscheidungen zu den ausgewählten Themen auf Einklang mit bestehendem Bilanzzweck und GoB-System kritisch zu prüfen.

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Einführung in das wissenschaftliche Arbeiten, Seminarteilnahme- und diskussion, selbstständige Erstellung der Seminararbeit unter Betreuung durch wissenschaftliche Mitarbeiterinnen, Präsentation und Diskussion

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Literatur wird themenspezifisch gesondert bekannt gegeben.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Modulbezeichnung in Englisch: Seminar in Accounting and Taxation

Prüfungsnummer: 6718

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Sommersemester 2015

Zugangsvoraussetzungen: Keine. Anmeldung bis zum 14. April 2015 per Email an accounting@europa-uni.de erforderlich. Die Teilnehmerzahl ist auf 16 Personen begrenzt.

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

Modulverantwortlicher/Modulverantwortliche: Prof. Dr. Inga Hardeck

Name der/des Hochschullehrer/s: Prof. Dr. Inga Hardeck

Lehrsprache: Deutsch, aber auch englische Bearbeitung und Präsentation möglich

Zahl der zugeteilten ECTS-Credits: 6

Gesamtworkload und ihre Zusammensetzung (z.B. Selbststudium + Kontaktzeit):
Kontaktzeit (Vorlesung, Übung etc.) 60 Std.; Selbststudium: 120 Std.

Lehrveranstaltungsstunden (LVS): 4

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Erstellung einer Seminararbeit, Präsentation der Seminararbeit im Rahmen der Seminarveranstaltung (ggf. in Gruppen), aktive Beteiligung an den Diskussionen

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Fachliche Kompetenzen: Vermittlung von Wissen in den Bereichen Steuern und Accounting:
- Tax Accounting
- Freiwilliges und verpflichtendes Tax Reporting
- Empirische Befunde aus der Steuer- und Accountingforschung
- Integrated Reporting
Außerfachliche und überfachliche Kompetenzen:
- Erarbeitung wissenschaftlicher Fragestellungen
- Beschaffung von Informationen und Literatur
- Lesen und Verstehen wissenschaftlicher Texte
- Erstellung von wissenschaftlichen Vorträgen und Präsentationen
- wissenschaftliche Diskussion (mündlich)

Inhalte des Moduls:
Die Studierenden vertiefen einzelne Aspekte aus den Bereichen Steuern und Accounting im Rahmen ihrer Seminararbeiten, wobei hier ein Fokus auf Themen an der Schnittstelle sowie der Auswertung empirischer Untersuchungen liegen soll. Die Seminararbeiten sind in Gruppenpräsentationen im zweiten Block vorzustellen und zu diskutieren. In der Mitte des Semesters finden Kolloquien statt, in denen die Gliederung in der Seminargruppe vorgestellt wird.
Themen:
1) Tax Accounting, z.B.
- Konzernsteuerquote
- Maßgeblichkeit
- Abweichungen von Handels- und Steuerbilanz (book tax differences)
2) Freiwilliges und verpflichtendes Tax Reporting, z.B.
- Steuerliche Überleitungsrechnung o Country-by-Country Reporting
- Nachhaltigkeitsberichterstattung
3) Aktuelle Erkenntnisse aus der empirischen Steuer- und Accountingforschung
4) Integrated Reporting

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Seminararbeit, Präsentation und Diskussion

Besonderes (z.B. Online-Anteil, Praxisbesuch, Gastvorträge, etc.):
Zunächst nicht geplant, ggf. Integration eines Praxisvortrages

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Literatur wird themenspezifisch gesondert bekannt gegeben.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Modulbezeichnung in Englisch: Seminar in Portfolio Management I (R-Module)

Prüfungsnummer: 6656

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Unregelmäßig

Zugangsvoraussetzungen: Grundkenntnisse der Programmiersprache R

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.): 15 Std.; Selbststudium: 165 Std.

Lehrveranstaltungsstunden (LVS): 1

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Erfolgreiche Bearbeitung einer empirischen Fragestellung mit der Programmiersprache R in Partner- oder Kleingruppenarbeit.

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Fachliche Kompetenzen: Die Studierenden vertiefen ihr Wissen zum Portfoliomanagement und setzen ein selbstgewähltes Thema praktisch um. Außerfachliche und überfachliche Kompetenzen:
- Erarbeiten einer wissenschaftlichen Fragestellungen
- Beschaffen und Verarbeiten relevanter Daten und Literatur
- Verfassen eines wissenschaftlichen Textes
- Praxisnahe Präsentation der Ergebnisse
- Reflexion der Gruppenarbeit

Inhalte des Moduls:
Die Studierenden bearbeiten ein Projekt zum Thema Portfoliomanagement, das thematisch auf dem Modul Portfoliomanagement I aufbaut. Die Themen werden individuell zu Beginn des zweiten Block festgelegt.

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Projektarbeit in Kleingruppen, Präsentation

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

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Modulbezeichnung in Englisch: Seminar in Portfolio Management II (R-Module)

Prüfungsnummer: 6719

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Unregelmäßig

Zugangsvoraussetzungen: folgt

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.): 15 Std.; Selbststudium: 165 Std.

Lehrveranstaltungsstunden (LVS): 1

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Erfolgreiche Anfertigung einer Seminararbeit in Verbingung mit einem Programmierprojekt, vorzugsweise zu zweit oder in Kleingruppen im Umfang von 8-10 Seiten sowie Präsentation der Ergebnisse.

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Fachliche Kompetenzen: Die Studierenden vertiefen ihr Wissen aus dem Modul Portfoliomanagement II zu einem ausgewählten Thema und setzen das Thema praktisch um.
Außerfachliche und überfachliche Kompetenzen:
- Erarbeiten einer wissenschaftlichen Fragestellungen
- Beschaffen und Verarbeiten relevanter Daten und Literatur
- Verfassen eines wissenschaftlichen Textes
- Praxisnahe Präsentation der Ergebnisse
- Reflexion der Gruppenarbeit

Inhalte des Moduls:
Die Studierenden bearbeiten ein Projekt zum Thema Portfoliomanagement, das thematisch auf dem Modul Portfoliomanagement II aufbaut. Die Themen werden individuell zu Beginn des zweiten Block festgelegt.

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Projektarbeit in Kleingruppen, Präsentation

Besonderes (z.B. Online-Anteil, Praxisbesuch, Gastvorträge, etc.):
Projetkarbeit

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

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Exam number: 6857

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: irregularly

Prerequisites: as announced in the term-specific course or on moodle
Maximum of participants: 20

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Christina Elschner

Name of the professor: Prof. Dr. Christina Elschner

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (Lecture, tutorial etc.) 45 h; self-study: 135 h

Contact hours (per week in semester): 3

Methods and duration of examination:
Seminar paper (10 pages), presentation, and discussion

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
After completing this course participants:
- have a knowledge of current topics in tax research.
- are familiar with some methods applied in tax research.
- are able to choose suitable methods for their research projects (seminar papers, MA thesis).
- can reflect and discuss tax-related literature.
General competencies:
- develop research designs.
- Writing seminar papers.
- Presentation and discussion of research articles.

Contents of the module:
Varying topics in tax research.

Teaching and learning methods:
Introductory sessions, presentations, discussions.

Literature (compulsory reading, recommended literature):
see the specific moodle course.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 5099

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Each summer semester, started 2018

Prerequisites: Participatios in the trackmodule "Statistical Quality Control".

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Wolfgang Schmid

Name of the professor: Prof. Dr. Wolfgang Schmid

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (Lecture, tutorial etc.): 45 h; self-study: 135 h

Contact hours (per week in semester): 2

Methods and duration of examination:
Successful preparation of a term paper as well as presentation of the results of work

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
This lecture is about the use of statistical methods and other problem-solving techniques to improve the quality of products used by our society. These products consist of manufactured goods such as automobiles, computers, and clothing, as well as services such as the generation and distribution of electrical energy, public transportation, banking, retailing, and health care. The word "quality" is often used to signify "excellence" of a product or service – we hear talk about "Rolls-Royce quality" and "top-quality". Quality can be defined simply as meeting the requirements of the customer. Why it is so important? A customer who is satisfied with quality will tell 8 people about it; a dissatisfied customer will tell it 22 people. So, to reduce losses and increase gains of the company there should exist special procedures to detect the problems and in this way improve the quality of goods.
Quality improvement methods can be applied to any area within a company or organization, including manufacturing, process development, engineering design, finance and accounting, marketing, distribution and logistics, and field service of products. During this seminar, the students should get familiar with the technical tools that are needed to achieve quality improvement in these organizations.

Contents of the module:
Introductory lectures are planned. Besides that, a short revision of the next topics will be provided.
1. Introduction to Statistical Quality Control: meaning of quality.
2. Modeling Process Quality
- Useful discrete and continuous distributions
- Describing variation and descriptive statistics
3. Statistical Process Control
- Statistical basis of the control chart
- Choice of control limits
- Sample size and sample frequency
4. Shewhart Control Chart for the location parameter
5. EWMA and CUSUM Charts
Moreover, other important information concerning seminar papers and presentations will be mentioned during the first meeting.

Teaching and learning methods:
Lecture and tutorials

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Montgomery, D. C.: Statistical Quality Control. Wiley, 2005.
Mittag, H.-J.: Qualitätsregelkarten. Hanser, 1995.
Ryan, T. P.: Statistical Methods for Quality Improvement. Wiley, 1989.
Rinne, H. und Mittag, H.-J.: Statistische Methoden der Qualitätssicherung. Hanser, 1995.
Rinne, H. und Mittag, H.-J.: Prozessfähigkeitsmessung für die industrielle Praxis. Hanser, 1999.
Nelson, W.: Accelerated Testing: Statistical Models, Test Plans, and Data Analysis. Wiley, 1990.
Meeker, W. Q. and Escobar, L.A.: Statistical Methods for Reliability Data. Wiley, 1998.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Modulbezeichnung in Englisch: Tax balance sheets (R-Module)

Prüfungsnummer: 6838

Semester: ab dem 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Sommersemester 2020

Zugangsvoraussetzungen: tba

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

Modulverantwortlicher/Modulverantwortliche: Prof. Dr. Stephan Kudert

Name der/des Hochschullehrer/s: Prof. Dr. Stephan Kudert, Dr. Satenik Melkonyan

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): 3

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
tba

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

Qualifikationsziele des Moduls:
tba

Inhalte des Moduls:
tba

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
tba

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
tba

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Modulbezeichnung in Englisch: Tax Competition

Prüfungsnummer: 6595

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Jedes Sommersemester

Zugangsvoraussetzungen: Keine

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 Peters

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

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): 3

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Erfolgreiche Teilnahme an der Klausur (120 Min.)

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Vertiefung des Verständnisses für Fragestellungen der internationalen Besteuerung, Direktinvestitionen und des strategisches Verhaltens von Föderationen.

Inhalte des Moduls:
- Besteuerung im internationalen Vergleich
- Prinzipien der Besteuerung
- Kapital als mobiler Faktor
- Steuerliche Anreize für Direktinvestitionen
- Steuerliche Diskriminierung (harmful tax practices)
- Finanzausgleich als implizite Kooperation
- Cross-border shopping

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Vorlesung mit Übung

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Keuschnigg, Ch., Öffentliche Finanzen: Einnahmenpolitik, Mohr, 2005.
Brunner & Peters, Fiscal Equalization as a Coordination Device, working paper 2008.
Janeba & Peters, Tax Evasion, Tax Competition and the Gains from Nondiscrimination, EconJ 1999.
Keen, Preferential regimes can make tax competition less harmful, NTaxJ 2001.
Haupt & Peters, Restricting preferential tax regimes to avoid harmful tax competition, RSUE 2005.
Janeba & Smart, Is targeted tax competition less harmful than ist remedies? ITAX 2003.
Kanbur & Keen, Jeux Sans Frontieres: Tax Competition and Tax Coordination When Countries Differ in Size, AER 1993.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Modulbezeichnung in Englisch: Tax Competition (Seminar)

Prüfungsnummer: 6789

Semester: ab 2. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Sommersemester 2017

Zugangsvoraussetzungen: Erfolgreiche Teilnahme am T-Modul "Steuerwettbewerb und Europäische Steuerpolitik" ist Voraussetzung zur Teilnahme am R-Modul. Kenntnisse in Mikroökonomie, Spieltheorie und Mathematik sind hilfreich, jedoch nicht verpflichtend.

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 Peters

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

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): 3

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Erfolgreiche Anfertigung und Präsentation von Teilgebieten der Pflichtlektüre und Kurzzusammenfassung der Ergebnisse.

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Vertiefung des Verständnisses für Fragestellungen der internationalen Besteuerung, Direktinvestitionen und des strategisches Verhaltens von Föderationen.

Inhalte des Moduls:
- Besteuerung im internationalen Vergleich
- Prinzipien der Besteuerung
- Kapital als mobiler Faktor
- Steuerliche Anreize für Direktinvestitionen
- Steuerliche Diskriminierung (harmful tax practices)
- Finanzausgleich als implizite Kooperation
- Cross-border shopping

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Seminar

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Keuschnigg, Ch., Öffentliche Finanzen: Einnahmenpolitik, Mohr, 2005.
Brunner & Peters, Fiscal Equalization as a Coordination Device, working paper 2008.
Janeba & Peters, Tax Evasion, Tax Competition and the Gains from Nondiscrimination, EconJ 1999.
Keen, Preferential regimes can make tax competition less harmful, NTaxJ 2001.
Haupt & Peters, Restricting preferential tax regimes to avoid harmful tax competition, RSUE 2005.
Janeba & Smart, Is targeted tax competition less harmful than ist remedies? ITAX 2003.
Kanbur & Keen, Jeux Sans Frontieres: Tax Competition and Tax Coordination When Countries Differ in Size, AER 1993.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Exam number: 6780

Semester: from 2nd semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Only winter semester 2016/2017

Prerequisites: t.b.a.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Sven Husmann, Prof. Dr. Achim Koberstein

Name of the professor: Prof. Dr. Sven Husmann, Prof. Dr. Achim Koberstein

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (Lecture, tutorial etc.): 60 h; self-study: 120 h

Contact hours (per week in semester): 4

Methods and duration of examination:
t.b.a.

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
t.b.a.

Contents of the module:
t.b.a.

Teaching and learning methods:
Seminar

Literature (compulsory reading, recommended literature):
t.b.a.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Modulbezeichnung in Englisch: Strategic Management Control

Prüfungsnummer: 6734

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Wintersemester alle 2 Jahre: Wintersemester 2017/2018

Zugangsvoraussetzungen: Die Teilnehmerzahl ist auf 20 Studierende beschränkt. Eine Bewerbung ist erforderlich. Nähere Informationen finden Sie im Moodle.

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

Modulverantwortlicher/Modulverantwortliche: Prof. Dr. Christian Ott

Name der/des Hochschullehrer/s: Prof. Dr. Christian Ott

Lehrsprache: Deutsch

Zahl der zugeteilten ECTS-Credits: 6

Gesamtworkload und ihre Zusammensetzung (z.B. Selbststudium + Kontaktzeit):
Kontaktzeit (Vorlesung, Übung, Seminar etc.) 60 Std.; Selbststudium: 120 Std.

Lehrveranstaltungsstunden (LVS): 4

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Erfolgreiche Anfertigung einer Hausarbeit im Umfang mit 30.000 Zeichen (sowie je eine 20-minütige Zwischenpräsentation der verschiedenen Teilergebnisse der Hausarbeit).

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Die Studierenden entwickeln die Fähigkeiten, die nachhaltige Entwicklung einer Organisation durch den Einsatz von den geeigneten Systemen und Instrumenten des strategischen Controllings zu gestalten. Sie verstehen, weshalb das strategische Controlling an der Steigerung des Werts der Organisation ausgerichtet wird. Sie wissen, wie Controller das Management bei der Entwicklung und Implementierung der Strategie einer Organisation unterstützen können. Sie verstehen, wie Kennzahlen und Kennzahlensysteme zur Steuerung und Messung der nachhaltigen Entwicklung einer Organisation eingesetzt werden können.
Die Studierenden sind in der Lage, sich komplexe Sachverhalte zu erarbeiten. Sie können Argumentationen aufbauen und ihre Ergebnisse strukturiert und fundiert in mündlichen Zwischenpräsentationen und abschließend in einer schriftlichen Arbeit darstellen. Sie besitzen die Fähigkeit, Ergebnisse kritisch zu reflektieren und sich an der Diskussion dazu zu beteiligen.

Inhalte des Moduls:
1. Strategisches Controlling, Controlling und Strategie
2. Strategische Planung und Kontrolle
3. Performancemessung und Performancesteuerung
4. Wertorientierte Steuerung

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Seminaristischer Unterricht zum Strategischen Controlling, (Klein-)Gruppenarbeit, Projektarbeit, Präsentationen, Diskussionen

Besonderes (z.B. Online-Anteil, Praxisbesuch, Gastvorträge, etc.):
Gastvortrag

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Baum, H.-G., Coenenberg, A. G. und Günther, T. (2013): Strategisches Controlling (5. Auflage). Stuttgart: Schäffer-Poeschel.
Bea, F. X. und Haas, J. (2013): Strategisches Management (6. Auflage). Stuttgart: UTB.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Exam number: 6850

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Each summer semester

Prerequisites: Basic knowledge in business taxation of any country (proven with prior courses in taxation), basic knowledge in business informatics (proven with prior courses).
Maximum number of participants: 20

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Christina Elschner

Name of the professor: Prof. Dr. Christina Elschner

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (Lecture, tutorial etc.) 45 h; self-study: 135 h

Contact hours (per week in semester): 3

Methods and duration of examination:
Seminar paper (10 pages), assignments and presentations

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
After completing this course students
- have a profound knowledge of VAT
- have a profound knowledge on the administrative obligations related to VAT
- have a basic knowledge on cross-border activities and its consequences for VAT
- are able to analyze data in the context of VAT-related problems
- are able to apply several analytic tools to identify and visualize tax structures

General competencies
- Project management
- Working in inter-disciplinary groups
- Writing and presenting

Contents of the module:
This project-based course covers two fundamental areas tax advisors are expected to be familiar with: value added taxes and technical implication. The course introduces students to value added taxes (VAT) in the European Union, with a main focus on Germany. It introduces students to various data analytic technics applied in tax businesses. Students learn to apply analytical instruments to solve simple and complex VAT-related problems.

Teaching and learning methods:
Lecture, working in (small) groups, seminar paper, presentations, discussions

Special features (e.g. percentage of online-work, practice, guest speaker, etc.):
This course is in close cooperation with Tax Technology Experts from Deloitte.

Literature (compulsory reading, recommended literature):
t.b.a.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Modulbezeichnung in Englisch: Interactions and tensions between the tax types

Prüfungsnummer: 6840

Semester: ab dem 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Sommersemester 2020

Zugangsvoraussetzungen: tba

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

Modulverantwortlicher/Modulverantwortliche: Prof. Dr. Stephan Kudert

Name der/des Hochschullehrer/s: Prof. Dr. Stephan Kudert, Dr. Katarzyna Mroz

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): 3

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
tba

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

Qualifikationsziele des Moduls:
tba

Inhalte des Moduls:
tba

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
tba

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
tba

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Modulbezeichnung in Englisch: Audit

Prüfungsnummer: 6669 (6589)

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Jedes dritte Semester

Zugangsvoraussetzungen: Solide Kenntnisse in der Rechnungslegung werden vorausgesetzt. Zur Auffrischung werden empfohlen: Kudert/Sorg: "Rechnungswesen leicht gemacht", 7. Auflage, Ewald von Kleist Verlag sowie Kudert/Sorg: "IFRS leicht gemacht", 4. Auflage, Ewald von Kleist Verlag.

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

Modulverantwortlicher/Modulverantwortliche: Prof. Dr. Stephan Kudert

Name der/des Hochschullehrer/s: WP StB Dr. Thomas Schmid, PwC Berlin

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): 3

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Erfolgreiche Teilnahme an der Klausur und an dem Unternehmensworkshop.

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Fachliche Kompetenzen:
Die Studierenden kennen und verstehen
- das Berufsbild des Wirtschaftsprüfers,
- die Bedeutung der Vorbehaltsaufgaben und
- vereinbare Tätigkeiten
Sie erwerben die Fähigkeiten
- eine Prüfungsplanung und -durchführung systematisch zu durchdringen,
- das Wissen auf konkrete Fragestellungen anzuwenden.
Außerfachliche und überfachliche Kompetenzen:
- Selbstreflexion, Lernstandsanalyse, individuelle Lern- und Planungsstrategien
- Lesen und Verstehen wissenschaftlicher Texte
- Anwendung spezieller Präsentationstechniken
- Akademischer Diskurs und wissenschaftliche Diskussion

Inhalte des Moduls:
Das Ziel dieser Veranstaltung ist es, den Studierenden den Beruf des Wirtschaftsprüfers sowie die daran anknüpfenden Chancen und Herausforderungen des Berufsstandes näher zu bringen (institutioneller Wissenschaftsansatz). Daneben wird die Wirtschaftsprüfung aus funktionaler Sicht (Prüfungsplanung und -durchführung) thematisiert.

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Vorlesung mit integrierter Übung, Unternehmensworkshop mit Fallstudienarbeit

Besonderes (z.B. Online-Anteil, Praxisbesuch, Gastvorträge, etc.):
Teilnahme am eintägigen Unternehmensworkshop am 06.07.2018 bei PwC-Berlin ist Pflichtbestandteil des Moduls.

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

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.

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

Prüfungsnummer: 6794

Semester: ab 2. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Wintersemester 2017/2018

Zugangsvoraussetzungen: Wir empfehlen, den Kurs "Analyse von Finanzmarktdaten in R" besucht und erfolgreich abgeschlossen 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:
Erfolgreiche Teilnahme an einer 120-minütigen computerbasierten Klausur, bei der Sie 120 Punkte erreichen können.

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Fachliche Kompetenzen: Im Modul Analyse von Finanzmarktdaten mit R II sollen die Studierenden befähigt werden, finanzwirtschaftliche Probleme mit der Programmiersprache R zu lösen, wobei der Fokus auf dem Bereich des machine learnings liegt. Die Studierenden lernen dabei den Umgang mit Situationen, bei denen aufgrund einer Vielzahl an Einflussgrößen und Wirkweisen das Verfahren der linearen Regression nicht mehr adäquat anwendbar ist. Dabei wird insbesondere auf Ansätze eingegangen, bei denen numerische Lösungsverfahren im Vordergrund stehen und die aufgrund zunehmend schnellerer Prozessoren in der Wissenschaft an Popularität gewinnen.

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

Inhalte des Moduls:
- Bias-Variance Tradeoff
- Ridge (l2) regression analysis
- Lasso (l1) regression analysis
- Cross-Validation, IC-basierte Methoden
- Neural Networks: Erzeugung, Training, Regularisierung

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

Besonderes (z.B. Online-Anteil, Praxisbesuch, Gastvorträge, etc.):
Die Vorlesungen werden online durchgeführt, die Übungen finden als Präsenzveranstaltung in den Computerräumen im AB-Gebäude statt. Sprechstunden werden virtuell als auch als Präsenztermin angeboten.

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

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Modulbezeichnung in Englisch: Applied optimization for economic problems

Prüfungsnummer: 6849

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Jedes Sommersemester

Zugangsvoraussetzungen: Keine, grundlegende Programmierkenntnisse und/oder Erfahrung in der Anwendung der Statistiksoftware R sind von Vorteil.

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

Modulverantwortlicher/Modulverantwortliche: Prof. Dr. Georg Stadtmann

Name der/des Hochschullehrer/s: Prof. Dr. Georg Stadtmann, Dr. Carsten Croonenbroeck

Lehrsprache: Deutsch

Zahl der zugeteilten ECTS-Credits: 6

Gesamtworkload und ihre Zusammensetzung (z.B. Selbststudium + Kontaktzeit):
Kontaktzeit (Vorlesung, Übung, Seminar etc.) 60 Std.; Selbststudium: 120 Std.

Lehrveranstaltungsstunden (LVS): 4

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Erfolgreiche Teilnahme an der Klausur (120 Min.)

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

Qualifikationsziele des Moduls:
In dem Modul werden die Grundlagen der fortgeschrittenen mathematischen Optimierungstheorie vermittelt. Zunächst erfolgt eine Wiederholung gradientbasierter Optimierungsansätze für Funktionen einer und mehrerer Veränderlicher. In diesem Zusammenhang werden auch die wesentlichen Grundlagen der linearen Algebra wiederholt. Anschließend erfolgt ein Überblick über lineare Optimierungsansätze, um dann zur Verallgemeinerung in nichtlinearen Problemen zu gelangen. Nach einem Einstieg in Optimierungsprobleme, die Nebenbedingungen unterliegen (constraint optimization) wird ein Schwerpunkt auf gradientfreie Verfahren gelegt. Hier werden verschiedene Ansätze detailliert beleuchtet, zueinander ins Verhältnis gesetzt, implementiert und konkret angewendet.

Inhalte des Moduls:
1. Einführung und lineare Algebra
2. Lineare Optimierung
3. Nichtlineare Optimierung
4. Gradientfreie Verfahren
5. Praktische Beispiele
6. Parallelisierung

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Vorlesung mit integrierter Übung, Selbststudium.

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Thomas Weise (2009): Global Optimization Algorithms – Theory and Application, online verfügbar unter https://www.it-weise.de/
Stephen Boyd, Lieven Vandenberghe (2004): Convex Optimization, Cambridge University Press, Cambridge, UK (ISBN: 978-0521833783)

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Exam number: 6657

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Each summer semester; for the last time in summer semester 2014

Prerequisites: Completion of track module "Empirical International Economics"

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Ingo Geishecker, PhD

Name of the professor: Prof. Ingo Geishecker, PhD

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (Lecture, tutorial etc.): 30 h; self-study: 150 h

Contact hours (per week in semester): 2

Methods and duration of examination:
Research paper documenting own empirical analysis and brief presentation

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
Primary aim of the course is to teach students how to carry out their own empirical analysis, how to interpret and how to communicate results. The research module builds on the course Empirical International Economics and applies the learned methods to new analytical problems. Skills and techniques developed in the course are easily transferrable to other field of empirical analysis.
Core competencies:
- Deeper knowledge of empirical methods
- Ability to comprehend and criticise empirical studies
- Ability to carry out empirical studies
- Ability to transfer and apply knowledge to new analytical problems

Contents of the module:
Students will complete their own predefined empirical analysis in the area of International Economics. To do so they will obtain and organize data, run regressions and simulations and write a short research paper.

Teaching and learning methods:
Research Seminar, Tutorials

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Articles to be announced during the semester
Recommended background reading:
Jeffrey M. Wooldridge, “Introductory Econometrics: A modern Approach”, 5th edition, 2013. Cengage Learning Emea.
Joshua D. Angrist and Jörn-Steffen Pischke, “Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion” 2008, Princeton University Press.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 6593

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Each third semester

Prerequisites: Fundamentals of Microeconomics, Statistics, Dynamic Optimization, Mathematics and Capital Market Theory.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Karl L. Keiber

Name of the professor: Prof. Dr. Karl L. Keiber

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (lecture, tutorials, seminar etc.) 33,75 h; self-study: 146,25 h

Contact hours (per week in semester): 3

Methods and duration of examination:
Successful written exam (120 min)

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
The goal of the course is to relate the most important paradigms of finance as regards asset pricing to each other. This is done by deriving the so called Euler equation as guiding principle of asset pricing.

Contents of the module:
- Different views of asset pricing
- Saving and consumption decisions and asset pricing
- Stochastic discount factor - Prices of gross returns and excess returns
- Classic issues in Finance
- Mean-variance frontier and the stochastic discount factor
- Equity premium puzzle
- Predictability of asset prices or asset returns
- Multiperiod valuation
- Stochastic discount factor in continuous time
- Projections
- Intertemporal CAPM
- Consumption CAPM

Teaching and learning methods:
Lecture with tutorials, self-studies

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Breeden, Douglas T. (1979), An intertemporal asset pricing model with stochastic consumption and investment opportunities, Journal of Financial Economics 7, 265-296.
Campbell, John Y., Andrew W. Lo and A. Craig MacKinlay (1997), The econometrics of financial markets, Princeton University Press, Chap. 8.
Cochrane, John H. (2005), Asset pricing (Revised), Princeton University Press.
Merton, Robert C. (1973), An intertemporal capital asset pricing model, Econometrica 41, 867-887, reproduced in: Merton, Robert C. (1990), Continuous-time finance, Blackwell, Chap. 15.
Munk, Claus (2013), Financial Asset PricingTheory, Oxford University Press, Chaps. 8, 9.
Pennacchi, George (2007), Theory of Asset Pricing, Prentice Hall. Chaps. 12-13.
Sharpe, William F. (1964), Capital asset prices: a theory of market equilibrium under conditions of risk, Journal of Finance 19(3), 425-442.
Skiadas, Costis (2009), Asset Pricing Theory, Princeton University Press.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 6672

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Each third semester

Prerequisites: Participation in the track module "Asset Pricing"

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Karl L. Keiber

Name of the professor: Prof. Dr. Karl L. Keiber

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (lecture, tutorials, seminar etc.) 15 h; self-study: 165 h

Contact hours (per week in semester): 1

Methods and duration of examination:
Submission of a seminar paper or slide set and presentation of the major findings.

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
Field competencies:
Participants get to know and understand
- recent research papers, research approaches, and research methods in the field
They are able
- to apply recent research approaches and research methods themselves
General competencies:
- self-organization in groups and development of the ability to work in teams
- time management before and during presentations
- preparation of written academic pieces
- preparation of reports and speeches
- application of seleted techniques for presentation
- academic discourse and scientific discussion

Contents of the module:
In-depth studies of selected research problems in the field.

Teaching and learning methods:
Teamwork, presentation, discussion

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Cf. track module with the same title.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Modulbezeichnung in Englisch: Selected Topics in Finance & International Economics

Prüfungsnummer: 6862

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Lehrveranstaltungen des Moduls: Time Series Methods in Macroeconomics & International Finance
Für dieses Modul werden unregelmäßig verschiedene Veranstaltungen angeboten. Bitte beachten Sie, dass Sie im Rahmen dieses Moduls nur eine Veranstaltung mit sechs ECTS-Credits einbringen können. Belegen Sie mehr als eine Veranstaltung im Rahmen dieses Moduls, müssen Sie festlegen, welche Veranstaltung für das Modul im Rahmen Ihres Masterstudiengangs eingebracht werden soll.
Die im Modul zusätzlich abgelegte Veranstaltungen können mit der erreichter Note zusätzlich im Zeugnis ausgewiesen werden. Bei der Ermittlung der Gesamtnote Ihres Masters finden diese Noten aber keine Berücksichtigung.

Häufigkeit des Angebots des Moduls: unregelmäßig

Zugangsvoraussetzungen: Veranstaltungsabhängig

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

Modulverantwortlicher/Modulverantwortliche: Studiendekan/in; Fragen zu den aktuell angebotenen Veranstaltungen für dieses Modul richten Sie bitte ausschließlich an die/den jeweilige/n Lehrende/n.

Name der/des Hochschullehrer/s: Veranstaltungsabhängig

Lehrsprache: Veranstaltungsabhängig

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): 3

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Veranstaltungsabhängig. Entweder erfolgreiche Teilnahme an der Klausur (120 min) oder erfolgreiche Teilnahme an der mündlichen Prüfung (ca. 25 min) oder erfolgreiche Anfertigung einer Seminar-/Hausarbeit sowie ggf. Präsentation der Ergebnisse der Arbeit oder erfolgreiche Teilnahme an der Klausur im Umfang von 90 Minuten und erfolgreiche Anfertigung einer Seminar-/Hausarbeit sowie ggf. Präsentation der Ergebnisse der Arbeit oder erfolgreiche Teilnahme an der mündlichen Prüfung im Umfang von ca. 15 Minuten und erfolgreiche Anfertigung einer Seminar-/Hausarbeit sowie ggf. Präsentation der Ergebnisse der Arbeit.

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Fachliche Kompetenzen:
Die Studierenden erlernen relevante Konzepte und Theorien aus einem Teilbereich von Finance & International Economics. Sie lernen und verstehen die Anwendung der vermittelten Konzepte auf praktische Fragestellungen.
Außerfachliche und überfachliche Kompetenzen:
- Individuelle Arbeits-, Lern- und Planungsstrategien
- Lesen und Verstehen wissenschaftlicher Texte
- Akademischer Diskurs und wissenschaftliche Diskussion, Anwendbarkeit wissenschaftlicher Konzepte auf die Praxis

Inhalte des Moduls:
Veranstaltungsabhängig

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Veranstaltungsabhängig

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Wird zu Beginn des Kurses bekannt gegeben.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Modulbezeichnung in Englisch: Banking

Prüfungsnummer: 6600

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Jedes Sommersemester

Zugangsvoraussetzungen: Kenntnisse in Finanzierungs- und Investitionsrechnung, Corporate Finance, Gesellschaftsrecht sowie Unternehmensbewertung (DCF, CAPM, …)

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

Modulverantwortlicher/Modulverantwortliche: Prof. Dr. Karl L. Keiber

Name der/des Hochschullehrer/s: Prof. Dr. Michael Lamla

Lehrsprache: Deutsch

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): 3

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
im Sommersemester 2016: 100% Projekt-/Gruppenarbeiten.
Sonst: 50% Klausur (bei begrenzter Gruppengröße ersatzweise mündl. Prüfung). 50% Projekt-/Gruppenarbeiten.

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Die Vorlesung gibt einen umfassenden und aktuellen Überblick über die grundlegenden Rahmenbedingungen, Finanzmarktentwicklungen und Instrumente von Banken. Zahlreiche Beispiele und Rechenaufgaben veranschaulichen die Inhalte. Anhand von Fällen und eigenen Projektarbeiten bereiten Sie sich praxisorientiert auf eine spätere Tätigkeit in einer Bank oder der Finanzabteilung eines Unternehmens vor.

Inhalte des Moduls:
1. Einführung:
- Leistungen und Geschäfte der Kreditinstitute
- Basel III und MaRisk
2. Businessplan und Rating
- Quantitatives und qualitatives Rating
- Haftungsverbund
- Ausfallwahrscheinlichkeit und Ratingnote
3. Kreditgeschäft:
- Term Loan, RCF und Avale
- Kreditvertragsgestaltung
4. Kapitalmärkte:
- Schuldscheindarlehen, Anleihen und CDS
5. Corporate-Finance:
- DCF- und Multiple-Bewertung

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Vorlesung, Übungen und Rechenaufgaben, Seminar, Projektarbeit

Besonderes (z.B. Online-Anteil, Praxisbesuch, Gastvorträge, etc.):
- Case Studies
- Projekt-/Gruppenarbeiten (Themenliste zum Beginn der Vorlesung)
Zwingende Präsenzveranstaltung, da in der Vorlesung u.a. mit aktuellen Dokumenten und nicht Lehrbüchern gearbeitet wird. Muster-Kreditverträge, Ratingberichten und andere Unterlagen sind auf Englisch.

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Umfassende Anlagen und Praxisdokumente werden gestellt

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Exam number: 6746

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Summer semester 2016

Prerequisites: Bachelor in Business Administration/Economics or equivalent

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Ingo Geishecker, PhD

Name of the professor: Philipp E. Otto, PhD

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (Lecture, tutorial etc.): 45 h; self-study: 135 h

Contact hours (per week in semester): 3

Methods and duration of examination:
Successful participation includes a presentation and the passing the final exam.

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
This lecture investigates various areas of financial behaviour and its psychological basis. Emotions and social concerns can play an important role in financial decisions. Influences on decision behaviour, like nudging, herding, and other biases are systematically investigated in regard with financial literacy. Private as well as professional spending, saving, and investment decisions are often better described by bounded rationality and various choice heuristics. Normative theory is further challenged by player heterogeneity and variations in the individual decision processes. The course builds on microeconomic theory and reaches from behavioural game theory to experimental economics with its main focus on the financial domain.

Contents of the module:
I. Preliminaries
II. Bounded Rationality and Simple Heuristics
III. Individual Preferences and Social Motives
IV. Behavior of and within Groups
V. Decision Analysis and Research Techniques
VI. Choice Architecture and Decision Support
VII. Market Design and Investment Behavior
VIII. Corporate Finance and Managerial Decision Making
IX. Portfolio Choice and Wealth Management

Teaching and learning methods:
Lectures, tutorials

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Angner, Erik (2012). A Course in Behavioral Economics. Palgrave Macmillan.
Camerer, Colin (2003). Behavioral Game Theory: experiments in strategic interaction. Princeton University Press.
Montier, James (2002). Behavioral Finance: Insights into Irrational Minds and Markets. John Wiley & Sons.
Shefrin, Hersh (2005). Behavioral Corporate Finance. McGraw-Hill Education.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 6784

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Summer semester 2017

Prerequisites: Bachelor in Business Administration/Economics or equivalent

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Ingo Geishecker, PhD

Name of the professor: Philipp E. Otto, PhD

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (Lecture, tutorial etc.): 45 h; self-study: 135 h

Contact hours (per week in semester): 3

Methods and duration of examination:
tba

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
tba

Contents of the module:
tba

Teaching and learning methods:
tba

Literature (compulsory reading, recommended literature):
tba

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 6747

Semester: from 2nd semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Summer semester 2021, irregularly.

Prerequisites: As a prerequisite, you need knowledge in microeconomics, math and statistics (Bachelor level). In order to take this course, students must have attended the course “The Law and Economics of European Competition Policy” (Course number 6412). The seminar can be chosen by IBA-Master and MES-Master students. The registration deadline is 14th April 2021. You have to register via Moodle Viadrina (first come first serve principle until the capacity limit is reached). Some spots will be reserved for foreign exchange students in order to increase the diversity and heterogeneity of the participants. Only foreign exchange students can therefore send an email to Benti@europa-uni.de for manual registration upon arrival in case the capacity limit for the course is already reached and registration via Moodle does not work anymore. In this case, please use your Viadrina E-mail address if possible. The capacity is limited to 20 students. Criteria: 
1. Participation in the lecture
2. Some spots are reserved for FX students

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Georg Stadtmann

Name of the professor: Prof. Dr. Georg Stadtmann Prof. Dr. Stephan Simon

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (lecture, tutorials, seminar etc.) 45 h; self-study: 135 h

Contact hours (per week in semester): 3

Methods and duration of examination:
In the first part of the seminar, each group will receive a case study and will work out a written solution and a presentation. The solution can be either text in the notes panes of the PowerPoint slides or a separate Word-document.
A presentation will be scheduled at the mid of the semester and will be blocked during one weekend.
Afterwards, all groups shall write their own case study and teaching note. Turn in at the end of the semester.
Case Solving: 20 %
Präsentation/Presentation: 20 %
Case Writing (Case Study & Teaching Note): 60 %

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
Did you ever wonder why Google was fined EUR 2.4 billion in 2017 and EUR 4.3 billion in 2018, why Ireland was ordered to recover EUR 13 billion in taxes from Apple and why Siemens and Alstom were not allowed to merge their railway businesses ? Why can EU governments not subsidize their national airlines (Alitalia, Air Berlin) or foreign direct investment as they see fit? Even in times of a crisis such as the current corona pandemic? The answer is because there is a watchdog sitting in Brussels and enforcing the European Competition Policy. Competition Policy is part of the policy objectives of the EU since its inception in 1957. Originally a policy field dominated by lawyers, there is today a clear understanding that economics play an equally important role. Competition policy and enforcement is concerned with economic concepts such as the relevant market, market power, entry barriers and the effects of certain restrictive practices on the market, be they mergers, agreements, unilateral behaviour or subsidies. This course builds on courses in industrial economics and applies these concepts and methods to real world cases. It is also open to law students with an understanding of basic micro-economic concepts. In each module students will discuss one or two landmark competition cases. At the end of the course students will be able to analyse cases by applying economic techniques to identify anti- or pro-competitive effects and to develop a possible theory of harm.

Contents of the module:
The course Economics of European Competition Policy (Course number 6412) dealt with the following topics (see below). Hence, we expect that you specialize in one or two of these fields by solving and writing case studies in these fields.

I. Introduction

1. Objectives of competition policy
2. Consumer welfare, efficiency gains and the market integration objective
3. Economic thinking: from Harvard and Ordo to Chicago
4. Rules and institutions of EU competition law
5. Basic economic concepts: Market definitions, market power, theories of harm and efficiencies

II. The Law and Economics of Horizontal Cooperation Agreements and Cartels

1. Economic theories of harm for horizontal cooperation and collusion
2. Block Exemptions on R&D, Technology Transfer and Specialisation
3. Hard core cartels, fines and leniency

III. The Law and Economics of Vertical Restraints

1. Input and Customer foreclosure through supply and distribution contracts
2. Resale price maintenance and territorial protection
3. The block exemptions on distribution agreements

IV. The Law and Economics of Abuse of Dominance

1. Single and collective dominance
2. Exploitative and exclusionary practices
3. The Commission's guidance paper

V. The Law and Economics of Merger Control

1. Horizontal, vertical and conglomerate mergers
2. Theories of harm: Unilateral vs. co-ordinated effects
3. Remedies

VI. The Law and Economics of State Subsidies (State Aid Control)

1. Economic theories of harm: subsidy races, rent-seeking, moral hazard
2. The EU-notion of state aid
3. Compatible aid and recovery

Teaching and learning methods:
Seminar

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Recommended literature:
Bishop/Walker: The Economics of EC Competition Law. 3rd edition, Sweet & Maxwell, 2010.
Faull/Nikpay: The EC Law of Competition. 3rd edition Oxford University Press, 2014.
Gerardin/ Layne-Farrar/ Petit: EU Competition Law and Economics. Oxford University Press, 2012.
Gore/Lewis/Lofaro/Dethmers: The Economic Assessment of Mergers under European Competition Law. Cambridge University Press, 2013.
Lyons: Cases in European Competition Policy. The Economic Analysis. Cambridge University Press, 2009.

Further information:
Registration via Moodle Viadrina required.

Exam number: 6769

Semester: From 2nd semester

Duration of the module: One block

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

Frequency of module offer: Every winter semester, usually 2nd block

Prerequisites: Students must have taken at least one course that introduced data analysis, statistical analysis, and/or machine learning, such as "Introduction to Portfolio Management with R" or "Data Analysis and Visualization with R". In particular, this means that students should have a good knowledge of the R programming language and a strong interest in quantitative methods and classification models.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Sven Husmann, Prof. Dr. Achim Koberstein

Name of the professor: Prof. Dr. Sven Husmann

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time: 28 h; Self-study: 152 h

Contact hours (per week in semester): 4

Methods and duration of examination:
Successful completion of an approx. 10-page seminar paper and implementation of a programming project in the R language as well as presentation at the end of the 2nd block (30 minutes).

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
Students enrolled in this course will gain in-depth knowledge of various classification models and their application to real-world data to predict credit defaults. At the beginning of the seminar, all students receive an introduction to the general research topic. Afterwards, seminar participants work individually or in groups of two over several weeks independently on an empirical research project. At the end of the seminar, the results have to be summarized in a scientific paper. Overall, in this seminar, students acquire competencies in literature and data research, improve their R programming skills, and are especially enabled to conduct in-depth empirical research.

Contents of the module:
Please refer to the Moodle course for details.

Teaching and learning methods:
In the first two weeks, compulsory lectures introduce the general topic. After that, project work is carried out in small groups.

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Literature will be announced in the Moodle course.

Further information:
Self-enrollment in the Moodle course is required. Students must register for the seminar by the deadline specified in Moodle.

Exam number: 6731

Semester: from 2nd semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Only winter semester 2015/2016

Prerequisites: Simultaneous or previous participation in the track modules “Operations Research”, “Management Science” or “Decision Support under Uncertainty”, good knowledge and deep interest in mathematical modeling and quantitative methods. Maximum 15 participants.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Sven Husmann, Prof. Dr. Achim Koberstein

Name of the professor: Prof. Dr. Sven Husmann, Prof. Dr. Achim Koberstein

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (Lecture, tutorial etc.): 60 h; self-study: 120 h

Contact hours (per week in semester): 4

Methods and duration of examination:
Successful preparation of a seminar paper of 10-15 pages including a small implementation project, an intermediate presentation in the middle and a final presentation at the end of the 2nd block (20-30 min. each)

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
The participants will learn how to deploy model-based optimization approaches in the field of financial portfolio management.

Contents of the module:
Recently, great progress has been made in taking into account uncertain data explicitly in model-based decision support systems to produce more flexible and robust planning solutions. In this seminar, we want to discuss how these approaches can be applied to the field of financial portfolio optimization. In particular, we will investigate approaches from stochastic programming, robust optimization and dynamic programming. In addition, we want to familiarize ourselves with modelling languages for stochastic optimization and learn how to implement small illustrative applications in portfolio optimization ourselves.
Possible topics for the seminar paper are:
- A stochastic programming approach to portfolio optimization
- A robust optimization approach to portfolio optimization
- A chance-constraint programming approach to portfolio optimization
- A dynamic programming approach to portfolio optimization
The topics can be assigned to groups of up to three participants. The groups can prepare joint presentations and theses, if the responsibility of each member for some part of the presentation / thesis becomes clear.

Teaching and learning methods:
Seminar

Literature (compulsory reading, recommended literature):
F. J. Fabozzi, P.N. Kolm, D.A. Pachamanova, S. M. Focardi. Robust Portfolio Optimization and Management. John Wiley & Sons 2007.
Additional topic specific material.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 6853

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One block

Form of the module (i.e. obligatory, elective etc.): Obligatory for DSDS, otherwise elective

Frequency of module offer: Every winter semester, usually 2nd block

Prerequisites: Students should bring strong interest in the R programming language and good knowledge of statistics on a Bachelor level. Moreover, students are strongly advised to attend an accompanying statistics course on the Master level to gain further insights in the theoretical foundations of the models applied in this course.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Sven Husmann

Name of the professor: Prof. Dr. Sven Husmann, Dr. Antoniya Shivarova, Dr. Rick Steinert

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time: 42 h, self-study: 138 h

Contact hours (per week in semester): 4

Methods and duration of examination:
A written home assignment (approx. 3 hours) and an oral exam (approx. 20 minutes), both on the same day.

Emphasis of the grade for the final grade: Please check the regulations of the study programs.

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
In an increasingly digitized world, incredible amounts of data are continuously being produced, for example, in 2020, every minute 147000 messages were shared on Facebook, 500 hours of videos were uploaded to YouTube, and more than 41 billion messages were exchanged on WhatsApp (www.domo.com/learn/data-never-sleeps-8). It is obvious that there is a great interest in systematically collecting and analyzing these huge amounts of data and using them for future decision-making. In this course, we shed light on the topic of data analysis from a practitioner's perspective. Since large and complex data can only be properly handled with professional data analysis software, we will leave the convenience of simple data spreadsheet calculation applications like MS Excel and turn to the R programming language. We will start with the basics in R, i.e. installing the IDE RStudio, and work our way up by providing the answers to important questions, such as how to efficiently access data and use basic programming features, for example functions and loops, and finally, how to implement various modeling strategies. Since this is an applied course, we will always focus on the applications of the data analysis process and thus, visualize the corresponding results in an understandable way. The participants of this course will learn how to competently apply and critically analyze various standard techniques of data analysis and visualization. In detail, the students will gain insight on the whole process of data analysis: from the first screening of the data to the final model decision. Basic methods using brute force search as well as established and powerful models from various research areas will be implemented.

Contents of the module:

• R programming
• Bootstrapping and simulation
• Heuristics and linear models
• Constrained and unconstrained optimization
• Logistic Regression, linear discriminant analysis
• Decision trees
• Bagging, random forests, boosting

Teaching and learning methods:
Online lectures and exercises, case studies, consultations, self-study. A computer with a webcam and a microphone is required to participate in this course.

Special features (e.g. percentage of online-work, practice, guest speaker, etc.):
All lectures and exercises are embedded in online tutorial sites where students can also run code and self-assess their learning progress. Furthermore, every week there will be a case study that will be discussed during consultation hours.

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Literature will be announced in the Moodle course.

Further information:
Self-enrollment in the Moodle course is required.

Exam number: 6859

Semester: From 2nd semester

Duration of the module: one block

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

Frequency of module offer: Every summer semester, usually 2nd block

Prerequisites: Students must have taken at least one course that introduced data analysis and must have the ability to write code in the R programming language. Some topics may require specialized knowledge in statistics, machine learning, or portfolio management. Registration for this course according to the deadline specified in Moodle is required.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Sven Husmann

Name of the professor: Prof. Dr. Sven Husmann

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time: 34 h, self-study: 146 h

Contact hours (per week in semester): 3

Methods and duration of examination:
Participants are required to submit a website with the results of the research project they have chosen with RShiny and present their work in an oral presentation.

Emphasis of the grade for the final grade: Please check the regulations of the study programs.

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
While many courses on data analytics teach how and when to apply different types of models, it is often neglected that in practice it is the data itself that needs to be examined, cleaned, visualized and explained. Because some people see only a large set of inscrutable numbers when confronted with Big Data analysis, data analysts must also be able to tell the story about the meaning and implications of the data being analyzed. Models are becoming increasingly complex and remain a black box for many decision makers and sometimes even for the modelers. It is therefore of utmost importance in practice to be able to communicate approaches and model implications in an understandable way to people with different backgrounds. In this course, students will learn how to use RShiny to program an interactive website that can be accessed from anywhere in the world without restrictive software requirements. To strengthen their oral communication skills, students will be required to conduct an empirical study using state-of-the-art models from the current finance literature and present their findings both using RShiny and in an oral presentation. The selection from various topics of current literature allows participants to become experts in a particular field. The mandatory participation in the oral presentations of fellow students aims to broaden the range of knowledge in the field of finance.

Contents of the module:
Students may choose from a variety of topics for their research project. The seminar's general topics may change each semester. Examples of general topics include factor investing, portfolio management, business valuation, risk management, or electricity pricing. Please check the Moodle pages for the most current topics.

Teaching and learning methods:
In the first two weeks compulsory online lectures to introduce the general topic. Afterwards project work in small groups.

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Literature will be announced in the Moodle course.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 6594

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Each winter semester

Prerequisites: Knowledge in mathematics and statistics

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Wolfgang Schmid

Name of the professor: Prof. Dr. Wolfgang Schmid

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (Lecture, tutorial etc.): 45 h; self-study: 135 h

Contact hours (per week in semester): 4

Methods and duration of examination:
t.b.a

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
The subject of financial econometrics has attracted substantial attention in recent years, especially with the 2003 Nobel Prize awards to Robert Engle and Clive Granger. The objective of the lecture is to provide some knowledge of financial time series analysis, introduce some statistical tools useful for analyzing these series, and gain experience in financial applications of various econometric methods.

Contents of the module:
1. Random walk model and efficient market hypothesis
2. Univariate time series models (ARMA, GARCH)
3. Multivariate time series models and its applications
4. Multivariate volatility models
5. Cointegration

Teaching and learning methods:
Lecture and tutorials

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Tsay, R.S.: Analysis of Financial Time Series. Wiley, 2005.
Ruppert, D.: Statistics and Finance. Springer, 2004.
Jondeau, E., Poon, S.-H. and Rockinger, M.: Financial Modeling under Non-Gaussian Distributions. Springer, 2007.
Campbell, J.Y., Lo, A.W., and MacKinlay, A.C.: The Econometics of Financial Markets. Princeton University Press, 1997.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 6772

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Each winter semester

Prerequisites: Knowledge in mathematics and statistics. Participation in the track module "Econometrics of Financial Markets" is necessary.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Wolfgang Schmid

Name of the professor: Prof. Dr. Wolfgang Schmid

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (Lecture, tutorial etc.): 15 h; self-study: 165 h

Contact hours (per week in semester): 2

Methods and duration of examination:
Submission of a seminar paper and presentation of the major findings

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
The subject of financial econometrics has attracted substantial attention in recent years, especially with the 2003 Nobel Prize awards to Robert Engle and Clive Granger. The objective of the lecture is to provide some knowledge of financial time series analysis, introduce some statistical tools useful for analyzing these series, and gain experience in financial applications of various econometric methods.

Contents of the module:
1. Random walk model and efficient market hypothesis
2. Univariate time series models (ARMA, GARCH)
3. Multivariate time series models and its applications
4. Multivariate volatility models
5. Cointegration

Teaching and learning methods:
Presentation, discussion

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Cf. track module with the same title.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 6532

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Each semester

Prerequisites: Kenntnisse in Mikroökonomie, Spieltheorie und Mathematik sind hilfreich, jedoch nicht verpflichtend. Die Teilnehmerzahl ist auf 20 beschränkt. Die Teilnahme an der Vorbesprechung ist verpflichtend. Teilnehmerinnen und Teilnehmer melden sich per E-Mail (an: schwarze@europa-uni.de) für die Veranstaltung an. Anmeldungen werden in der Reihenfolge des Eingangs berücksichtigt.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Reimund Schwarze

Name of the professor: Prof. Dr. Reimund Schwarze

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (lecture, tutorials, seminar etc.) 33,75 h; self-study: 146,25 h

Contact hours (per week in semester): 3

Methods and duration of examination:
Successful written paper; presentation it to the class.

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
This integrated lecture (Lecture with seminar elements) provides an introduction into management strategies to tackle global climate change. Special attention is given to international policy issues, following the “breakdown” of Kyoto-type models in Copenhagen (COP15).

Contents of the module:
1. Managing Climate Change
a) Climate change: The physical and economic nature of the challenge
b) The choice of targets and instruments for international climate change policy
2. International Architectures for Managing Climate Change
a) Politics of voluntary assent: How to find an international consensus on mitigation
b) Rise and fall of the Kyoto-Protocol – The lessons learned
c) Beyond Kyoto: New Architectures for agreement
3. Re-thinking the efficacy of international climate agreements after COP15
a) Linking carbon markets in the post-Kyoto era
b) Carbon Leakage and trade policies
c) Increasing participation rate in the international climate agreements
d) Beyond cost-efficiency and time schedules - a transformational approach towards climate protection
e) Bottom-up strategies for climate change policies
f) The role of financial transfers in the international climate agreements
4. On the way to COP19: Climate and energy policies in Poland

Teaching and learning methods:
Lectures, Short papers and presentations of students

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Will be provided by the lecturer.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 6637

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Each summer semester

Prerequisites: Completed Bachelor, basic knowledge in Statistics

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Ingo Geishecker, PhD

Name of the professor: Prof. Ingo Geishecker, PhD

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (Lecture, tutorial etc.): 60 h; self-study: 120 h

Contact hours (per week in semester): 4

Methods and duration of examination:
90 minutes written exam and small mid-term home assignment counting 10% in the final grade.
Qualification for exam: successfully completed home assignment

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
- introduction of key topics in empirical international economics
- skills in data organisation and processing
- knowledge of relevant methods of panel econometrics
- ability to comprehend and critically evaluate empirical studies
- in short: everything one needs to understand empirical papers and to write an empirical master thesis
- not only in international economics but in any field that uses panel data
Core competencies:
- Deeper knowledge of empirical methods
- Ability to comprehend and criticise empirical studies
- Ability to transfer and apply knowledge to new analytical problems

Contents of the module:
The course provides a brief selective overview of current empirical research in international economics with a focus on the analysis of offshoring and multinational enterprises. The lecture discusses current and interesting papers and introduces the respective empirical strategy and econometric method. Methodologically the focus lies on applied panel econometrics. The computer exercise reproduces the main findings of the discussed papers using the original data applying the statistics software Stata. The entire course follows a hands-one approach combining theory and concrete empirical analysis. The home assignment will consist of a small empirical exercise on interpreting and criticizing empirical studies.
Previous knowledge in Stata is not required. The empirical techniques taught in the course are readily transferable to other fields such as applied labour economics or applied environmental economics.

Teaching and learning methods:
Lectures and Computer Exercises

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Articles to be announced during the semester
Recommended background reading:
Feenstra (2003): “Advanced International Trade: Theory and Evidence”. Princeton University Press.
Jeffrey M. Wooldridge, “Introductory Econometrics: A modern Approach” 5th edition, 2013. Cengage Learning Emea.
Joshua D. Angrist and Jörn-Steffen Pischke, “Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion” 2008, Princeton University Press.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 6825

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Irregularly

Prerequisites: To register for the seminar you have to send an E-Mail to Benti@europa-uni.de with your Matriculation number and study program until April 11, 2021.
Afterwards, you will be registered automatically by our chair in the Moodle system. You cannot enroll for this course via the Moodle system by yourself!
Capacity limit: 24 students –first come first serve! We reserve some places for Erasmus students and students from other faculties and study programs.
- Knowledge in micro- and macroeconomics, math, statistics, and econometrics.
- Some knowledge about sports or e-sports.
- Students should be able to run and interpret OLS regressions. Knowledge of Excel or statistical software such as “R” or STATA is required.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Georg Stadtmann

Name of the professor: Prof. Dr. Georg Stadtmann

Language of teaching: english

ECTS-Credits (based on the workload): 3

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (lecture, tutorials, seminar etc.) 28 h; self-study: 152 h

Contact hours (per week in semester): 2

Methods and duration of examination:
- Part 1: Team presentation - presentation of chapters of the text book (weight: = 30 %).
- Part 2: Team work -Three assignments on selected papers (weight: 3 * 10 % = 30 %).
- Part 3: Final individual assignment (weight: 40 %): Deadline 30.06.2021.

The final grade results from the weighted average of the single graded parts.

Part 1: Team presentation
- Form a team of 2 students and select one speaker.
- Select three preferred chapters from the text book to prepare for presentation.
- Communicate the formed group and the topic preferences to Benti@europa-uni.de until 20.04.2021. Afterwards, we assign one topic for each team. We try our best to assign first preferences. Confirmation of the assigned topic and date of presentation for each team is communicated on 21.04.2021.
- Students should afterwards prepare a 30 minutes presentation. Presentations should be divided among both students (15 minutes per each person). The presentation slides should be sent to Benti@europa-uni.de two days before the presentation.
- Presentations take place from 27.04.2021 to 26.05.2021.
- After each presentation, 15 minutes are allotted for Q&A and discussion.

Part 2: Team work
- Teams formed for part 1 should be maintained for the team work.
- During the course of the semester, students should prepare a summary of three selected papers. The papers to be summarized are distributed to each group.
- Students should write 2 pages summary of the paper received.
- Students would have about 7 days to complete each of the three assignments. Students are thus required to form their group ahead of time, organize themselves and start working on the assignment as soon as assignments are distributed.

Team work 1: Receive April 21st; Turn in 09:59 AM April 28th
Team work 2: Receive May 5th; Turn in 09:59 AM May 12th
Team work 3: Receive May 18th; Turn in 09:59 AM May 25th

Students should turn in the assignment BEFORE (not after) the deadline via Viadrina E-Mail. Even the minute counts! Only one student sends an E-Mail to Benti@europa-uni.de, with emails of all students inserted on CC.

Part 3: Final individual assignment
- Every student has to prepare a 5 pages summary and comparison of selected papers.
- As this is an individual assignment, cooperation between students is not allowed. Each student is graded based on the submitted summary.
- Students should work on the final individual assignment and turn in the final work on 30.06.2021 at 11:59 AM (mid of the day) by sending an E-mail to Benti@europa-uni.de. Even the minute counts!

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
After successfully completing the course, students should be able to:
- Understand scientific writings and interpret findings in a short and precise way
- Grasp a good understanding of selected Esports topics
- Deepen understanding of the business and economics perspective of Esports.
- Capture important aspects of recent literature on the topic
- Identify possible areas of further research on the topic

Contents of the module:
- E-sport and gaming
E-sports describes the competitive playing of digital content, specifically video and computer games. The social, political and scientific relevance of E-sports has grown exponentially in recent years. As an interdisciplinary subject, E-sport incorporate studies on areas of economics, the economic system and management.

- Sports economics
"Sports economics” theoretical base is nested heavily in theoretical and empirical microeconomic analysis with far reaching applications. Sports economics modules offer a range of transferable and specific skills that can be applied to a range of job opportunities, particularly in the ever- growing sports and leisure industries, local government and tourism.
The central theme that characterizes sports economics is that competing teams must co-operate, to some degree, for a meaningful schedule of matches to take place. This gives rise to two terms: uncertainty of outcome and competitive balance. Specifically, the attractiveness of a given fixture will be enhanced if the outcome is uncertain; matches which are foregone conclusions will be less attractive in the long term to paying spectators, as well as to the media. Thus, it is in the interest of a league to sustain fan interest for as long as possible by providing fixture lists between equally matched teams.
Mechanisms to promote team equality vary. Typically, European leagues are merit-based; vertical hierarchies enable poorer performing teams from a higher division to be replaced by better performing teams from a lower division through a process of promotion and relegation. In sports such as football and rugby union, the very top teams in the highest division also have the opportunity to compete against the best foreign teams in European competition.”

Dr Andy Cooke, Nottingham Trent University
http://www.studyingeconomics.ac.uk/module-options/sports-economics/

Teaching and learning methods:
Seminar, group presentation and discussions

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Text book
Hedlund, David; Fried, Gil; & Smith, Rick (Eds.). (2020). Esports Business Management. Human Kinetics Publishers.

E-sports
Steinkuehler, Constance (2020). Esports research: Critical, empirical, and historical studies of competitive videogame play. Games and Culture 15 (1), 3-8.
Reitman, Jason G.; Anderson-Coto, Maria J.; Wu, Minerva; Lee, Je Seok; & Steinkuehler, Constance (2020). Esports research: A literature review. Games and Culture 15 (1), 32-50.

Diversity & Success in eSports
Petr Parshakov, Pete; Coates, Dennis; & Zavertiaeva, Marina (2018). Is diversity good or bad? Evidence from eSports teams analysis. Applied Economics 50 (47), 5064-5075.
DOI: 10.1080/00036846.2018.1470315

The business model pattern behind Fortnite
Osterwalder et al. (2014): Value Proposition Design.
Schöber, Timo; Stadtmann, Georg (2020). Fortnite: The business model pattern behind the scene. Die Unternehmung 74(4), 426-444.

Further information:
- Please use the program LaTex for the seminar paper & presentation.
- Students have to follow the usual rules with respect to academic honesty. Especially, we expect students not to use any material (Solutions from previous classes, papers written for different classes) without referencing appropriately.
- Registration via E-Mail required.

Exam number: 6658

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Each summer semester

Prerequisites: Bachelor in Business Administration/Economics or equivalent

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Ingo Geishecker, PhD

Name of the professor: Prof. Ingo Geishecker, PhD

Language of teaching: Englisch

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (Lecture, tutorial etc.): 45 h; self-study: 135 h

Contact hours (per week in semester): 4

Methods and duration of examination:
90 minutes of written exam plus three home assignments which together count for 25% of the final grade.

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
The course teaches core elements of economics of integration with a focus on the European Union. It covers relevant micro and macroeconomic theories as well as econometric methods to analyse economic integration empirically.
Primary aim of the course is to provide students with a solid knowledge of the workings of economic integration. Secondary aim is to give students a solid methodologically base to build upon in subsequent economics classes. This involves basic mathematical skills as well as statistical techniques.
Core competencies:
- Knowledge of fundamental micro- and macroeconomic models
- Ability to comprehend empirical studies and carry out basic descriptive analyses
- Ability to transfer and apply knowledge to new analytical problems

Contents of the module:
Microeconomics of Economic Integration
Competition and the European Market
European Trade: Theory and Statistical Analysis
Labour Market Integration
Macroeconomics of Monetary Integration
Economic Geography

Teaching and learning methods:
Lectures, tutorials

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Compulsory reading: Richard Baldwin and Charles Wyplosz: “Economics of European Integration”
and further articles announced during the semester

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Modulbezeichnung in Englisch: Industrial Organization

Prüfungsnummer: 6638

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Wintersemester 2014/2015

Zugangsvoraussetzungen: Keine. Gute mikroökonomische und spieltheoretische Kenntnisse sind jedoch vorteilhaft.

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 Peters

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

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): 3

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Erfolgreiche Teilnahme an der Klausur (90 Min) sowie die Abgabe von zwei Pflichtaufgaben.

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Die Studierenden sollen sich mit ökonomisch-rationalem Verhalten von Unternehmen vertraut machen. Diese stehen untereinander im Wettbewerb; und jede Wettbewerbsform erfordert spezifische Verhaltensweisen. Zunächst sollen dabei, auf der Grundlage der 'klassischen' Ansätze der Industrieökonomie die wichtigsten Wettbewerbsformen analysiert und deren Effizienzwirkungen beurteilt werden. Hieraus ergeben sich ordnungspolitische Aussagen bzgl. der Wichtigkeit des Wettbewerbs und eine Zielvorstellung bzgl. der Wettbewerbspolitik. Am Ende der Veranstaltung werden die theoretischen Resultate, ordnungspolitische Empfehlungen und die Europäische Wettbewerbspolitik in einer Zusammenschau betrachtet. Hiermit sollen die Studierenden die aktuellen Entwicklungen im nationalen und internationalen Wettbewerb selbständig beurteilen lernen.

Inhalte des Moduls:
I. Wozu kann Industrieökonomie genutzt werden?
II. Theorie der Unternehmung
III. Ausübung von Monopolmacht
IV. Oligopole und strategische Entscheidungen

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Vorlesung, Übung

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Tirole, Jean, Industrieökonomik, R. Oldenbourg, 1995.
Bester, Helmut, Theorie der Industrieökonomik, Springer, 2000.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Modulbezeichnung in Englisch: Industrial Organization (Seminar)

Prüfungsnummer: 6753

Semester: ab 2. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Sommersemester 2016

Zugangsvoraussetzungen: Erfolgreiche Teilnahme am T-Modul "Industrieökonomie" ist Voraussetzung zur Teilnahme am R-Modul. Gute mikroökonomische und spieltheoretische Kenntnisse sind vorteilhaft.

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 Peters

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

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): 3

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Erfolgreiche Anfertigung und Präsentation von Teilgebieten der Pflichtlektüre und Kurzzusammenfassung der Ergebnisse.

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Die Studierenden sollen sich mit ökonomisch-rationalem Verhalten von Unternehmen vertraut machen. Diese stehen untereinander im Wettbewerb; und jede Wettbewerbsform erfordert spezifische Verhaltensweisen. Zunächst sollen dabei, auf der Grundlage der 'klassischen' Ansätze der Industrieökonomie die wichtigsten Wettbewerbsformen analysiert und deren Effizienzwirkungen beurteilt werden. Hieraus ergeben sich ordnungspolitische Aussagen bzgl. der Wichtigkeit des Wettbewerbs und eine Zielvorstellung bzgl. der Wettbewerbspolitik. Am Ende der Veranstaltung werden die theoretischen Resultate, ordnungspolitische Empfehlungen und die Europäische Wettbewerbspolitik in einer Zusammenschau betrachtet. Hiermit sollen die Studierenden die aktuellen Entwicklungen im nationalen und internationalen Wettbewerb selbständig beurteilen lernen.

Inhalte des Moduls:
Ursachen für Marktmacht
Preisstrategien
Marktsegmentierung
Wettbewerbspolitik

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Seminar

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Pflichtlektüre:
Belleflamme, Paul; Peitz, Martin: Industrial Organisation. Markets and Strategies, Cambridge University Press, 2010.
Ergänzend:
Tirole, Jean, Industrieökonomik, R. Oldenbourg, 1995.
Bester, Helmut, Theorie der Industrieökonomik, Springer, 2000.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Modulbezeichnung in Englisch: International Aspects of Environmental Economics

Prüfungsnummer: 6653

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Sommersemester 2014, Sommersemester 2016

Zugangsvoraussetzungen: Kenntnisse in Mikroökonomie, Spieltheorie und Mathematik sind hilfreich, jedoch nicht verpflichtend.

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 Peters

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

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): 3

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Erfolgreiche Teilnahme an der Abschlussklausur (120 Min.).

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Fachliche Kompetenzen:
Die Studierenden kennen und verstehen
- Grundlegende Zusammenhänge zwischen Ökonomie und Ökologie,
- Ökonomische Methoden der Bewertung von umweltpolitischen Eingriffen,
- Wirkung von Umweltpolitik in offenen Volkswirtschaften,
- Entstehungsbedingungen von internationalen Umweltabkommen.
Sie erwerben die Fähigkeiten
- Grundlegende Befähigung zur umweltökonomischen Politikberatung, wie z. B.:
- eine umweltpolitische Maßnahme unter ökonomischen Gesichtspunkten zu analysieren,
- die Wechselbeziehungen zwischen Handels- und Umweltpolitik in einem konsistenten Rahmen zu analysieren, und
- die Aussichts- und Umsetzungschancen für internationale Umweltabkommen verhandelungstheoretisch zu beurteilen.
Außerfachliche und überfachliche Kompetenzen:
- Erarbeitung wissenschaftlicher Fragestellungen
- Beschaffung von Informationen und Literatur
- Lesen und Verstehen wissenschaftlicher Texte
- Akademischer Diskurs und wissenschaftliche Diskussion mündlich/schriftlich

Inhalte des Moduls:
- Instrumente der Umweltpolitik
- Internationale Aspekte der Umweltpolitik
- Aktuelle Beispiele aus der umweltökonomischen Politikberatung

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Vorlesung mit Übungen, Einsatz von Beispielen aus der Praxis, Selbststudium

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
ausgewählte Papiere aus internationalen Zeitschriften (s. Homepage bzw. Moodle)

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Modulbezeichnung in Englisch: International Aspects of Environmental Economics (Seminar) R-Module)

Prüfungsnummer: 6774

Semester: ab 2. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Wintersemester 2016/2017, Wintersemester 2017/2018

Zugangsvoraussetzungen: Erfolgreiche Teilnahme am Modul "Internationale Aspekte der Umweltökonomie" ist Voraussetzung zur Teilnahme am R-Modul. Kenntnisse in Mikroökonomie, Spieltheorie und Mathematik sind hilfreich, jedoch nicht verpflichtend.

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 Peters

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

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): 3

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
wird noch bekannt gegeben

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

Qualifikationsziele des Moduls:
wird noch bekannt gegeben

Inhalte des Moduls:
wird noch bekannt gegeben

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Seminar

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
wird noch bekannt gegeben

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Modulbezeichnung in Englisch: International Environmental Agreements

Prüfungsnummer: 3051

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Wintersemester 2014/2015

Zugangsvoraussetzungen: Kenntnisse in Mikroökonomie, Spieltheorie und Mathematik sind hilfreich, jedoch nicht verpflichtend.

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 Peters

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

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): 3

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Erfolgreiche Teilnahme an der Klausur (90 min) sowie schriftliche Bearbeitung von Pflichtaufgaben.

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Vertiefung des Verständnisses für Fragestellungen der internationalen Beziehungen sowie strategisches Verhalten in Verhandlungen.

Inhalte des Moduls:
- Globale und internationale Umweltprobleme
- Instrumente der Umweltpolitik
- Anreize für nationale Alleingänge
- Das Kooperationsproblem
- Strategisches Verhalten in Verhandlungen
- Egoismus versus Fairness und Gerechtigkeit

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Vorlesung, Übung, Seminar, Projektarbeit

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Weimann, J., Umweltökonomik, eine theoretische Einführung, Springer 2000.
Böhringer, Finus und Vogt, Controlling global warming, Edward Elgar, 2002.
Barrett, S., Strategic environmental policy and international trade, JPubEcon 1994.
Barrett, S., Self-Enforcing International Environmental Agreements, OxEconPapers 1994.
Buchholz, W., A. Haupt and W. Peters, International environmental Agreements and Strategic Voting, ScanJEcon 2005.
Siqueira, K., International Externalities, Strategic Interaction, and Domestic Politics, JEEM 2003.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Modulbezeichnung in Englisch: International Environmental Agreements (R-Module)

Prüfungsnummer: 6707

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Wintersemester 2014/2015

Zugangsvoraussetzungen: Teilnahme am Kurs "Internationale Umweltverträge" im 1.Block.

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 Peters

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

Lehrsprache: Deutsch

Zahl der zugeteilten ECTS-Credits: 6

Gesamtworkload und ihre Zusammensetzung (z.B. Selbststudium + Kontaktzeit):
Kontaktzeit (Vorlesung, Übung etc.) 30 Std.; Selbststudium: 150 Std.

Lehrveranstaltungsstunden (LVS): 2

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Erfolgreiche Anfertigung zweier Zusammenfassungen der einschlägigen Fachliteratur sowie deren Präsentation.

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Vertiefung des Verständnisses für Fragestellungen der internationalen Beziehungen sowie des strategeschischen Verhaltens in Verhandlungen zu Umweltproblemen.

Inhalte des Moduls:

• Globale und internationale Umweltprobleme
• Instrumente der Umweltpolitik
• Anreize für nationale Alleingänge
• Das Kooperationsproblem
• Strategisches Verhalten in Verhandlungen
• Egoismus versus Fairness und Gerechtigkeit

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Aufarbeitung aktueller wissenschaftlicher Literatur zum Thema "Internationale Umweltverträge".

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
N.N.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Exam number: 6404

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Irregularly

Prerequisites: Summer semester 2015: 15 students only. First come, first served.
Knowledge in micro- and macroeconomics, math and statistics. Knowledge in game theory (sequential/simultaneous games, Nash-equilibrium, backward induction). Knowledge with respect to macroeconomic models of the open economy (PPP, UIP, Mundell-Fleming model, monetary model). A refresher of the macroeconomic models of the open economy will be provided in the exercise classes.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Georg Stadtmann

Name of the professor: Prof. Dr. Georg Stadtmann

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (lecture, tutorials, seminar etc.) 45 h; self-study: 135 h

Contact hours (per week in semester): 3

Methods and duration of examination:
Presentation: 25 %
Written Exam: 75 %

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
We will analyze micro- and macroeconomic models to understand speculative dynamics on financial markets and stability of financial markets. We will start with analyzing the impact of the different groups of financial investors on asset prices. Afterwards various kinds of financial crisis including banking, currency and sovereign debt crises will be examined. We will also discuss the policy implications and policy tools crisis to avoid such crises. Participants should deal with scientific literature and should present one paper in the exercise class.

Contents of the module:
1. Speculation: The basis for financial and currency crises?
2. Globalization of the financial markets
3. Bank-Runs
4. Currency crisis models
5. Models of currency crises

Teaching and learning methods:
Lectures, tutorials, seminar

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Aschinger G.: Währungs- und Finanzkrisen (Taschenbuch); Vahlen, 1. Auflage (2001)
Bikhchandani, S.; Hirshleifer, D.; Welch, I. (1998): Learning from the Behaviour of Others: Conformity, Fads, and Informational Cascades, in: Journal of Economic Perspectives, Vol. 12(3), S. 151 -- 170.
Calvo, G.A. (1988): Servicing public debt: The role of expectations; in: American Economic Review, Vol. 78, No. 4, pp. 647-661.
Copeland L. S.: Exchange rates and international finance; Prentice Hall, Halow, 4. Edition (2005).
DeLong, J.B.; Shleifer, A.; Summers, L.H.; Waldmann, R.J. (1990): Positive Feedback Investment Strategies and Destabilizing Rational Speculation, in: Journal of Finance, Vol. 45(2), S. 379 -395.
Diamond, D.W.; Dybvig, P.H. (1983): Bank runs, deposit insurance, and liquidity; in: Journal of Political Economy Vol. 91, No. 3, pp. 401-419.
Froot, K.A.; Scharfstein, D.S.; Stein J.C. (1992): Herd on the Street: Informational Inefficiencies in a Market with Short-Term Speculation, in: The Journal of Finance, Vol. 47(4), S. 1461 -- 1484.
Milgrom, P.; Stokey, N. (1982): Information, trade and common knowledge, in: Journal of Economic Theory, Vol. 26, S. 17 -- 27.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 6844

Semester: From the first semester

Duration of the module: first block

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

Frequency of module offer: Every winter semesters

Prerequisites: Interest in the R programming language, good knowledge of mathematics, statistics and finance on a Bachelor level.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Sven Husmann

Name of the professor: Prof. Dr. Sven Husmann

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time 60 h; self-study: 120 h

Contact hours (per week in semester): 4

Methods and duration of examination:
Oral examination of approximately 20 minutes and one home assignment.

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programs.

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
Participants receive an intensive introduction to the R programming language and learn how to compare competing portfolio strategies based on real data.

Contents of the module:
From a scientific perspective, the core of portfolio management is to provide evidence that one investment strategy is superior to another. Therefore, a portfolio manager should have a basic knowledge of at least one programming language as well as a solid background in capital market theory, data analysis and linear algebra. The contents of this course are based on an application-oriented teaching of this knowledge, which we divide into two self-contained areas: First, an introduction to the programming language R and second, a scientifically oriented introduction to the basic procedures of modern portfolio management. Specific topics will be announced in the Moodle course.

Teaching and learning methods:
Self-study, online lectures and exercises, case studies.

Special features (e.g. percentage of online-work, practice, guest speaker, etc.):
Self-enrollment in the Moodle course is required.

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Literature will be announced in the Moodle course.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 6854

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Each winter semester

Prerequisites: Knowledge in mathematics and statistics

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Wolfgang Schmid

Name of the professor: Prof. Dr. Wolfgang Schmid

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (Lecture, tutorial etc.): 45 h; self-study: 135 h

Contact hours (per week in semester): 4

Methods and duration of examination:
Successful preparation of a term paper as well as presentation of the results of work

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
Drawing conclusions from data is vital in research, administration and business. This class provides an overview of descriptive, inductive and explorative statistical methods which guide through the process of quantitative data analysis and helps to describe, interpret and analyse data. In the experimental sciences and interdisciplinary research, data analysis has become an integral part of any scientific study. Issues such as judging the credibility of data, analysing the data, evaluating the reliability of the obtained results and finally drawing the correct and appropriate conclusions from the results are vital. The subject is closely tied to the practice of statistics. The course is organized around various kinds of problems that entail the use of statistical methods and include many real examples to motivate and introduce the theory.

Contents of the module:
1. Elements of Data Analysis
2. Introduction to Statistical Inference
3. Tests for Univariate Data
4. Tests for Bivariate Data
5. Multiple Linear Regression
6. Analysis of Variance
7. Introduction to Time Series

Teaching and learning methods:
Seminar, presentations

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Heumann, C., & Schomaker, M. (2016). Introduction to statistics and data analysis. Springer International Publishing Switzerland.
Ruppert, D. (2004). Statistics and finance: An introduction (Vol. 27). New York: Springer.
Tsay, R. S. (2005). Analysis of financial time series (Vol. 543). John wiley & sons.
Gelman, A. (2005). Analysis of variance—why it is more important than ever. The annals of statistics, 33(1), 1-53.
Faraway, J. J. (2002). Practical regression and ANOVA using R (Vol. 168). Bath: University of Bath.
Cohen, Y., & Cohen, J. Y. (2008). Statistics and Data with R: An applied approach through examples. John Wiley & Sons.
Rice, J. A. (2006). Mathematical statistics and data analysis. Cengage Learning.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Name of module in english: Machine Learning with R

Exam number: 6794

Semester: From the first semester

Duration of the module: One block

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

Frequency of module offer: Every summer semester, usually 2nd block

Prerequisites: Students should have a basic understanding of data analysis and a deep interest in statistics. The ability to program in the R language is recommended. The module "Introduction to Portfolio Management with R" is an optional, but very useful, pre-course for Machine Learning with R.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Sven Husmann

Name of the professor: Prof. Dr. Sven Husmann

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time: 34 h.; self-study: 146 h

Contact hours (per week in semester): 3

Methods and duration of examination:
Oral exam of approximately 20 minutes and a home assignment, both on the same day.

Emphasis of the grade for the final grade: Please check the regulations of the study programs.

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
In practice, data prediction is a central concern of many economic actors, for example forecasting future stock returns based on current company and capital market data or predicting default risks on loans based on personal data such as age, occupation and place of residence. In the Machine Learning course, you will learn more generally how to use statistical methods to search for structural relationships (models) in historical datasets, for example, the influence of age, occupation, and place of residence (inputs) on the individual interest rate of personal loans (output). In particular, we are interested in models that lead to the best possible output prediction when the estimated models are applied to new input data. Under ideal conditions, this problem is best solved with a classical OLS regression. Unfortunately, these ideal conditions often do not exist in practice, so that even a nearly perfectly fitted model will yield relatively poor forecasts when applied to new data. Historically, statisticians have focused mainly on problems where the modeler wants to infer relationships from particularly small data. In recent years, however, and especially with the advent of the Internet, data sets have become quite large and also high-dimensional: In many analyses, we are dealing with potentially millions of examples with a large set of variables to study (Big Data) or we have only a moderate set of examples but still a large set of variables (high-dimensional). Since the true underlying relationship of the data is usually unknown, it must be properly estimated. Both the size of the data and the unknown relationship typically present challenges for many models, both numerically and statistically. In such cases, the modeler is often tempted to use increasingly complex models to achieve a better fit to the data at hand. However, this can lead to the problem of using sufficiently complex models to "discover" apparent relationships in historical data (in-sample), but the models turn out to be completely unsuitable for forecasting (out-of-sample). Machine learning (also called statistical learning) methods can provide you with a practical set of tools to make the best possible predictions based on large amounts of data with unknown structural relationships. The Machine Learning with R course will help you understand the relationship between in-sample and out-of-sample estimation and generally enable you to select and fit appropriate models for forecasting. Since R is one of the most widely used programming languages for statistics and machine learning, in this course you will learn how to program your own machine learning models using R. However, you will also learn about prominent machine learning frameworks that originate from other programming languages and how to interface with them directly from R.

Contents of the module:

• Bias-Variance Tradeoff
• Penalized Regression: Ridge, Lasso, Elastic Net
• Cross-Validation, IC based Methods
• Neural Networks: Design, Training, Regularization
• Keras and Tensorflow

Teaching and learning methods:
Online lectures, online exercises, case studies, self-study. You need a computer with a webcam and a microphone to participate in this course.

Special features (e.g. percentage of online-work, practice, guest speaker, etc.):
All lectures and exercises are embedded in online tutorial sites where students can also run code and self-assess their learning progress. Furthermore, every week there will be a case study that needs to be prepared and will be discussed in groups.

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Literature will be announced in the Moodle course.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 6775

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Irregularly

Prerequisites: To register for the seminar you have to send an E-Mail to Boeing@europa-uni.de until October 10, 2016.

Afterwards, you will be registered automatically by our chair in the Moodle system. You cannot enroll for this course via the Moodle system by yourself!

Capacity limit: 20 students

• Knowledge in micro- and macroeconomics, math, statistics, and econometrics. Having basic knowledge of international macroeconomics (PPP, UIP, Mundell-Fleming model, Dornbusch model, and monetary model) is an advantage.
• Students should have the skills to discuss macroeconomic shocks in models of the closed and open economy in a graphical, verbal, and formal way. For example, they know how to use Cramer’s rule to compute multipliers.
• Students should be able to run and interpret OLS regressions. Knowledge of Excel or statistical software such as “R” or STATA is required.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Georg Stadtmann

Name of the professor: Prof. Dr. Georg Stadtmann

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (lecture, tutorials, seminar etc.) 21 h; self-study: 159 h

Contact hours (per week in semester): 2

Methods and duration of examination:

• 60% of the final grade: an essay of around 10 pages text. The essay is due on February 28, 2017.
• 40% of the final grade: a presentation on a meeting on December 15 and 16, 2016.

• All students have to actively participate when a group has to present its solution. In case that a student does not take an active role in the presentation or is absent, the student can only earn 50 % of the credit of the group. 

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
After successfully completing the course, students should be able to: 

Demonstrate knowledge about the models of (international) macroeconomics:

• Have a good understanding of the models of (international) macroeconomics and their implications.
• Have a good understanding of the assumptions characterizing each model and be able to compare models on the basis of these assumptions.

• Apply their knowledge to the reading and analysis of journal articles in the literature covered.
• Analyze complex micro and macroeconomic problems by applying several theoretical or empirical methods.
• Should have the skills to conclude about appropriate policy response in the different settings.

• Apply their knowledge to other contexts, like news from the media, figures released in the press or in the statistics.
• Describe and explain their solution of case studies in a written or oral way. 

Contents of the module:
The IS/LM-AS/AD framework in macroeconomics have been criticized by many macroeconomists, for example  Blinder (1997). An alternative framework, the BMW model, has been proposed by Bofinger et al. (2003). The BMW model is able to discuss more recent concepts of monetary policy such as interest rate rules and inflation targeting. Based on this model, many different macroeconomic questions can be analyzed. In the essay and presentation students should analyze and discuss a macroeconomic topic based on the BMW model and on additional literature. The specific topic for the essay and the presentation can be chosen in the first weeks of the course.

Teaching and learning methods:
Lecture, group discussions

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Bofinger, Peter; Mayer, Eric; Wollmershäuser, Timo; Hülsewig, Oliver (2003): The BMW model: A new framework for teaching monetary macroeconomics in closed and open economies, Würzburg economic papers, No. 34

Bofinger, Peter; Mayer, Eric; Wollmershäuser, Timo (2006): Teaching New Keynesian Open Economy Macroeconomics at the Intermediate Level, Würzburg economic papers, No. 66

Blinder, Alan S. (1997): Is there a core of practical macroeconomics that we should all believe? American Economic Review, Papers and Proceedings, 240 – 243. 

Further information:
The program LaTeX has to be used for all written papers as well as presentations.
All solutions have to follow the structure of a scientific paper:

• Front page, table of contents, list of figures, list of tables, list of abbreviations, variables, indices.
• All equations have to be numbered consecutively.
• References as usual and a list of references in the end of a paper.

Exam number: 3040

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Each third semester

Prerequisites: Fundamentals of Microeconomics, Statistics, Mathematics and Capital Market Theory.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Karl L. Keiber

Name of the professor: Prof. Dr. Karl L. Keiber

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (lecture, tutorials, seminar etc.) 33,75 h; self-study: 146,25 h

Contact hours (per week in semester): 3

Methods and duration of examination:
Successful written exam (120 min)

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
In this course the participants get to know institutional details of real-world exchanges by reviewing the common organizational features of these securities markets. Additionally, the participants will study theoretical approaches that help to understand the functioning of securities markets. Basically, this course provides the participants with a look in the black box of price formation in securities markets.

Contents of the module:
Market microstructure is the study of the process and outcomes of exchanging assets under explicit trading rules. This course restricts to the most active area of research in market microstructure, namely the trading of securities especially in secondary stock markets.
- Aspects of Securities Trading
- Inventory-Based Models of the Bid-Ask Spread
- Information-Based Models of the Bid-Ask Spread
- Price Discovery and Gradual Information Revelation in Securities Markets
- Methods for Measuring the Bid-Ask Spread

Teaching and learning methods:
Lecture with tutorials, self-studies

Literature (compulsory reading, recommended literature):
De Jong, Frank and Barbara Rindi, The Microstructure of Financial Markets, Cambridge University Press, Cambridge, 2009. Chaps. 1, 3-5.
Foucault, Thierry, Marco Pagano, and Ailsa Roell, Market Liquidity - Theory, Evidence, and Policy, Oxford University Press, Oxford, 2013. Chaps. 1-4.
O'Hara, Maureen, Market Microstructure Theory, Blackwell, Oxford, 1995. Chaps. 1-4.
McInish, Thomas H., Capital Markets - A Global Perspective, Blackwell, Oxford, 2000. Chaps 1-4.
Harris, Lawrence E., Trading and Exchanges, Oxford University Press, Oxford, 2002.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 3064

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Each third semester

Prerequisites: Participation in the track module "Market Microstructure Theory"

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Karl L. Keiber

Name of the professor: Prof. Dr. Karl L. Keiber

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (lecture, tutorials, seminar etc.) 15 h; self-study: 165 h

Contact hours (per week in semester): 1

Methods and duration of examination:
Submission of a seminar paper or slide set and presentation of the major findings.

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
Field competencies:
Participants get to know and understand
- recent research papers, research approaches, and research methods in the field
They are able
- to apply recent research approaches and research methods themselves
General competencies:
- self-organization in groups and development of the ability to work in teams
- time management before and during presentations
- preparation of written academic pieces
- preparation of reports and speeches
- application of seleted techniques for presentation
- academic discourse and scientific discussion

Contents of the module:
In-depth studies of selected research problems in the field.

Teaching and learning methods:
Teamwork, presentation, discussion

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Cf. track module with the same title.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 6837

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Every semester

Prerequisites: Prior knowledge in statistics or programming can be beneficil.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Ingo Geishecker, PhD

Name of the professor: Prof. Ingo Geishecker, PhD Marco Kühne, M. Sc.

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (lecture, tutorials, seminar etc.) 30 h; self-study: 150 h

Contact hours (per week in semester): 2

Methods and duration of examination:
Empirical Project

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
Students learn:

• How to do data analysis (data management, data manipulation, data visualization)

• How to give and get feedback from peer students.
• How to read and write empirical papers.

Contents of the module:
The seminar deals with the empirical analysis of questionnaire data. Students are given the opportunity to work on empirical projects under intense supervision. We embed our empirical projects in a seminar paper.

Teaching and learning methods:
Lectures in data analysis (data management and manipulation) and academic writing (development of scientifc question, literature search and citation rules).

Special features (e.g. percentage of online-work, practice, guest speaker, etc.):
Check out our seminar homepage http://seminars-in-applied-economics.de/

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Topics are allocated by preference in the first week. A corresponding basic literature is provided.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 6845

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Every semester

Prerequisites: Prior knowledge in statistics or programming can be beneficial.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Ingo Geishecker, PhD

Name of the professor: Prof. Ingo Geishecker, PhD Marco Kühne, M. Sc.

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (lecture, tutorials, seminar etc.) 30 h; self-study: 150 h

Contact hours (per week in semester): 2

Methods and duration of examination:
Empirical Project

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
Students learn:

• How to do data analysis (data management, data manipulation, data visualization)

• How to give and get feedback from peer students.
• How to read and write empirical papers.

Contents of the module:
The seminar deals with the empirical analysis of questionnaire data. Students are given the opportunity to work on empirical projects under intense supervision. We embed our empirical projects in a seminar paper.

Teaching and learning methods:
Lectures in data analysis (data management and manipulation) and academic writing (development of scientifc question, literature search and citation rules).

Special features (e.g. percentage of online-work, practice, guest speaker, etc.):
Check out our seminar homepage http://seminars-in-applied-economics.de/

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Topics are allocated by preference in the first week. A corresponding basic literature is provided.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 5029

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Each third semester

Prerequisites: Fundamentals of Microeconomics, Statistics, Mathematics and Capital Market Theory.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Karl L. Keiber

Name of the professor: Prof. Dr. Karl L. Keiber

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (lecture, tutorials, seminar etc.) 33,75 h; self-study: 146,25 h

Contact hours (per week in semester): 3

Methods and duration of examination:
Successful written exam (120 min)

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
This course focuses on the economics of information of financial markets and has two primary objectives. The first is to make the participants familiar with the major ways of thought concerning the price formation in securities markets from a microeconomic perspective. The second objective is to provide the participants with the necessary tools of information economics as applied to the analysis of financial markets. In the end the participants will understand the informational role of prices and have a broader understanding of the informational efficiency of securities markets.

Contents of the module:
- Equilibrium under Symmetric Information
- Equilibrium under Diverse Information
- Equilibrium under Asymmetric Information
- Equilibrium in the Market for Information
- Rational Expectations
- Multivariate Normal Distribution Theory
- Bayesian Learning

Teaching and learning methods:
Lecture with tutorials, self-studies

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Admati, Anat R. (1989), Information in Financial Markets: The Rational Expectations Approach, in: Bhattachary, Sudipto and George M. Constantinides (eds.), Financial Markets and Incomplete Information, Rowman & Littlefield, Savage, Maryland, 1989, 139-152.
De Jong, Frank and Barbara Rindi, The Microstructure of Financial Markets, Cambridge University Press, Cambridge, 2009. Chap. 2.
Huang, Chi-fu and Robert H. Litzenberger, Foundations for Financial Economics, Prentice Hall, Englewood Cliffs, 1988. Chap. 9.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 5044

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Each third semester

Prerequisites: Participation in the track module "Microeconomics of Financial Markets"

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Karl L. Keiber

Name of the professor: Prof. Dr. Karl L. Keiber

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (lecture, tutorials, seminar etc.) 15 h; self-study: 165 h

Contact hours (per week in semester): 1

Methods and duration of examination:
Submission of a seminar paper or slide set and presentation of the major findings.

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
Field competencies:
Participants get to know and understand
- recent research papers, research approaches, and research methods in the field
They are able
- to apply recent research approaches and research methods themselves
General competencies:
- self-organization in groups and development of the ability to work in teams
- time management before and during presentations
- preparation of written academic pieces
- preparation of reports and speeches
- application of seleted techniques for presentation
- academic discourse and scientific discussion

Contents of the module:
In-depth studies of selected research problems in the field.

Teaching and learning methods:
Teamwork, presentation, discussion

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Cf. track module with the same title.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 6777

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Only winter semester 2016/2017

Prerequisites: Good knowledge of linear models. Understanding of AR(p) processes is very helpful. R knowledge (esp. functions like lm).

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Sven Husmann

Name of the professor: Dr. Florian Ziel

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (lecture, tutorials, seminar etc.): 45 h; self-study: 135 h

Contact hours (per week in semester): 3

Methods and duration of examination:
Weighted average of an R project and an oral exam.

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
The objective of the lecture is to provide a basic understanding of electricity markets and regression based modeling methods for electricity prices. The aim of this course is to apply estimation and forecasting algorithms to real data using the statistical Software R, to interpret and to visualize the results.

Contents of the module:
1. Introduction to electricity markets
2. Overview of different model approaches
3. Regression based modeling methods for electricity prices
4. Forecasting techniques
5. Advanced estimation and modeling approaches

Teaching and learning methods:
Lecture with included tutorials in R

Literature (compulsory reading, recommended literature):
The relevant material will be given during the course.
Suggested reading:
Weron, Rafał. "Electricity price forecasting: A review of the state-of-the-art with a look into the future." International Journal of Forecasting 30.4 (2014): 1030-1081.
Ziel, Florian, Rick Steinert, and Sven Husmann. "Efficient modeling and forecasting of electricity spot prices." Energy Economics 47 (2015): 98-111.
Ziel, Florian, Rick Steinert, and Sven Husmann. "Forecasting day ahead electricity spot prices: The impact of the EXAA to other European electricity markets." Energy Economics 51 (2015): 430-444.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 6797

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Irregularly

Prerequisites: As a prerequisite you need knowledge in microeconomics, macroeconomics, international macroeconomics, math and statistics (Bachelor level).

The seminar can be chosen by IBA-Master and MES-Master students.

You have to register by sending an E-Mail to Dunsch@europa-uni.de until April 4th, 2018. This deadline is also valid for all Erasmus / fx-students. Please use your Viadrina E-mail address if possible. Erasmus / fx students may also register via their private E-Mail address in case that the Viadrina E-Mail account is not set up yet. The point in time you send the E-Mail serves as one decision criterion whether you are in or out. In order to increase the diversity and heterogeneity of the participants a few places are reserved for Erasmus /fx-students.

Afterwards, you will be registered automatically by our chair in the Moodle system. You cannot enroll for this course via the Moodle system by yourself!

The capacity is limited to 25 students.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Georg Stadtmann

Name of the professor: Prof. Dr. Georg Stadtmann

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (lecture, tutorials, seminar etc.) 45 h; self-study: 135 h

Contact hours (per week in semester): 3

Methods and duration of examination:
Case Solving: 30 %
Presentation: 10 %
Exam: 60 %

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
The purpose of the course is to introduce the students to some of the most widely used models in monetary theory which built the basis for the monetary policy. The course provides basic tools for performing comparative static and dynamic analysis by relying on models for the closed and open economy.  This tool-box contains verbal, graphical and mathematical tools. In addition, the students get hands-on experience analyzing economic data by using Excel or an econometric software.

In relation to the study program's qualification profile, the subject explicitly focuses on:

• Gain knowledge about the different theories that explain the factors which affect money demand or money supply. These concepts include the inventory model of Baumol/Tobin, the liquidity preference theory of Keynes.  
• Students acquire knowledge about the underlying assumptions and equilibrium conditions of common macroeconomic models of the open economy (refresher on IS/LM model as well as the AS/AD model, introduction of the BMW model).
• Students possess the skills to analyze, compare and evaluate the consequences of various macroeconomic shocks on a small open economy. They also gain the skills to quantify these effects. To be more specific, students acquire the skills to apply, for example, Cramer's rule to solve a linear system of equations.
• Enhancing skills in application of statistical procedures to test hypotheses generated by the theoretical models. In this process, students gain the skills to collect, process, analyze and interpret data in Excel or Stata/R. The students master the scientific methodologies of a univariate regression analysis, which includes hypothesis testing and confidence intervals. These regressions might be of time series or cross-section regressions type. Panel econometric techniques are not applied.
• For example, we rely on regression analysis to derive the optimal weights of a Taylor rule for monetary policy.
• In the monetary policy part, students gain knowledge about the strategy, the objective, and the various instruments of the ECB. We will clearly differentiate the two phases before and after crisis to understand the breaks in monetary policy. We will always try to refer to the theory part when analysing the consequences of, for example, quantitative easing for the economy in the short and long run.
• Students acquire the competence to manage work and master situations that are complex, unpredictable and require new solutions. This competence is practiced in 3 group assignments which should be solved in a group of 3-4 students. Group assignments train the competence to initiate and implement research activities within a professional cooperation and take on professional responsibility. The results of the weekly assignments are presented by one group of students to train the skills to present and communicate research based knowledge in a professional manner. Subsequent class discussions train the communication competencies of the group as well as their classmates.
• In order to strengthen the competencies to independently take responsibility for own professional development and specialization a written exam is also a part of the overall grade. This will also strengthen the skills to structure economic thinking and to communicate with professionals and non-specialists in a written form.

Contents of the module:
0. Introduction. What do we know already?
1. What is money?
2. Demand for money
3. Money supply process
4. Monetary policy transmission
5. Rules versus discretion
6. Strategies (simple rules) for a stability oriented monetary policy
7. Monetary policy of the ECB before and after crisis

Teaching and learning methods:
Lectures, seminar

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Bofinger: Monetary Policy Oxford University Press 2001.

Further information:
Registration via E-Mail required.

Exam number: 6855

Semester: From 2nd semester

Duration of the module: One block

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

Frequency of module offer: Every winter semester, usually 1st block

Prerequisites: Students must have taken at least one course that introduced data analysis and statistical and/or machine learning, for example “Data Analysis and Visualization with R” or “Machine Learning with R”, among others. Furthermore, students have to bring along good knowledge of the R programming language and deep interest in quantitative methods and neural networks.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Sven Husmann

Name of the professor: Ivan Semeniuk, Dr. Antoniya Shivarova, Dr. Rick Steinert

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time: 28 h, self-study: 152 h

Contact hours (per week in semester): 4

Methods and duration of examination:
A seminar paper on the research topic of neural networks in finance and an accompanying oral presentation.

Emphasis of the grade for the final grade: Please check the regulations of the study programs.

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
Students enrolled in this course gain in-depth knowledge of advanced neural networks classes and their application on selected financial problems of high scientific and practical relevance. At the beginning of the seminar, all students receive an introduction to the general research topic. Afterwards, groups of two or three seminar participants work independently on a selected empirical research project over several weeks. At the end of the seminar, each group summarizes its findings in an academic paper and gives an oral presentation about the achieved results. In the seminar, the participants acquire skills in literature and data research, improve their programming skills in R and are especially enabled to do in-depth empirical research.

Contents of the module:
Fueled by the vast improvements in computational power and increased data availability of the recent years, neural networks belong to the machine learning algorithms that have become increasingly popular both in scientific research and the industry. Due to the quick development and extensive research in the field, different advanced classes of neural networks, such as CNN, RNN, LSTM among many others, have been shown to achieve promising state-of-the-art results in many application areas such as image and speech recognition, natural language processing, and anomaly detection. Because of the success in these fields, interest in the implementation and application of neural networks in the global financial services industry is growing, for example to improve financial operations, such as credit assessment, optimal stock trading systems and portfolio management. In this seminar, students will be introduced to a particular class of neural networks (CNN, RNN, etc.) that may change each semester. Thereupon, students will apply the models on a typical financial problem, for example for predicting stock movements, among others. Please, check the Moodle course for more details.

Teaching and learning methods:
In the first two weeks, compulsory lectures introduce the general topic. Afterwards, project work is conducted in small groups.

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Literature will be announced in the Moodle course.

Further information:
Self-enrollment in the Moodle course is required. Students must register for the seminar respecting the deadline specified in Moodle.

Exam number: 6630

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Irregularly.

Prerequisites: You have to register by sending an E-Mail to Dunsch@europa-uni.de until the 10th of April. This deadline is also valid for all Erasmus / fx-students. Please use your Viadrina E-mail address if possible. Erasmus / fx students may also register via their private E-Mail address in case that the Viadrina E-Mail account is not set up yet.

Afterwards, you will be registered automatically by our chair in the Moodle system. You cannot enroll for this course via the Moodle system by yourself!

Capacity limit: 20 students

• Knowledge in micro- and macroeconomics, math, statistics, and econometrics. Knowledge with respect to macroeconomic models of the open economy (PPP, UIP, Mundell-Fleming model, Dornbusch model, monetary model). A refresher of the macroeconomic models of the open economy will be provided in the exercise classes.
• Students should have the skills to discuss macroeconomic shocks in models of the closed or open economy in a graphical, verbal, and formal way. For example, they know how to use Cramer’s rule to compute multipliers. They have some knowledge about the effectiveness of monetary and fiscal policy in macro models of the open economy under fixed and flexible exchange rate regimes.
• The mathematical knowledge of function optimization with or without constraints constitutes therefore an asset. Students are able to run OLS regressions and interpret regression output in a statistical software such as “R” or STATA.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Georg Stadtmann

Name of the professor: Prof. Dr. Georg Stadtmann

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (lecture, tutorials, seminar etc.) 45 h; self-study: 135 h

Contact hours (per week in semester): 3

Methods and duration of examination:
Components and their weights:

• Writing and presenting a solution of 3 short case studies (weight 10 % each)
• Several reading quizzes and assignments during the lecture (weight 20 %)
• Final term paper (weight 50 %).

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
After successfully completing the course, students should be able to:

Demonstrate knowledge about the models of international trade:

• Have a good understanding of the models of international macroeconomics and their implications.
• Have a good understanding of the assumptions characterizing each model and be able to compare models on the basis of these assumptions.

• Apply their knowledge to the reading and analysis of journal articles in the literature covered.
• Analyze complex micro and macroeconomic problems by applying several theoretical or empirical methods.
• Should have the skills to conclude about appropriate policy response in the different settings.

• Apply their knowledge to other contexts, like news from the media, figures released in the press or in the statistics. 
  Describe and explain their solution of case studies in a written or oral way. 

Contents of the module:
Lecture:
Blinder: ls There A Core of Practical Macroeconomics that We Should All Believe? We will use Blinder’s article as a starting point and refresh our knowledge with respect to macroeconomics by relating his insights to the Blanchard’s textbook. Afterwards, we will use the Blanchard et al. paper to analyze, how the crisis has changed the macroeconomic thinking. We will also look at the material (discussion papers conference videos speeches) provided on the webpages of the Institute for New Economic Thinking (http://ineteconomics.org). One main focus will be the financial crisis including banking, currency and sovereign debt crises. We will also discuss the policy implications and policy tools to avoid such crises. Participants should deal with scientific literature and should present one paper in the exercise class.

Exercise Class:
- Refresher in Mundell Fleming Modell
- Refresher in Monetary Modell
- Refresher in UIP/PPP.

Teaching and learning methods:
Lecture, Exercise, Group Discussions

Literature (compulsory reading, recommended literature):
This is a reading class! You have to come to class well prepared!

Blanchard, Olivier: Macroeconomics 4th ed., Prentice Hall, 2006.

Blanchard, Olivier; Giovanni Dell’Ariccia, and Paolo Mauro (2010): Rethinking Macroeconomic Policy, IMF Staff Position Note, February 12, 2010, SPN/10/03

Blinder, Alan S. (1997): Is there a core of practical macroeconomics that we should all believe? American Economic Review, Papers and Proceedings, 240 – 243.

Nechio, Fernanda: Monetary Policy When One Size Does Not Fit All, FRBSF ECONOMIC LETTER, 2011-18, published: June 13, 2011.

Taylor, John B. (1993): Discretion versus policy rules in practice, Carnegie-Rochetser Conference Series on Public Policy Vol. 39, 195 -214.

Gravelle, Jane G.; Thomas L. Hungerford (2011): Can Contractionary Fiscal Policy Be Expansionary? June 6, 2011 Congressional Research Service 7-5700, www.crs.gov R41849

Alesina; Alberto and Silvia Ardagna (2010), Large Changes in Fiscal Policy: Taxes versus Spending, in Tax Policy and the Economy, ed. Jeffrey R. Brown, vol. 24 (Chicago: University of Chicago Press, 2010), pp. 35-68.

Various Case Studies.

Further information:
In order to facilitate the exchange of thoughts all students are expected to use name tags.

In order to document the attendance pattern of the class members, a signature list will be passed around at the beginning of each lecture.

The program LaTeX has to be used for all written papers as well as presentations.

All solutions have to follow the structure of a scientific paper:  

• Front page, table of contents, list of figures, list of tables, list of abbreviations, variables, indices.
• All equations have to be numbered consecutively.
• References as usual and a list of references in the end of a paper.

Name of module in english: Portfolio Management

Exam number: 6655

Semester: From the 2nd semester

Duration of the module: One block

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

Frequency of module offer: Every summer semester, usually 1st block

Prerequisites: Students must have a basic understanding of matrix algebra and statistics. The ability to program in the R language is strongly recommended.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Sven Husmann

Name of the professor: Prof. Dr. Sven Husmann

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time: 34 h, self-study: 146 h

Contact hours (per week in semester): 3

Methods and duration of examination:
Oral exam of 10-15 minutes (25%) and a home assignment (75%), both on the same day.

Emphasis of the grade for the final grade: Please check the regulations of the study programs.

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
From a scientific perspective, the core of portfolio management is to provide evidence that one investment strategy is superior to another. Participants in this course will acquire and deepen this competence by working on various case studies, always using the programming language R. In so doing, participants will experience that the estimation of model parameters and the associated estimation risks are the central problem of portfolio management in practice. Neglecting these estimation risks can significantly distort the expected performance of the portfolio strategies applied. In addition to this methodological competence, the participants learn about all classical portfolio strategies. Thereby, we focus on numerical optimization methods. At the end of the course, participants of this course will therefore be able to optimize portfolios under conditions common in practice.

Contents of the module:

• Comparing Portfolio Strategies
• Estimation Risk
• The R Optimization Infrastructure
• The Efficient Frontier
• Maximizing the Sharpe Ratio
• Estimation of Model Parameters
• Sustainable Portfolio Management

Teaching and learning methods:
Online lectures, online exercises, case studies, self-study. You need a computer with a webcam and a microphone to participate in this course.

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Literature will be announced in the Moodle course.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Name of module in english: Portfolio Management II

Exam number: 6708

Semester: From the third semester

Duration of the module: One block

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

Frequency of module offer: Every winter semester, usually 1st block

Prerequisites: A successful participation in the module Portfolio Management I is required.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Sven Husmann

Name of the professor: Prof. Dr. Sven Husmann

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time: 34 h, self-study: 146 h

Contact hours (per week in semester): 3

Methods and duration of examination:
Oral exam of approximately 20 minutes and a home assignment, both on the same day.

Emphasis of the grade for the final grade: Please check the regulations of the study programs.

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
The course begins with a brief summary of selected content from the module "Portfolio Management I", which taught that the practical application of classical portfolio rules is associated with estimation risks, in some cases considerable ones. We showed that constraints on portfolio weights and resampling methods reduce estimation risk, often significantly improving the out-of-sample performance of portfolio strategies. In this course, based on case studies, you will learn about other fundamental approaches, all of which are characterized by the fact that they can reduce the estimation risk in portfolio management. In addition, each of these approaches addresses particular aspects of portfolio management, for example, factor models address the relationship to capital market theory, the Black-Litterman model addresses subjective expectations, and sparse portfolio optimization addresses the practical need to limit the size and the rebalancing of a portfolio. Introducing these approaches will also enable students to access the state of the art of current research. In this respect, the course is also very well suited to prepare a master thesis in the field of portfolio management.

Contents of the module:

• Estimations risk
• Robust statistics and factor models
• Shrinkage estimators
• Sparse portfolio optimization
• Multistage portfolio optimization
• Combined portfolio rules
• Bayesian portfolio optimization (Black-Litterman model)

Teaching and learning methods:
Online lectures, online exercises, case studies, self-study. You need a computer with a webcam and a microphone to participate in this course.

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Literature will be announced in the Moodle course.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 6401

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Each summer semester

Prerequisites: None

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Wolfgang Schmid

Name of the professor: Prof. Dr. Wolfgang Schmid

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (Lecture, tutorial etc.): 45 h; self-study: 135 h

Contact hours (per week in semester): 2

Methods and duration of examination:
Successful preparation of a term paper as well as presentation of the results of work

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
The students should get familiar with quantitative methods for measuring the risk of financial activities.

Contents of the module:
The Concise Oxford English Dictionary defines risk as ’hazard, a chance of bad consequences, loss or exposure to mischance’. In many cases only the downside of risk is mentioned, rarely a possible upside, i.e. the potential for a gain. In recent decades the field of financial risk management has undergone explosive developments. This seminar is devoted specifically to quantitative modeling issues arising in this field.
It is possible to write the seminar paper in English or in German. Moreover, all participants have to present their seminar paper in English. Each student has to apply theoretical aspects to financial data, i.e the participants must use statistical software packages. We offer introductory problem sets that help to work with the software packages R and SAS. You are allowed to use R and SAS in order to apply statistical methods to real data.

Teaching and learning methods:
Seminar

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Embrechts, P., Frey, R. and McNeil, A. J. (2006). Quantitative risk management: concepts, techniques, tools. Princeton University Press, Princeton.
Ruppert, D., (2004), Statistics in Finance, Springer: New York.
Tsay, R. (2005). Analysis of financial time series, 2 edn, Wiley, New Jersey.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 6820

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Each summer semester

Prerequisites: None

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Wolfgang Schmid

Name of the professor: Prof. Dr. Wolfgang Schmid

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (Lecture, tutorial etc.): 45 h; self-study: 135 h

Contact hours (per week in semester): 2

Methods and duration of examination:
Successful preparation of a term paper as well as presentation of the results of work

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
The students should get familiar with quantitative methods for measuring the risk of financial activities.

Contents of the module:
The Concise Oxford English Dictionary defines risk as ’hazard, a chance of bad consequences, loss or exposure to mischance’. In many cases only the downside of risk is mentioned, rarely a possible upside, i.e. the potential for a gain. In recent decades the field of financial risk management has undergone explosive developments. This seminar is devoted specifically to quantitative modeling issues arising in this field.
It is possible to write the seminar paper in English or in German. Moreover, all participants have to present their seminar paper in English. Each student has to apply theoretical aspects to financial data, i.e the participants must use statistical software packages. We offer introductory problem sets that help to work with the software packages R and SAS. You are allowed to use R and SAS in order to apply statistical methods to real data.

Teaching and learning methods:
Seminar

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Embrechts, P., Frey, R. and McNeil, A. J. (2006). Quantitative risk management: concepts, techniques, tools. Princeton University Press, Princeton.
Ruppert, D., (2004), Statistics in Finance, Springer: New York.
Tsay, R. (2005). Analysis of financial time series, 2 edn, Wiley, New Jersey.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

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

Exam number: 6788

Semester: From the first semester

Duration of the module: One block

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

Frequency of module offer: Every summer semester (last time 2021)

Prerequisites: Students must have taken at least one course that introduced data analysis and must have the ability to write code in the R programming language. Students must also register for the course by the deadline specified in Moodle.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Sven Husmann

Name of the professor: Prof. Dr. Sven Husmann

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time: 34 h, self-study: 146 h

Contact hours (per week in semester): 3

Methods and duration of examination:
Students have to hand in a seminar paper about a research topic in finance and present their work in an oral presentation.

Emphasis of the grade for the final grade: Please check the regulations of the study programs.

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
Students enrolled in this course will gain in-depth knowledge of a selected financial economics topic of high scientific and practical relevance. At the beginning of the seminar, all students receive an introduction to the general topic of the seminar. Afterwards, groups of two or three seminar participants each work independently on a selected empirical research project over several weeks. At the end of the seminar, each group summarizes its findings in an academic paper and finally gives a presentation to the other seminar participants. In the seminar, the participants acquire skills in data and literature research, deepen their intercultural competencies as well as their program knowledge in R and are especially enabled to do in-depth empirical research.

Contents of the module:
Students may choose from a variety of topics for their research project. The seminar's general topics may change each semester. Examples of general topics include factor investing, portfolio management, business valuation, risk management, or electricity pricing. Please check the Moodle pages for the most current topics.

Teaching and learning methods:
In the first two weeks compulsory online lectures to introduce the general topic. Afterwards project work in small groups.

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Literature will be announced in the Moodle course.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Modulbezeichnung in Englisch: Seminar in International Economics (R-Module)

Prüfungsnummer: 6721

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: unregelmäßig; letztmalig im Wintersemester 2020/2021

Zugangsvoraussetzungen: Teilnahme an einer einschlägigen Veranstaltung zuvor, siehe Seminarankündigung

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

Modulverantwortlicher/Modulverantwortliche: Prof. Dr. Daniel Becker

Name der/des Hochschullehrer/s: Prof. Dr. Daniel Becker

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): 3

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Erfolgreiche Anfertigung einer Seminararbeit unter Berücksichtigung der einschlägigen Fachliteratur sowie eine mündliche Präsentation der Seminararbeit. Beachten Sie bitte die Hinweise im Dokument "Rules, suggestions and tricks for students that write a paper”, das Sie über die Lehrstuhl-Webseite einsehen können und die Seminarankündigung.

Gewichtung der Note in der Gesamtnote: Das Nähere regeln die Bestimmungen des entsprechenden Studiengangs.

Qualifikationsziele des Moduls:
Vertiefung der Anwendung vor allem mikroökonomischer Methoden auf den Themenkomplex, Erlernen des Umgangs mit Fachliteratur, Verbesserung der eigenen Ausdrucksmöglichkeiten.

Inhalte des Moduls:
Wirtschaftliche Analyse globaler Zusammenhänge mit Hilfe von empirischen oder theoretischen Methoden. Bitte lesen Sie die Seminarbeschreibung, die Sie über die Lehrstuhl-Webseite einsehen können.

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Siehe Seminarbeschreibung

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Wird in der Einführungsveranstaltung besprochen.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Modulbezeichnung in Englisch: Seminar in Portfolio Management I (R-Module)

Prüfungsnummer: 6656

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Unregelmäßig

Zugangsvoraussetzungen: Grundkenntnisse der Programmiersprache R

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.): 15 Std.; Selbststudium: 165 Std.

Lehrveranstaltungsstunden (LVS): 1

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Erfolgreiche Bearbeitung einer empirischen Fragestellung mit der Programmiersprache R in Partner- oder Kleingruppenarbeit.

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Fachliche Kompetenzen: Die Studierenden vertiefen ihr Wissen zum Portfoliomanagement und setzen ein selbstgewähltes Thema praktisch um. Außerfachliche und überfachliche Kompetenzen:
- Erarbeiten einer wissenschaftlichen Fragestellungen
- Beschaffen und Verarbeiten relevanter Daten und Literatur
- Verfassen eines wissenschaftlichen Textes
- Praxisnahe Präsentation der Ergebnisse
- Reflexion der Gruppenarbeit

Inhalte des Moduls:
Die Studierenden bearbeiten ein Projekt zum Thema Portfoliomanagement, das thematisch auf dem Modul Portfoliomanagement I aufbaut. Die Themen werden individuell zu Beginn des zweiten Block festgelegt.

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Projektarbeit in Kleingruppen, Präsentation

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

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Modulbezeichnung in Englisch: Seminar in Portfolio Management II (R-Module)

Prüfungsnummer: 6719

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Unregelmäßig

Zugangsvoraussetzungen: folgt

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.): 15 Std.; Selbststudium: 165 Std.

Lehrveranstaltungsstunden (LVS): 1

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Erfolgreiche Anfertigung einer Seminararbeit in Verbingung mit einem Programmierprojekt, vorzugsweise zu zweit oder in Kleingruppen im Umfang von 8-10 Seiten sowie Präsentation der Ergebnisse.

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Fachliche Kompetenzen: Die Studierenden vertiefen ihr Wissen aus dem Modul Portfoliomanagement II zu einem ausgewählten Thema und setzen das Thema praktisch um.
Außerfachliche und überfachliche Kompetenzen:
- Erarbeiten einer wissenschaftlichen Fragestellungen
- Beschaffen und Verarbeiten relevanter Daten und Literatur
- Verfassen eines wissenschaftlichen Textes
- Praxisnahe Präsentation der Ergebnisse
- Reflexion der Gruppenarbeit

Inhalte des Moduls:
Die Studierenden bearbeiten ein Projekt zum Thema Portfoliomanagement, das thematisch auf dem Modul Portfoliomanagement II aufbaut. Die Themen werden individuell zu Beginn des zweiten Block festgelegt.

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Projektarbeit in Kleingruppen, Präsentation

Besonderes (z.B. Online-Anteil, Praxisbesuch, Gastvorträge, etc.):
Projetkarbeit

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

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Exam number: 6419

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: irregularly

Prerequisites: Binding registration required.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Wolfgang Schmid

Name of the professor: Prof. Dr. Wolfgang Schmid

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (Lecture, tutorial etc.): 45 h; self-study: 135 h

Contact hours (per week in semester): 4

Methods and duration of examination:
Successful preparation of a term paper as well as presentation of the results of work

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
The subject of environmetrics is the statistical analysis of environmental processes. Environmetrics has close relationships with many other fields of science like natural sciences, engineering, medicine and economics. As environmental issues become more complex and environmental decision-making strives to be more precise, quantitative analysis becomes more important. New questions are requiring the development of new statistical methods and quantitative techniques to provide answers. The students should get familiar with statistical methods that are used to analyze environmental data and learn how these methods can be successfully applied to environmental data.

Contents of the module:
Introductory lectures are planned. Besides that, a short revision of multiple linear regression theory and both a theoretical and practical introduction to Geostatistics will be provided. Moreover, other important information concerning seminar papers and presentations will be mentioned during the first meeting.

Teaching and learning methods:
Seminar

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Abdel H. El-Shaarawi and Walter W. Piegorsch: Encyclopedia of Environmetrics. Wiley, Chichester, 2002.
Bruno F. and Cocchi D. (2002). A unified strategy for building simple air quality indices.Environmetrics, 13, 243-261.
Bruno. F. and Cocchi D. (2007). Recovering information from synthetic air quality indexes.Environmetrics, 18, 345-359.
O. Bodnar, M. Cameletti, A. Fassò, and W. Schmid (2008) Comparing air quality in Italy, Germany and Poland using BC indexes. Atmospheric Environment, 42, 8412-8421.
Aitana Lertxundi-Manterola and Marc Saez (2009). Modelling of nitrogen dioxide (NO2) and fine particle matter (PM10) air pollution in the metropolitan areas of Barcelona and Bilbao, Spain. Environmetrics, 20, 477-493.
Johannes Staehelin, Christian Keller, Wernera Stahel, Kurt Schläpfer, Urs Steinemann, Toni Bürgin and Stefan Schneider (1997). Modelling emission of road traffic from a tunnel study. Environmetrics, 8, 219-239.
Francis W. Zwiers and Hans von Storch (2004). On the role of statistics in climate research.International Journal of climatology, 24, 665-680.
Gabriela Beblo and Wolfgang Schmid: Modeling High Frequency Wind Speed Data. January 2011, Europa-Universität Viadrina: Discussion Papers.
C. A. Glasbey and D. J. Allcroft (2008) A spatiotemporal auto-regressive moving average model for solar radiation. Journal of the Royal Statistical Society, 57, 343-355.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Exam number: 5099

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Each summer semester, started 2018

Prerequisites: Participatios in the trackmodule "Statistical Quality Control".

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Wolfgang Schmid

Name of the professor: Prof. Dr. Wolfgang Schmid

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (Lecture, tutorial etc.): 45 h; self-study: 135 h

Contact hours (per week in semester): 2

Methods and duration of examination:
Successful preparation of a term paper as well as presentation of the results of work

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
This lecture is about the use of statistical methods and other problem-solving techniques to improve the quality of products used by our society. These products consist of manufactured goods such as automobiles, computers, and clothing, as well as services such as the generation and distribution of electrical energy, public transportation, banking, retailing, and health care. The word "quality" is often used to signify "excellence" of a product or service – we hear talk about "Rolls-Royce quality" and "top-quality". Quality can be defined simply as meeting the requirements of the customer. Why it is so important? A customer who is satisfied with quality will tell 8 people about it; a dissatisfied customer will tell it 22 people. So, to reduce losses and increase gains of the company there should exist special procedures to detect the problems and in this way improve the quality of goods.
Quality improvement methods can be applied to any area within a company or organization, including manufacturing, process development, engineering design, finance and accounting, marketing, distribution and logistics, and field service of products. During this seminar, the students should get familiar with the technical tools that are needed to achieve quality improvement in these organizations.

Contents of the module:
Introductory lectures are planned. Besides that, a short revision of the next topics will be provided.
1. Introduction to Statistical Quality Control: meaning of quality.
2. Modeling Process Quality
- Useful discrete and continuous distributions
- Describing variation and descriptive statistics
3. Statistical Process Control
- Statistical basis of the control chart
- Choice of control limits
- Sample size and sample frequency
4. Shewhart Control Chart for the location parameter
5. EWMA and CUSUM Charts
Moreover, other important information concerning seminar papers and presentations will be mentioned during the first meeting.

Teaching and learning methods:
Lecture and tutorials

Literature (compulsory reading, recommended literature):
Montgomery, D. C.: Statistical Quality Control. Wiley, 2005.
Mittag, H.-J.: Qualitätsregelkarten. Hanser, 1995.
Ryan, T. P.: Statistical Methods for Quality Improvement. Wiley, 1989.
Rinne, H. und Mittag, H.-J.: Statistische Methoden der Qualitätssicherung. Hanser, 1995.
Rinne, H. und Mittag, H.-J.: Prozessfähigkeitsmessung für die industrielle Praxis. Hanser, 1999.
Nelson, W.: Accelerated Testing: Statistical Models, Test Plans, and Data Analysis. Wiley, 1990.
Meeker, W. Q. and Escobar, L.A.: Statistical Methods for Reliability Data. Wiley, 1998.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Modulbezeichnung in Englisch: Tax Competition

Prüfungsnummer: 6595

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Jedes Sommersemester

Zugangsvoraussetzungen: Keine

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 Peters

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

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): 3

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Erfolgreiche Teilnahme an der Klausur (120 Min.)

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Vertiefung des Verständnisses für Fragestellungen der internationalen Besteuerung, Direktinvestitionen und des strategisches Verhaltens von Föderationen.

Inhalte des Moduls:
- Besteuerung im internationalen Vergleich
- Prinzipien der Besteuerung
- Kapital als mobiler Faktor
- Steuerliche Anreize für Direktinvestitionen
- Steuerliche Diskriminierung (harmful tax practices)
- Finanzausgleich als implizite Kooperation
- Cross-border shopping

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Vorlesung mit Übung

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Keuschnigg, Ch., Öffentliche Finanzen: Einnahmenpolitik, Mohr, 2005.
Brunner & Peters, Fiscal Equalization as a Coordination Device, working paper 2008.
Janeba & Peters, Tax Evasion, Tax Competition and the Gains from Nondiscrimination, EconJ 1999.
Keen, Preferential regimes can make tax competition less harmful, NTaxJ 2001.
Haupt & Peters, Restricting preferential tax regimes to avoid harmful tax competition, RSUE 2005.
Janeba & Smart, Is targeted tax competition less harmful than ist remedies? ITAX 2003.
Kanbur & Keen, Jeux Sans Frontieres: Tax Competition and Tax Coordination When Countries Differ in Size, AER 1993.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Modulbezeichnung in Englisch: Tax Competition (Seminar)

Prüfungsnummer: 6789

Semester: ab 2. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Sommersemester 2017

Zugangsvoraussetzungen: Erfolgreiche Teilnahme am T-Modul "Steuerwettbewerb und Europäische Steuerpolitik" ist Voraussetzung zur Teilnahme am R-Modul. Kenntnisse in Mikroökonomie, Spieltheorie und Mathematik sind hilfreich, jedoch nicht verpflichtend.

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 Peters

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

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): 3

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Erfolgreiche Anfertigung und Präsentation von Teilgebieten der Pflichtlektüre und Kurzzusammenfassung der Ergebnisse.

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Vertiefung des Verständnisses für Fragestellungen der internationalen Besteuerung, Direktinvestitionen und des strategisches Verhaltens von Föderationen.

Inhalte des Moduls:
- Besteuerung im internationalen Vergleich
- Prinzipien der Besteuerung
- Kapital als mobiler Faktor
- Steuerliche Anreize für Direktinvestitionen
- Steuerliche Diskriminierung (harmful tax practices)
- Finanzausgleich als implizite Kooperation
- Cross-border shopping

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Seminar

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Keuschnigg, Ch., Öffentliche Finanzen: Einnahmenpolitik, Mohr, 2005.
Brunner & Peters, Fiscal Equalization as a Coordination Device, working paper 2008.
Janeba & Peters, Tax Evasion, Tax Competition and the Gains from Nondiscrimination, EconJ 1999.
Keen, Preferential regimes can make tax competition less harmful, NTaxJ 2001.
Haupt & Peters, Restricting preferential tax regimes to avoid harmful tax competition, RSUE 2005.
Janeba & Smart, Is targeted tax competition less harmful than ist remedies? ITAX 2003.
Kanbur & Keen, Jeux Sans Frontieres: Tax Competition and Tax Coordination When Countries Differ in Size, AER 1993.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Exam number: 6780

Semester: from 2nd semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Only winter semester 2016/2017

Prerequisites: t.b.a.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Sven Husmann, Prof. Dr. Achim Koberstein

Name of the professor: Prof. Dr. Sven Husmann, Prof. Dr. Achim Koberstein

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (Lecture, tutorial etc.): 60 h; self-study: 120 h

Contact hours (per week in semester): 4

Methods and duration of examination:
t.b.a.

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
t.b.a.

Contents of the module:
t.b.a.

Teaching and learning methods:
Seminar

Literature (compulsory reading, recommended literature):
t.b.a.

Further information:
Registration in Moodle Viadrina required.

Modulbezeichnung in Englisch: Strategic Trade Policy

Prüfungsnummer: 6408

Semester: ab 1. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Wintersemester 2012/2013, Sommersemester 2015

Zugangsvoraussetzungen: Kenntnisse in Mikroökonomie, Spieltheorie und Mathematik sind hilfreich, jedoch nicht verpflichtend.

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 Peters

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

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): 3

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Erfolgreiche Teilnahme an der Klausur (90 Min) sowie die Abgabe von zwei Pflichtaufgaben.

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Vertiefung des Verständnisses für Fragestellungen der Außenhandels, der Industriepolitik sowie der ökonomischen Konsequenzen der Europäischen Integration.

Inhalte des Moduls:
- Reale Außenwirtschaftstheorie
- Liberalisierung des Welthandels
- Globalisierung und seine Folgen
- GATT und WTO
- Industriepolitik der EU

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Vorlesung, Übung, Seminar, Projektarbeit

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Ethier, W.J., Moderne Außenwirtschaftstheorie, Oldenburg, 2004.
Hauser, H. und Schanz, K.U., Das neue GATT, Oldenburg, 2003.
Streit, M.E., Freiburger Beiträge zur Ordnungsökonomik, Mohr 1995.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Modulbezeichnung in Englisch: Strategic Trade Policy (Seminar)

Prüfungsnummer: 6761

Semester: ab 2. Semester

Dauer des Moduls: Ein Semester

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

Häufigkeit des Angebots des Moduls: Sommersemester 2016, Wintersemester 2017/2018

Zugangsvoraussetzungen: Erfolgreiche Teilnahme am Modul "Strategische Außenhandelspolitik" ist Voraussetzung zur Teilnahme am R-Modul. Kenntnisse in Mikroökonomie, Spieltheorie und Mathematik sind hilfreich, jedoch nicht verpflichtend.

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 Peters

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

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): 3

Art der Prüfung/ Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten:
Erfolgreiche Anfertigung und Präsentation von Teilgebieten der Pflichtlektüre und Kurzzusammenfassung der Ergebnisse.

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

Qualifikationsziele des Moduls:
Vertiefung des Verständnisses für Fragestellungen der Außenhandels, der Industriepolitik sowie der ökonomischen Konsequenzen der Europäischen Integration.

Inhalte des Moduls:
Handelspolitik und Marktmacht: Export- und Importpolitiken

Lehr- und Lernmethoden des Moduls:
Seminar

Literatur (Pflichtlektüre/zusätzlich empfohlene Literatur):
Pflichtlektüre:
Helpman, Elhanan; Krugman, Paul: Trade Policy and Market Structure, MIT Press 1989.
Ergänzend:
Ethier, W.J., Moderne Außenwirtschaftstheorie, Oldenburg, 2004.
Hauser, H. und Schanz, K.U., Das neue GATT, Oldenburg, 2003.
Streit, M.E., Freiburger Beiträge zur Ordnungsökonomik, Mohr 1995.

Weitere Informationen:
Registrierung in Moodle Viadrina erforderlich.

Exam number: 6412

Semester: from 1st semester

Duration of the module: One semester

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

Frequency of module offer: Irregularly.

Prerequisites: As a prerequisite you need knowledge in microeconomics, math and statistics (Bachelor level). The seminar can be chosen by IBA-Master and MES-Master students.
The capacity limit of participants has been reached! We do not accept any application for participation. Those students who have recieved a confirmation from the Chair have been registered in the Moodle system.  
The capacity is limited to 20 students.

Applicability of module for other study programmes:
Obligatory or elective in other study programmes. For further information check regulations of the study programme.

Person responsible for module: Prof. Dr. Georg Stadtmann

Name of the professor: Prof. Dr. Stephan Simon

Language of teaching: English

ECTS-Credits (based on the workload): 6

Workload and its composition (self-study, contact time):
Contact time (lecture, tutorials, seminar etc.) 45 h; self-study: 135 h

Contact hours (per week in semester): 3

Methods and duration of examination:
Successful written exam (120 min)

Emphasis of the grade for the final grade: Please check regulations of the study programme

Aim of the module (expected learning outcomes and competencies to be acquired):
Did you ever wonder why Google was fined EUR 2.4 billion, why Ireland is ordered to recover EUR 13 billion in taxes from Apple and HRS must not use a best price clause for its hotel reservation system? Why can EU governments not subsidize their national airlines (Alitalia, Air Berlin) or foreign direct investment as they see fit? The answer is because there is a watchdog sitting in Brussels and enforcing the European Competition Policy.

Competition Policy is part of the policy objectives of the EU since its inception in 1957. Originally a policy field dominated by lawyers, there is today a clear understanding that economics play an equally important role. Competition policy and enforcement is concerned with economic concepts such as the relevant market, market power, entry barriers and the effects of certain restrictive practices on the market, be they mergers, agreements, unilateral behaviour or subsidies. This course builds on courses in industrial economics and applies these concepts and methods to real world cases. It is also open to law students with an understanding of basic micro-economic concepts. In each module students will discuss one or two landmark competition cases. At the end of the course students will be able to analyse cases by applying economic techniques to identify anti- or pro-competitive effects and to develop a possible theory of harm.

Contents of the module:
I. Introduction

1. Objectives of competition policy
2. Consumer welfare, efficiency gains and the market integration objective
3. Economic thinking: from Harvard and Ordo to Chicago
4. Rules and institutions of EU competition law
5. Basic economic concepts: Market definitions, market power, theories of harm and efficiencies

II. The Law and Economics of Horizontal Cooperation Agreements and Cartels

1. Economic theories of harm for horizontal cooperation and collusion
2. Block Exemptions on R&D, Technology Transfer and Specialisation
3. Hard core cartels, fines and leniency

III. The Law and Economics of Vertical Restraints

1. Input and Customer foreclosure through supply and distribution contracts
2. Resale price maintenance and territorial protection
3. The block exemptions on distribution agreements

IV. The Law and Economics of Abuse of Dominance

1. Single and collective dominance
2. Exploitative and exclusionary practices
3. The Commission's guidance paper

V. The Law and Economics of Merger Control

1. Horizontal, vertical and conglomerate mergers
2. Theories of harm: Unilateral vs. co-ordinated effects
3. Remedies

VII. The Law and Economics of State Subsidies (State Aid Control)

1. Economic theories of harm: subsidy races, rent-seeking, moral hazard
2. The EU-notion of state aid
3. Compatible aid and recovery