Informations about the modules
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Module (6 Credits)
Empirische Bilanzanalyse
- Name in diploma supplement
- Empirical Balance Sheet Analysis
- Responsible
- Admission criteria
- See exam regulations.
- Workload
- 180 hours of student workload, in detail:
- Attendance: 60 hours
- Preparation, follow up: 75 hours
- Exam preparation: 45 hours
- Duration
- The module takes 1 semester(s).
- Qualification Targets
Die Studierenden
- kennen ausgewählte empirische Methoden
- beherrschen den Umgang mit Unternehmensbilanzdaten
- entwickeln eigenständig Strategien, um inhaltliche Fragen empirisch zu untersuchen
- wenden ausgewählte empirische Methoden mit geeigneter Software eigenständig auf Unternehmensbilanzdaten an
- Relevance
Die Kenntnis geeigneter Methoden zur empirischen Untersuchung interessierender Sachverhalte auf Basis von Unternehmensbilanzdaten ist von besonderer Praxisrelevanz.
- Module Exam
Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in der Gestalt einer empirischen Auswertung am PC (Prüfung vor Ort, in der Regel: 90-120 Minuten).
- Usage in different degree programs
- Elements
Lecture (3 Credits)
Empirische Bilanzanalyse
- Name in diploma supplement
- Empirical Balance Sheet Analysis
- Organisational Unit
- Lecturers
- SPW
- 2
- Language
- German
- Cycle
- irregular
- Participants at most
- 20
- Explanation for irregular cycle
- Die Veranstaltungen in diesem Modul erfolgen in unregelmäßigen Wechsel mit den Veranstaltungen des Moduls Stichprobentheorie jeweils im Sommersemester. Informationen, welche Veranstaltung im jeweiligen Sommersemester angeboten wird, werden rechtzeitig auf der Lehrstuhlhomepage bekannt gegeben.
- Preliminary knowledge
Kenntnisse der Methoden der deskriptiven und induktiven Statistik, Statistiksoftware R
- Abstract
Im Rahmen der Veranstaltung werden für das empirische Arbeiten mit umfangreichen Unternehmensbilanzdatensätzen besonders relevante statistische Methoden behandelt. Ausgewählte Fragen (Möglichkeiten der Insolvenprognose, Determinanten der Investitionstätigkeit, Ausmaß der Finanzialisierung, etc.) werden unter Verwendung der dargestellten Methoden empirisch untersucht.
- Contents
- Stochastisches Regressionsmodell
- Statische Panelmodelle
- Dynamische Paneldmodelle
- Logit-/Probit-Regression
- Entscheidungsbäume und Zufallswälder
- Anwendung der Methoden auf Unternehmensbilanzdaten zur vertieften Diskussion ökonomischer Fragestellungen
- Literature
- Andreas Behr/Ulrich Pötter, Einführung in die Statistik mit R, München, 2010.
- Cheng Hsiao, Analysis of Panel Data, 2nd Edition, Cambridge, 2003.
- Frank E. Harrell, Jr., Regression Modeling Strategies, New York, 2001.
- Greene, W. H.: Econometric Analysis, 7th Edition, Essex, England, 2011.
- James, G., Witten, D., Hastie, T., Tibshirani, R.: An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R, Springer, New York, 2013.
- Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J., The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, 2nd Edition, Springer, New York,2009.
- Teaching concept
Die statistischen Methoden werden vorgetragen, anhand von Übungsaufgaben vertieft und am Computer an umfangreichen Datensätzen angewendet.
- Participants
Exercise (3 Credits)
Empirische Bilanzanalyse
- Name in diploma supplement
- Empirical Balance Sheet Analysis
- Organisational Unit
- Lecturers
- SPW
- 2
- Language
- German
- Cycle
- irregular
- Participants at most
- 20
- Explanation for irregular cycle
- Die Veranstaltungen in diesem Modul erfolgen in unregelmäßigen Wechsel mit den Veranstaltungen des Moduls Stichprobentheorie jeweils im Sommersemester. Informationen, welche Veranstaltung im jeweiligen Sommersemester angeboten wird, werden rechtzeitig auf der Lehrstuhlhomepage bekannt gegeben.
- Preliminary knowledge
Kenntnisse der Methoden der deskriptiven und induktiven Statistik, Statistiksoftware R
- Contents
siehe Vorlesung
- Literature
siehe Vorlesung
- Teaching concept
Die statistischen Methoden werden vorgetragen, anhand von Übungsaufgaben vertieft und am Computer an umfangreichen Datensätzen angewendet.
- Participants