Gesamtliste
Überblick über die Lehrinhalte und Qualifikationsziele der Module und Veranstaltungen
Diese Seite zeigt alle Module, die sich aktuell im System befinden. Für jedes Modul werden Lehrinhalte und Lernziele ausgegeben. Bitte suchen Sie mit der Suchfunktion ihres Browsers (Strg + F) nach den Namen des Moduls bzw. der Veranstaltung im Modul zu der Sie Informationen benötigen und klicken Sie dann auf den Link zum Modul. Die darauffolgende Seite enthält alle Informationen zu den Inhalten einer Veranstaltungen die Sie für eine Anerkennung benötigen sollten. Sollte die Institution weitere Informationen benötigen, nutzen Sie bitte zusätzlichen die Seiten der einzelnen Lehrstühle und dort den Bereich „Studium“.
Module (6 Credits)
Fächerübergreifendes Begleitmodul zur Masterarbeit (MA-Arbeit in den BiWi)
- Name in diploma supplement
- Responsible
- Admission criteria
- See exam regulations.
- Workload
- 180 hours of student workload, in detail:
- Attendance: 45 hours
- Preparation, follow up: 135 hours
- Duration
- The module takes 1 semester(s).
- Qualification Targets
- Wissenschaftsbasierte Weiterentwicklung professionellen Handelns
- Entwicklung und Festigung einer forschenden Lernhaltung
- Einsatz von fachwissenschaftlichem Metawissen sowie Rückgriff auf wissenschaftstheoretische Konzepte
- Vertrautheit mit den statistischen Methoden empirisch-quantitativer Wirtschaftsforschung
- Fähigkeit, Weiterentwicklungen in der Fachwissenschaft bzw. Fachdidaktik zu verfolgen und sich selbstständig neue empirische Befunde anzueignen
- Module Exam
Die Veranstaltung ist Teil des interdisziplinären Moduls „Professionelles Handeln wissenschaftsbasiert weiterentwickeln“ zur Begleitung der MA-Arbeit. Das Modul ist unbenotet. (Hier: Es ist eine der vier aufgeführten Lehrveranstaltungen (mit Übung) im Umfang von 6 Credits zu belegen.)
- Usage in different degree programs
- Elements
Lecture with integrated exercise (6 Credits)
Induktive Statistik
- Name in diploma supplement
- Statistical Inference
- Organisational Unit
- Lecturers
- SPW
- 4
- Language
- German
- Cycle
- summer semester
- Participants at most
- no limit
- Preliminary knowledge
Kenntnisse aus dem Bereich der Deskriptiven Statistik
- Contents
- Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung
- Eindimensionale Zufallsvariablen
- Zweidimensionale Zufallsvariablen
- Konvergenz von Folgen von Zufallsvariablen und von Verteilungsfunktionen
- Grundzüge der Stichprobentheorie
- Statistische Schätzverfahren
- Statistische Testverfahren
- Literature
- Assenmacher, W. (2009). Induktive Statistik (2. Aufl.). Berlin [u.a.]: Springer.
- Bamberg, M. G.; Baur, F.; Krapp, M. (2011). Statistik (16. Aufl.). München: Oldenbourg.
- Behr, A.; Pötter. U. (2011). Einführung in die Statistik mit R (2. Aufl.). München: Vahlen.
- Fahrmeir, L. (2011). Statistik : der Weg zur Datenanalyse (7. Aufl.). Berlin [u.a.]: Springer.
- Mosler, K.; Schmid, F. (2011). Wahrscheinlichkeitsrechnung und schließende Statistik (4. Aufl.). Heidelberg [u.a.]: Springer.
- Rohwer, G.; Pötter, U. (2001). Grundzüge der sozialwissenschaftlichen Statistik. Weinheim [u.a.]: Juventa-Verl.
- Rohwer, G.; Pötter, U. (2002). Wahrscheinlichkeit : Begriff und Rhetorik in der Sozialforschung. Weinheim [u.a.]: Juventa-Verl.
- Teaching concept
Der Vorlesungsstoff wird durch Übungsaufgaben und Tutorien unterstützt. Um eigenständiges Arbeiten zu motivieren, wird eine Vielzahl von Arbeitsblättern bzw. Onlineaufgaben bereitgestellt, deren thematische Breite das weite Einsatzspektrum der behandelten Methoden zeigt.
Die Veranstaltung entspricht einem Vorlesungsanteil von 2 SWS und einem Übungsanteil von 2 SWS.
- Participants
Lecture (3 Credits)
Einführung in die Ökonometrie
- Name in diploma supplement
- Introduction to Econometrics
- Organisational Unit
- Lecturers
- SPW
- 2
- Language
- German
- Cycle
- winter semester
- Participants at most
- no limit
- Preliminary knowledge
Kenntnisse aus dem Bereich der deskriptiven und induktiven Statistik
- Qualification Targets
Die Studierenden
- kennen die Rolle der Ökonometrie in den Wirtschaftswissenschaften
- formulieren geeignete Regressionsmodelle und Hypothesentests
- beurteilen die Qualität verschiedener Schätzverfahren
- beurteilen empirische Ergebnisse
- Contents
- Aufgabe der Ökonometrie
- Spezifikation der Regressionsgleichung
- Kriterien für gute Schätzer
- das einfache und multiple Regressionsmodell
- der KQ-Schätzer in einfach und multiplen Regressionen
- Bestimmtheitsmaß
- Hypothesentests
- Dummyvariablen
- Schätzung kausaler Effekte
- Instrumentvariablen
- Multikollinearität
- Heteroskedastizität
- Literature
- Assenmacher, W. (2002): Einführung in die Ökonometrie (6. Aufl.). München [u.a.]: Oldenbourg.
- von Auer, L. (2013): Ökonometrie: Eine Einführung (6. Aufl.). Berlin [u.a.]: Springer Gabler.
- Stock, J. H.; Watson, M. W. (2014). Introduction to econometrics (3. Aufl.). Boston [u.a.]: Pearson.
- Wooldridge, J. M. (2015). Introductory econometrics : A modern approach (6. Aufl.). Cincinnati, Ohio: South-Western, CENGAGE Learning Custom Publishing
- Participants
Exercise (3 Credits)
Einführung in die Ökonometrie
- Name in diploma supplement
- Introduction to Econometrics
- Organisational Unit
- Lecturers
- SPW
- 2
- Language
- German
- Cycle
- winter semester
- Participants at most
- no limit
- Preliminary knowledge
Kenntnisse aus dem Bereich der deskriptiven und induktiven Statistik
- Qualification Targets
Die Studierenden
- können selbständig ausgewählte Übungsaufgaben zu den in der Vorlesung behandelten Inhalten bearbeiten
- Contents
siehe Vorlesung
- Literature
siehe Vorlesung
- Participants
Lecture (3 Credits)
Wirtschaftsstatistik
- Name in diploma supplement
- Economic (Business) Statistics
- Organisational Unit
- Lecturers
- SPW
- 2
- Language
- German
- Cycle
- summer semester
- Participants at most
- no limit
- Preliminary knowledge
Kenntnisse der Methoden der deskriptiven Statistik
- Contents
- Begrifflichkeiten und Maßzahlen zur Beschreibung und Analyse des Standes und der Entwicklung der Bevölkerung
- lineare klassische Produktionsmodelle
- darauf aufbauende Modellanalysen und deren empirische Umsetzung auf Basis der Input-Output Rechnung des statistischen Bundesamtes
- das Kontensystem der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen
- Entstehungs-, Verwendungs- und Verteilungsrechnung
- Preisstatistik
- Literature
- A. Behr/G. Rohwer: Bevölkerungs- und Wirtschaftsstatistik, 2012.
- D. Brümmerhoff: Volkswirtschaftliche Gesamtrechnungen, 8. Auflage, 2007.
- Participants
Exercise (3 Credits)
Wirtschaftsstatistik
- Name in diploma supplement
- Economic (Business) Statistics
- Organisational Unit
- Lecturers
- SPW
- 2
- Language
- German
- Cycle
- summer semester
- Participants at most
- no limit
- Preliminary knowledge
Kenntnisse der Methoden der deskriptiven Statistik
- Contents
- Begrifflichkeiten und Maßzahlen zur Beschreibung und Analyse des Standes und der Entwicklung der Bevölkerung #
- lineare klassische Produktionsmodelle
- darauf aufbauende Modellanalysen und deren empirische Umsetzung auf Basis der Input-Output Rechnung des statistischen Bundesamtes
- das Kontensystem der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen
- Entstehungs-, Verwendungs- und Verteilungsrechnung
- Preisstatistik
- Literature
- A. Behr/G. Rohwer: Bevölkerungs- und Wirtschaftsstatistik, 2012.
- D. Brümmerhoff: Volkswirtschaftliche Gesamtrechnungen, 8. Auflage, 2007.
- Participants
Lecture (3 Credits)
Computergestützte Methoden
- Name in diploma supplement
- Statistics and Computing
- Organisational Unit
- Lecturers
- SPW
- 2
- Language
- German
- Cycle
- winter semester
- Participants at most
- 60
- Preliminary knowledge
Kenntnisse der Methoden der deskriptiven und induktiven Statistik.
- Abstract
Im Rahmen der Veranstaltungen wird die Anwendung wesentlicher Methoden der Statistik und Ökonometrie mit der Software R erlernt.
- Contents
- Datenhandling
- Deskription
- Wahrscheinlichkeitsverteilungen
- Lineare und multiple Regressionsrechnung
- Heteroskedastie
- Literature
- Andreas Behr/Ulrich Pötter, Einführung in die Statistik mit R, München, 2010.
- Andreas Behr, Vorlesungsskript Regressionsanalyse.
- Rainer Schlittgen, Regressionsanalysen mit R, München, 2013.
- Teaching concept
Die verschiedenen Verfahren werden erläutert und mit Hilfe von Übungsaufgaben am Computer umgesetzt.
- Participants
Exercise (3 Credits)
Computergestützte Methoden
- Name in diploma supplement
- Statistics and Computing
- Organisational Unit
- Lecturers
- SPW
- 2
- Language
- German
- Cycle
- winter semester
- Participants at most
- 60
- Preliminary knowledge
Kenntnisse der Methoden der deskriptiven und induktiven Statistik.
- Abstract
Im Rahmen der Veranstaltungen wird die Anwendung wesentlicher Methoden der Statistik und Ökonometrie mit der Software R erlernt.
- Contents
- Datenhandling
- Deskription
- Wahrscheinlichkeitsverteilungen
- Lineare und multiple Regressionsrechnung
- Heteroskedastie
- Literature
- Andreas Behr/Ulrich Pötter, Einführung in die Statistik mit R, München, 2010.
- Andreas Behr, Vorlesungsskript Regressionsanalyse.
- Rainer Schlittgen, Regressionsanalysen mit R, München, 2013.
- Teaching concept
Die verschiedenen Verfahren werden erläutert und mit Hilfe von Übungsaufgaben am Computer umgesetzt.
- Participants
Aus Gründen der Performance und Übersichtlichkeit wird an dieser Stelle auf die Titel und vollständigen Namen der Dozenten verzichtet und es werden nur die Nachnamen ausgegeben. Die unterschiedlichen Titel der zugehörigen Dozenten sind den Bereitstellern und Nutzern dieser Listen bekannt und bewusst.