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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
  • ECMXWahlpflichtbereichME6 Applied Econometrics1st-3rd Sem, Elective
  • GOEMIKWahlpflichtbereich Bereich Volkswirtschaftslehre1st-3rd Sem, Elective
  • MuUWahlpflichtbereich IWahlpflichtbereich I A.: Methodologie und allgemeine Theorien zur Untersuchung von Märkten und Unternehmen1st-2nd Sem, Elective
  • VWLWahlpflichtbereich I1st-3rd Sem, Elective
  • WiMatheVWL-M II1st-4th Sem, Elective
  • WiMatheVWL-M I 1st-4th Sem, Elective
Elements
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
Lecture: Empirische Bilanzanalyse (WIWI‑C1078)
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
Exercise: Empirische Bilanzanalyse (WIWI‑C1079)
Module: Empirische Bilanzanalyse (WIWI‑M0785)