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“.
Modul (6 Credits)
Multivariate Zeitreihenanalyse
- Name im Diploma Supplement
- Multivariate Time Series Analysis
- Verantwortlich
- Voraussetzungen
- Siehe Prüfungsordnung.
- Workload
- 180 Stunden studentischer Workload gesamt, davon:
- Präsenzzeit: 60 Stunden
- Vorbereitung, Nachbereitung: 60 Stunden
- Prüfungsvorbereitung: 60 Stunden
- Dauer
- Das Modul erstreckt sich über 1 Semester.
- Qualifikationsziele
Die Studierenden
- besitzen einen umfassenden Überblick über stationäre und nicht-stationäre Vektor-Autoregressive (VAR) Modelle
- kennen die statistischen Eigenschaften der wichtigsten Schätzer
- können ökonomische Zusammenhänge in VAR Modelle überführen, geeignete Daten auswählen und empirische Befunde kritisch kommentieren
- sind in der Lage eigenständig und mit Hilfe statistischer Software empirische Analysen durchzuführen
- können selbständig ausgewählte Übungsaufgaben bearbeiten
- Praxisrelevanz
Die Praxisrelevanz ist aufgrund der großen Bedeutung von VAR Modellen in der empirischen Makroökonomie sehr hoch.
- Prüfungsmodalitäten
Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in der Gestalt einer Klausur (in der Regel: 60-90 Minuten).
- Verwendung in Studiengängen
- Bestandteile
Vorlesung (3 Credits)
Multivariate Zeitreihenanalyse
- Name im Diploma Supplement
- Multivariate Time Series Analysis
- Anbieter
- Lehrperson
- SWS
- 2
- Sprache
- deutsch
- Turnus
- unregelmäßig
- maximale Hörerschaft
- unbeschränkt
- empfohlenes Vorwissen
Kenntnisse grundlegender ökonometrischer Methoden wie etwa in dem Modul "Einführung in die Ökonometrie" vermittelt sowie gute Kenntnisse der mathematischen Statistik. Außerdem Kenntnisse der univariaten Zeitreihenalayse wie etwa in dem Modul "Zeitreihenanalyse" vermittelt.
- Abstract
Vermittlung der Theorie stationärer und nicht-stationärer Vektor-Autoregressiver (VAR) Modelle und ihrer praktischen Implementierung.
- Lehrinhalte
- stationäre VAR Modelle
- Prognosen
- Kointegration
- Fehlerkorrekturmodelle
- Parameterschätzung
- Literaturangaben
- Hamilton (1994) Time Series Analysis. Princeton University Press, 1st ed.
- Lütkepohl (2005) New Introduction to Multiple Time Series Analysis. Springer, 1st ed.
- Tsay (2010) Analysis of Financial Time Series. Wiley, 3rd ed.
- Tsay (2014) Multivariate Time Series Analysis: With R and Financial Applications. Wiley, 1st ed.
- didaktisches Konzept
Präsentation von VAR Modellen und Fehlerkorrektur-Modellen.
- Hörerschaft
Übung (3 Credits)
Multivariate Zeitreihenanalyse
- Name im Diploma Supplement
- Multivariate Time Series Analysis
- Anbieter
- Lehrperson
- SWS
- 2
- Sprache
- deutsch
- Turnus
- unregelmäßig
- maximale Hörerschaft
- unbeschränkt
- empfohlenes Vorwissen
Siehe Vorlesung.
- Lehrinhalte
Siehe Vorlesung.
- Literaturangaben
Siehe Vorlesung.
- didaktisches Konzept
Präsentation von VAR Modellen und Fehlerkorrektur-Modellen, Bearbeitung von theoretischen und praktischen Übungsaufgaben - letztere mit Hilfe statistischer Software
- Prüfungsmodalitäten
Bearbeitung von theoretischen und praktischen Übungsaufgaben - letztere mit Hilfe statistischer Software
- Hörerschaft
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.