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Lehrveranstaltungen

Lehrveranstaltungen des Instituts für Statistik

Alle Veranstaltungen in den nachfolgenden Tabellen werden in den Ankündigungen nach Semestern beschrieben. Für Seminare gibt es ausführliche Zusatzinformation in Form von Steckbriefen auf den verlinkten Seiten.

ÜBERSICHT BACHELOR

Pflichtprogramm

Modul / VeranstaltungEmpf. Fach­semesterSpracheSemester
Statistik (Beschreibende Statistik) 1Deutsch Winter
Statistik (Schließende Statistik) 2DeutschSommer

Kompetenzbereich BWL / VWL

Modul / VeranstaltungEmpf. Fach­semesterSpracheSemester
Ökonometrie 5Deutsch Winter
Seminar Ökonometrie 6Deutsch Sommer

ÜBERSICHT MASTER

Area Empirical Economics and Econometrics

Modul / VeranstaltungEmpf. Fach­semesterSpracheSemester
Advanced Statistics1 EnglischWinter
Advanced Econometrics1EnglischWinter
Computerintensive Statistics3Englischunregelmäßig
Financial Econometrics13Englisch Winter
Multivariate Statistics2Englisch Sommer
Nonparametric Statistical Methods2 Englisch Sommer
Statistical Programming2 Englisch Sommer
Stochastic Processes for Option Pricing3 EnglischWinter
Time Series Analysis12 Englisch Sommer
Advanced Time Series Analysis13 Englisch Winter
Seminar Econometrics3 Englisch Winter
Seminar Applied Econometrics2 Englisch Sommer

1 Auch Area Finance, Banking & Insurance

VERANSTALTUNGSANKÜNDIGUNGEN NACH SEMESTERN

  • Wintersemester 2020/2021

    Bachelor Wirtschaftswissenschaft, PO 2017

    Statistik

    • Beschreibende Statistik (270148)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mi. 09:15 - 10:45Sibbertsen

      Inhalt:

      1. Einführung
      2. Empirische Verteilungen
      3. Korrelationsrechnung
      4. Wahrscheinlichkeitsrechnung
      5. Theoretische Verteilungen.

      Literatur:

      • Sibbertsen, P., Lehne, H. (2015) Statistik, Einführung für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler, Springer, Berlin.
      • Schira, J. (2009) Statistische Methoden der VWL und BWL, Pearson München, 3. Auflage.
      • Fahrmeir et al (2009) Statistik: Der Weg zur Datenanalyse, Springer, Berlin, 7. Auflage.
      • Bamberg, Baur (2001) Statistik, Oldenbourg, München, 12. Auflage.
    • Übung zu Beschreibende Statistik (270150)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mi. 07:30 - 09:00Sibbertsen

      Bemerkungen:

      Endet nach Hälfte der Vorlesungszeit

    • Tutorium zu Beschreibende Statistik (270024)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mo. 07:30 - 09:00 in VII-201 (Gruppe 1)Tutor
      Mo. 07:30 - 09:00 in VII-002 (Gruppe 2)Tutor
      Mo. 07:30 - 09:00 in I-401 (Gruppe 3)Tutor
      Mo. 07:30 - 09:00 in I-301 (Gruppe 4)Tutor
      Di. 07:30 - 09:00 in VII-201 (Gruppe 5)Tutor
      Di. 07:30 - 09:00 in VII-002 (Gruppe 6)Tutor
      Di. 07:30 - 09:00 in I-401 (Gruppe 7)Tutor
      Di. 07:30 - 09:00 in I-301 (Gruppe 8)Tutor
      Mi. 18:15 - 19:45 in VII-201 (Gruppe 9)Tutor
      Mi. 18:15 - 19:45 in VII-002 (Gruppe 10)Tutor
      Mi. 18:15 - 19:45 in I-401 (Gruppe 11)Tutor
      Mi. 18:15 - 19:45 in I-301 (Gruppe 12)Tutor
      Do. 07:30 - 09:00 in VII-201 (Gruppe 13)Tutor
      Do. 07:30 - 09:00 in VII-002 (Gruppe 14)Tutor
      Do. 07:30 - 09:00 in I-401 (Gruppe 15)Tutor
      Do. 07:30 - 09:00 in I-301 (Gruppe 16)Tutor
      Fr. 07:30 - 09:00 in VII-201 (Gruppe 17)Tutor
      Fr. 07:30 - 09:00 in VII-002 (Gruppe 18)Tutor
      Fr. 07:30 - 09:00 in I-401 (Gruppe 19)Tutor
      Fr. 07:30 - 09:00 in I-301 (Gruppe 20)Tutor

      Bemerkungen:

      Es wird Bereitschaft zur aktiven Mitarbeit erwartet.

      Es handelt sich um ein ergänzendes Tutorium in Präsenzform.

      Termine und organisatorische Einzelheiten werden in der Vorlesung und über das StudIP bekannt gegeben.

    Kompetenzbereiche Betriebs- und Volkswirtschaftslehre

    • Ökonometrie (273006)

      Termine:Lehrpersonen:
      Di. 07:30 - 09:00Meier

      Inhalt:

      • Einführung, mathematische und statistische Grundlagen
      • Allgemeines multiples lineares Regressionsmodell
      • Erweiterungen und Anwendungen des linearen Regressionsmodells:Fehlspezifikation, Modellwahl, Modelldiagnose, Multikollinearität, stochasitsche Regressoren
      • Ausblick: Paneldatenanalyse

      Literatur:

      • Heij, C., de Boer, P., Franses, P. H., Kloek, T., and van Dijk, H. K. (2004). Econometric Methods with Applications in Business and Economics, Oxford University Press.
      • Stock, J.H. and Watson, M.W. (2003). Introduction to Econometrics. Eddison Wesley.
      • Cameron, A.C. and Trivedi, P.K. (2005). Microeconometrics. Cambridge University Press.

      Bemerkungen:

      Materialien werden auf Stud.IP zur Verfügung gestellt.

    • Hannover Finance Symposium (BSc) (273020)

      Termine:Lehrpersonen:
      BlockveranstaltungBreitner, Dierkes, Dräger, Prokopczuk, Schrön, Sibbertsen

      Inhalt:

      Genaue Inhalte werden auf den Webseiten des Instiuts für Finanzwirtschaft und Rohstoffmärkte bzw. des Hannover Center of Finance e.V. bekannt gegeben

      Link:

      Weitere Angaben zur Veranstaltung

    Bachelor Wirtschaftswissenschaft, PO 2012

    Arbeitsökonomik

    • Klassische lineare Regression (171558)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mo. 09:15 - 10:45Mboya

      Inhalt:

      • A Short Introduction to Linear Regression
      • Generalized Least Squares (GLS) and Heteroscedasticity-consistent standard errors (HAC)
      • A Short Introduction to Instrumental Variables Regression
      • Extremum Estimators
      • Examples: Probit, Logit, Tobit, Heckit Models
      • Estimating Treatment Effects
      • Survival Analysis

      Literatur:

      • Cameron, A.C., Trivedi, P.K., 2005. Microeconometrics: Methods and Applications, Cambridge University Press.
      • Greene, W. H., 2012. Econometric Analysis, Pearson.
      • Hayashi, F., Econometrics, 2000. Princeton University Press.
      • Stock, J. H., Watson, M. W., 2014. Introduction to Econometrics, Pearson.
      • Wooldridge, J. M., 2010. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, MIT Press.
      • Wooldridge, J. M., 2012. Introductory Econometrics, South-Western College Publishing.

      Bemerkungen:

      More information on Stud.IP

    Bank- und Finanzwirtschaft / Finanzmärkte

    • Hannover Finance Symposium (BSc) (170564)

      Termine:Lehrpersonen:
      BlockveranstaltungBreitner, Dierkes, Dräger, Prokopczuk, Schrön, Sibbertsen

      Inhalt:

      Genaue Inhalte werden auf den Webseiten des Instiuts für Finanzwirtschaft und Rohstoffmärkte bzw. des Hannover Center of Finance e.V. bekannt gegeben

      Link:

      Weitere Angaben zur Veranstaltung

    Ökonometrie und Statistik

    • Ökonometrie (172408)

      Termine:Lehrpersonen:
      Di. 07:30 - 09:00Meier

      Inhalt:

      • Einführung, mathematische und statistische Grundlagen
      • Allgemeines multiples lineares Regressionsmodell
      • Erweiterungen und Anwendungen des linearen Regressionsmodells:Fehlspezifikation, Modellwahl, Modelldiagnose, Multikollinearität, stochasitsche Regressoren
      • Ausblick: Paneldatenanalyse

      Literatur:

      • Heij, C., de Boer, P., Franses, P. H., Kloek, T., and van Dijk, H. K. (2004). Econometric Methods with Applications in Business and Economics, Oxford University Press.
      • Stock, J.H. and Watson, M.W. (2003). Introduction to Econometrics. Eddison Wesley.
      • Cameron, A.C. and Trivedi, P.K. (2005). Microeconometrics. Cambridge University Press.

      Bemerkungen:

      Materialien werden auf Stud.IP zur Verfügung gestellt.

    • Stochastic Processes for Option Pricing (172429)

      Termine:Lehrpersonen:
      Do. 12:45 - 14:15Flock

      Inhalt:

      • Stochastic basics
      • Principles and properties of stochastic processes
      • Special stochastic processes
      • Martingales and stopping times
      • Stochastic analysis
      • Options and the Black Scholes formula

      Literatur:

      • Hassler, U. (2007): Stochastische Integration undZeitreihenmodellierung, Springer.
      • Hull, J. (2012): Options, Futures, and other Derivatives, Pearson.
      • Meintrup, D. und S. Schaer (2005): Stochastik - Theorie undAnwendungen, Springer.
      • Mikosch, T. (1998): Elementary Stochastic Calculus with Finance inView, World Scientific.
      • Shreve, S. (2004): Stochastic Calculus for Finance I and II, Springer.
      • Webel, K. und D. Wied (2012): Stochastische Prozesse, Gabler.

      Bemerkungen:

      Only the basic lectures in statistics are required as prior knowledge.

    • Statistische Methoden (172450)

      Termine:Lehrpersonen:
      Di. 07:30 - 09:00Sibbertsen

      Inhalt:

      • Probability Theory: Random Variables, Densities Distribution Functions, Moments of Random Variables
      • Parametric Families of Distributions
      • Point Estimation: Least Squares, Method of Moments, GMM, Maximum Likelihood
      • Hypothesis Testing: Theory of Testing, LR-, Wald-, LM-Test, Testing in the linear model

      Literatur:

      • Mood, Graybill and Boes (1974) Introduction to the Theory of Statistics.
      • Mittelhammer, R. (1996): Mathematical Statistics for Economics and Business, Springer.
    • Klassische lineare Regression (172458)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mo. 09:15 - 10:45Mboya

      Inhalt:

      • A Short Introduction to Linear Regression
      • Generalized Least Squares (GLS) and Heteroscedasticity-consistent standard errors (HAC)
      • A Short Introduction to Instrumental Variables Regression
      • Extremum Estimators
      • Examples: Probit, Logit, Tobit, Heckit Models
      • Estimating Treatment Effects
      • Survival Analysis

      Literatur:

      • Cameron, A.C., Trivedi, P.K., 2005. Microeconometrics: Methods and Applications, Cambridge University Press.
      • Greene, W. H., 2012. Econometric Analysis, Pearson.
      • Hayashi, F., Econometrics, 2000. Princeton University Press.
      • Stock, J. H., Watson, M. W., 2014. Introduction to Econometrics, Pearson.
      • Wooldridge, J. M., 2010. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, MIT Press.
      • Wooldridge, J. M., 2012. Introductory Econometrics, South-Western College Publishing.

      Bemerkungen:

      More information on Stud.IP

    Informations Management / Wirtschaftsinformatik

    • Hannover Finance Symposium (BSc) (171464)

      Termine:Lehrpersonen:
      BlockveranstaltungBreitner, Dierkes, Dräger, Prokopczuk, Schrön, Sibbertsen

      Inhalt:

      Genaue Inhalte werden auf den Webseiten des Instiuts für Finanzwirtschaft und Rohstoffmärkte bzw. des Hannover Center of Finance e.V. bekannt gegeben

      Link:

      Weitere Angaben zur Veranstaltung

    Master Wirtschaftswissenschaft, PO 2018

    Area Empirical Economics and Econometrics

    • Advanced Statistics (373000)

      Termine:Lehrpersonen:
      Di. 07:30 - 09:00Sibbertsen

      Inhalt:

      • Probability Theory: Random Variables, Densities Distribution Functions, Moments of Random Variables
      • Parametric Families of Distributions
      • Point Estimation: Least Squares, Method of Moments, GMM, Maximum Likelihood
      • Hypothesis Testing: Theory of Testing, LR-, Wald-, LM-Test, Testing in the linear model

      Literatur:

      • Mood, Graybill and Boes (1974) Introduction to the Theory of Statistics.
      • Mittelhammer, R. (1996): Mathematical Statistics for Economics and Business, Springer.
    • Seminar Econometrics (373002)

      Termine:Lehrpersonen:
      Blockveranstaltung (Gruppe 1)Sibbertsen
      (Gruppe 2)Kolaiti, Mboya

      Inhalt:

      The seminar will be on "Extreme Value Theory"

      Bemerkungen:

      Further Information about the seminar can be found on the website of the Institute for Statistics.

      The seminar will be held as a face-to-face event.

      Prüfer: Prof. Dr. Sibbertsen

    • Stochastic Processes for Option Pricing (373014)

      Termine:Lehrpersonen:
      Do. 12:45 - 14:15Flock

      Inhalt:

      • Stochastic basics
      • Principles and properties of stochastic processes
      • Special stochastic processes
      • Martingales and stopping times
      • Stochastic analysis
      • Options and the Black Scholes formula

      Literatur:

      • Hassler, U. (2007): Stochastische Integration undZeitreihenmodellierung, Springer.
      • Hull, J. (2012): Options, Futures, and other Derivatives, Pearson.
      • Meintrup, D. und S. Schaer (2005): Stochastik - Theorie undAnwendungen, Springer.
      • Mikosch, T. (1998): Elementary Stochastic Calculus with Finance inView, World Scientific.
      • Shreve, S. (2004): Stochastic Calculus for Finance I and II, Springer.
      • Webel, K. und D. Wied (2012): Stochastische Prozesse, Gabler.

      Bemerkungen:

      Only the basic lectures in statistics are required as prior knowledge.

    Mehrere Areas

    • Financial Econometrics (379012)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mo. 16:15 - 17:45Less

      Inhalt:

      • Characteristics of Financial Time Series
      • Volatility Modelling
      • Factor Models
      • Cointegration
      • Empirical Tests of the CAPM.

      Literatur:

      • Andersen, T. G., Davis, R. A., Kreiss, J. P., & Mikosch, T. V. (Eds.). (2009): Handbook of financial time series. Springer Science & Business Media.
      • Campbell, J. Y., Lo, A. W. and MacKinlay, A. C. (1997): The Econometrics of Financial Markets, Princeton University Press, Princeton, New Jersey.
      • Greene, W. H. (2012): Econometric analysis (International Edition), 7th ed., Pearson, Essex.
      • Hamilton, J. D. (1994): Time Series Analysis, Princeton University Press, Princeton, New Jersey.
      • Martin, V., Hurn, S. and Harris, D. (2013): Econometric Modelling with Time Series - Specification, Estimation and Testing, Cambridge University Press, New York, USA.
      • Tsay, R. S. (2010): Analysis of Financial Time Series, 3rd. ed., Wiley, Hoboken, New Jersey.
    • Hannover Finance Symposium (MSc) (379019)

      Termine:Lehrpersonen:
      BlockveranstaltungBreitner, Dierkes, Dräger, Prokopczuk, Schrön, Sibbertsen

      Inhalt:

      Genaue Inhalte werden auf den Webseiten des Instiuts für Finanzwirtschaft und Rohstoffmärktebzw. des Hannover Center of Finance e.V. bekannt gegeben.

      Link:

      Weitere Angaben zur Veranstaltung

    • Advanced Econometrics (379023)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mo. 09:15 - 10:45Mboya

      Inhalt:

      • A Short Introduction to Linear Regression
      • Generalized Least Squares (GLS) and Heteroscedasticity-consistent standard errors (HAC)
      • A Short Introduction to Instrumental Variables Regression
      • Extremum Estimators
      • Examples: Probit, Logit, Tobit, Heckit Models
      • Estimating Treatment Effects
      • Survival Analysis

      Literatur:

      • Cameron, A.C., Trivedi, P.K., 2005. Microeconometrics: Methods and Applications, Cambridge University Press.
      • Greene, W. H., 2012. Econometric Analysis, Pearson.
      • Hayashi, F., Econometrics, 2000. Princeton University Press.
      • Stock, J. H., Watson, M. W., 2014. Introduction to Econometrics, Pearson.
      • Wooldridge, J. M., 2010. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, MIT Press.
      • Wooldridge, J. M., 2012. Introductory Econometrics, South-Western College Publishing.

      Bemerkungen:

      More information on Stud.IP

    • Advanced Time Series Analysis (379029)

      Termine:Lehrpersonen:
      Fr. 12:45 - 14:15Kolaiti

      Inhalt:

      • Introduction and overview
      • Multivariate Time Series Models
      • Vector Autoregressive Models (VARs) and structural VARs
      • Cointegration and Error-Correction Models
      • Vector Error-Correction Models
      • Non-linear models and Breaks
      • Threshold Autoregressive Models (TAR)
      • Extension of TAR Models

      Literatur:

      • Enders, W. (2014). Applied Econometric Time Series, Wiley.
      • Lütkepohl, H. (2005) New Introduction to Multiple Time Series Analysis, Springer.
      • Lütkepohl, H. (2004) Applied Time Series Econometrics, Cambridge University Press.

    Master Wirtschaftswissenschaft, PO 2012

    Finance

    • Financial Econometrics (173391)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mo. 16:15 - 17:45Less

      Inhalt:

      • Characteristics of Financial Time Series
      • Volatility Modelling
      • Factor Models
      • Cointegration
      • Empirical Tests of the CAPM.

      Literatur:

      • Andersen, T. G., Davis, R. A., Kreiss, J. P., & Mikosch, T. V. (Eds.). (2009): Handbook of financial time series. Springer Science & Business Media.
      • Campbell, J. Y., Lo, A. W. and MacKinlay, A. C. (1997): The Econometrics of Financial Markets, Princeton University Press, Princeton, New Jersey.
      • Greene, W. H. (2012): Econometric analysis (International Edition), 7th ed., Pearson, Essex.
      • Hamilton, J. D. (1994): Time Series Analysis, Princeton University Press, Princeton, New Jersey.
      • Martin, V., Hurn, S. and Harris, D. (2013): Econometric Modelling with Time Series - Specification, Estimation and Testing, Cambridge University Press, New York, USA.
      • Tsay, R. S. (2010): Analysis of Financial Time Series, 3rd. ed., Wiley, Hoboken, New Jersey.

    Forschungsveranstaltungen

    • Finance Research Seminar (77782)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mi. 11:00 - 12:30Dierkes, Dräger, Prokopczuk, Sibbertsen

      Inhalt:

      External guests present their latest research

    • Kolloquium Innovation und Lernen (77787)

      Termine:Lehrpersonen:
      BlockveranstaltungDierkes, Dräger, Gassebner, Gnutzmann-Mkrtchyan, Grote, Haunschild, Prokopczuk, Ridder, Schnitzlein, Schöndube, Sibbertsen, Weber, Wielenberg

      Inhalt:

      Im Kolloquium werden Forschungsprojekte im Rahmen des Forschungsschwerpunkts "Innovation und Lernen" vorgestellt.

  • Sommersemester 2020

    Bachelor Wirtschaftswissenschaft, PO 2017

    Statistik

    • Schließende Statistik (270158)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mi. 14:30 - 16:00 in VII-201 (Gruppe 1)Sibbertsen
      Do. 11:00 - 12:30 in VII-002 (Gruppe 2)Lehne

      Inhalt:

      • Normalverteilung
      • Binomialverteilung
      • Stichproben
      • Punktschätzung
      • Intervallschätzung
      • Statistische Tests
      • Regressionsanalyse

      Literatur:

      • Sibbertsen, P./Lehne, H. (2014) Statistik, 2. Auflage, Berlin.
      • Fahrmeir, L. et al. (2004) Statistik, 5. Auflage Berlin.
      • Schlittgen, R. (2003) Einführung in die Statistik, 10. Auflage München.
    • Übung zu Schließende Statistik (270159)

      Termine:Lehrpersonen:
      Di. 07:30 - 09:00 in VII-201 (Gruppe 1)Sibbertsen
      Di. 07:30 - 09:00 in VII-002 (Gruppe 2)Lehne
    • Tutorium zu Schließende Statistik (270031)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mo. 09:15 - 10:45 in VII-004 (Gruppe 1)Tutor
      Mo. 09:15 - 10:45 in I-332 (Gruppe 2)Tutor
      Mo. 12:45 - 14:15 in VII-004 (Gruppe 3)Tutor
      Mo. 12:45 - 14:15 in I-332 (Gruppe 4)Tutor
      Mo. 14:30 - 16:00 in I-442 (Gruppe 5)Tutor
      Mo. 14:30 - 16:00 in I-332 (Gruppe 6)Tutor
      Mo. 16:15 - 17:45 in I-332 (Gruppe 7)Tutor
      Di. 09:15 - 10:45 in III-115 (Gruppe 8)Tutor
      Di. 11:00 - 12:30 in I-063 (Gruppe 9)Tutor
      Di. 14:30 - 16:00 in I-332 (Gruppe 10)Tutor
      Di. 14:30 - 16:00 in III-115 (Gruppe 11)Tutor
      Di. 16:15 - 17:45 in I-063 (Gruppe 12)Tutor
      Mi. 09:15 - 10:45 in III-115 (Gruppe 13)Tutor
      Mi. 12:45 - 14:15 in III-115 (Gruppe 14)Tutor
      Mi. 12:45 - 14:15 in I-063 (Gruppe 15)Tutor
      Mi. 16:15 - 17:45 in I-332 (Gruppe 16)Tutor
      Mi. 16:15 - 17:45 in I-063 (Gruppe 17)Tutor
      Do. 09:15 - 10:45 in I-342 (Gruppe 18)Tutor
      Do. 09:15 - 10:45 in VII-005 (Gruppe 19)Tutor
      Do. 12:45 - 14:15 in I-063 (Gruppe 20)Tutor
      Do. 14:30 - 16:00 in VII-005 (Gruppe 21)Tutor
      Do. 14:30 - 16:00 in I-332 (Gruppe 22)Tutor
      Fr. 09:15 - 10:45 in I-342 (Gruppe 23)Tutor
      Fr. 11:00 - 12:30 in I-442 (Gruppe 24)Tutor

      Bemerkungen:

      Bereitschaft zur aktiven Mitarbeit wird erwartet. Die Anmeldung zu den Tutoriumsgruppen erfolgt ab Mo. 20.04.2020, 09:00 Uhr über Stud.IP.

    Kompetenzbereiche Betriebs- und Volkswirtschaftslehre

    • Seminar Ökonometrie (273002)

      Termine:Lehrpersonen:
      Blockveranstaltung (Gruppe 1)Sibbertsen
      (Gruppe 2)Flock, Less

      Inhalt:

      Thema des Seminars im Wintersemester 2018/2019 ist "Regressionsanalyse"

      Bemerkungen:

      Das Seminar wird als Blockveranstaltung durchgeführt. Nähere Angaben zur Themenvergabe und zum Zeitpunkt der Veranstaltung werden auf der Internetseite des Instituts für Statistik bekannt gegeben.

      Prüfer: Prof. Dr. Sibbertsen

      Link:

      Seminar-Steckbrief

    Bachelor Wirtschaftswissenschaft, PO 2012

    Ökonometrie und Statistik

    • Time Series Analysis (172403)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mi. 07:30 - 09:00 in I-342Sibbertsen

      Inhalt:

      • Stationarity
      • Autoregressive und Moving Average Models
      • Non-Stationarity
      • Forecasting
      • Spectral Analysis
      • Long Memory Time Series.

      Literatur:

      Hamilton, J. D. (1994): Time Series Analysis, Princeton.

      Schlittgen, R., Stritberg, H. J. (2003): Zeitreihenanalyse, Oldenbourg

    • Computer Exercises in Time Series Analysis (172416)

      Termine:Lehrpersonen:
      Di. 09:15 - 10:45 in II-214Wingert

      Inhalt:

      Exercise for the course Time Series Analysis, where analytical exercises are solved and methods from the lecture are applied to the computer. Only the programming language R is used.

    • Multivariate Statistics (172405)

      Termine:Lehrpersonen:
      Do. 12:45 - 14:15 in I-332Kolaiti

      Inhalt:

      • Short overview of Matrix and Vector Algebra
      • Multivariate descriptive statistics
      • Multivariate normaldistribution
      • Multivariate analysis of variance
      • Introduction to data analysis
      • Discriminant Analysis and Classification
      • Cluster Analysis
      • Principal Components Analysis and Factor Analysis.

      Literatur:

      • Izenman, A. J. (2008). Modern multivariate statistical techniques. Regression, classification and manifold learning.
      • Johnson R. A. and Wichern D. W., (2007), Applied Multivariate Statistical Analysis. 6th edition. New Jersey: Pearson.
      • Krzanowski, W. (2000). Principles of multivariate analysis (Vol. 23). OUP Oxford.
      • Rencher, A. C. and Christensen W. F. (2012). Methods of multivariate analysis.3rd edition. John Wiley & Sons.
    • Nonparametric Statistical Methods (172412)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mo. 09:15 - 10:45 in I-063Mboya

      Inhalt:

      • Kernel density estimation
      • Nonparametric regression
      • Semiparametric methods
      • Machine learning

      Literatur:

      • Härdle, W. (1992) Applied Nonparametric Regression, Cambridge University Press.
      • Henderson, D. J., Parmeter, C. F. (2015) Applied Nonparametric Econometrics, Cambridge University Press.
      • Li, Q., Racine, J. S. (2007) Nonparametric Econometrics, Princeton University Press.
      • Pagan, A., Ullah A. (1999): Nonparametric Econometrics, Cambridge University Press.
      • Friedman, J., Hastie, T., Tibshirani, R., (2001): The Elements of Statistical Learning, Springer.
    • Statistical Programming (172414)

      Termine:Lehrpersonen:
      Do. 14:30 - 16:00 in II-214Flock

      Inhalt:

      • Data Structures
      • Functions and Loops
      • Handling Data
      • Graphics
      • Linear Regression
      • Numerical Optimization
      • Monte Carlo Methods

      Literatur:

      • Ligges (2007) Programmieren mit R, Berlin, Springer.
      • Braun / Murdock (2007) A first course in statistical programming with R, Cambridge University Press.
      • Rizzo (2008) Statistical Computing with R, Chapman & Hall.

    Master Wirtschaftswissenschaft, PO 2018

    Area Empirical Economics and Econometrics

    • Statistical Programming (373005)

      Termine:Lehrpersonen:
      Do. 14:30 - 16:00 in II-214Flock

      Inhalt:

      • Data Structures
      • Functions and Loops
      • Handling Data
      • Graphics
      • Linear Regression
      • Numerical Optimization
      • Monte Carlo Methods

      Literatur:

      • Ligges (2007) Programmieren mit R, Berlin, Springer.
      • Braun / Murdock (2007) A first course in statistical programming with R, Cambridge University Press.
      • Rizzo (2008) Statistical Computing with R, Chapman & Hall.
    • Nonparametric Statistical Methods (373010)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mo. 09:15 - 10:45 in I-063Mboya

      Inhalt:

      • Kernel density estimation
      • Nonparametric regression
      • Semiparametric methods
      • Machine learning

      Literatur:

      • Härdle, W. (1992) Applied Nonparametric Regression, Cambridge University Press.
      • Henderson, D. J., Parmeter, C. F. (2015) Applied Nonparametric Econometrics, Cambridge University Press.
      • Li, Q., Racine, J. S. (2007) Nonparametric Econometrics, Princeton University Press.
      • Pagan, A., Ullah A. (1999): Nonparametric Econometrics, Cambridge University Press.
      • Friedman, J., Hastie, T., Tibshirani, R., (2001): The Elements of Statistical Learning, Springer.
    • Multivariate Statistics (373011)

      Termine:Lehrpersonen:
      Do. 12:45 - 14:15 in I-332Kolaiti

      Inhalt:

      • Short overview of Matrix and Vector Algebra
      • Multivariate descriptive statistics
      • Multivariate normaldistribution
      • Multivariate analysis of variance
      • Introduction to data analysis
      • Discriminant Analysis and Classification
      • Cluster Analysis
      • Principal Components Analysis and Factor Analysis.

      Literatur:

      • Izenman, A. J. (2008). Modern multivariate statistical techniques. Regression, classification and manifold learning.
      • Johnson R. A. and Wichern D. W., (2007), Applied Multivariate Statistical Analysis. 6th edition. New Jersey: Pearson.
      • Krzanowski, W. (2000). Principles of multivariate analysis (Vol. 23). OUP Oxford.
      • Rencher, A. C. and Christensen W. F. (2012). Methods of multivariate analysis.3rd edition. John Wiley & Sons.
    • Seminar Applied Econometrics (373016)

      Termine:Lehrpersonen:
      BlockveranstaltungKolaiti, Mboya

      Inhalt:

      The seminar will be on "Time Series Econometrics"

      Bemerkungen:

      Further Information about the seminar can be found on the website of the Institute for Statistics.

      Prüfer: Prof. Dr. Sibbertsen

      Link:

      Seminar-Steckbrief

    Mehrere Areas

    • Time Series Analysis (379016)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mi. 07:30 - 09:00 in I-342Sibbertsen

      Inhalt:

      • Stationarity
      • Autoregressive und Moving Average Models
      • Non-Stationarity
      • Forecasting
      • Spectral Analysis
      • Long Memory Time Series.

      Literatur:

      Hamilton, J. D. (1994): Time Series Analysis, Princeton.

      Schlittgen, R., Stritberg, H. J. (2003): Zeitreihenanalyse, Oldenbourg

    • Computer Exercises in Time Series Analysis (379017)

      Termine:Lehrpersonen:
      Di. 09:15 - 10:45 in II-214Wingert

      Inhalt:

      Exercise for the course Time Series Analysis, where analytical exercises are solved and methods from the lecture are applied to the computer. Only the programming language R is used.

    Forschungsveranstaltungen

    • Finance Research Seminar (77782)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mi. 11:00 - 12:30 in I-063Dierkes, Dräger, Prokopczuk, Sibbertsen

      Inhalt:

      External guests present their latest research

    • Kolloquium Innovation und Lernen (77787)

      Termine:Lehrpersonen:
      BlockveranstaltungBlaufus, Dierkes, Dräger, Gassebner, Gnutzmann-Mkrtchyan, Haunschild, Prokopczuk, Ridder, Schnitzlein, Schöndube, Schröder, Sibbertsen, Weber, Wielenberg

      Inhalt:

      Im Kolloquium werden Forschungsprojekte im Rahmen des Forschungsschwerpunkts "Innovation und Lernen" vorgestellt.

    Bachelor Wirtschaftswissenschaft, PO 2017

    Statistik

    • Schließende Statistik (270158)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mi. 14:30 - 16:00 in VII-201 (Gruppe 1)Sibbertsen
      Do. 11:00 - 12:30 in VII-002 (Gruppe 2)Lehne

      Inhalt:

      • Normalverteilung
      • Binomialverteilung
      • Stichproben
      • Punktschätzung
      • Intervallschätzung
      • Statistische Tests
      • Regressionsanalyse

      Literatur:

      • Sibbertsen, P./Lehne, H. (2014) Statistik, 2. Auflage, Berlin.
      • Fahrmeir, L. et al. (2004) Statistik, 5. Auflage Berlin.
      • Schlittgen, R. (2003) Einführung in die Statistik, 10. Auflage München.
    • Übung zu Schließende Statistik (270159)

      Termine:Lehrpersonen:
      Di. 07:30 - 09:00 in VII-201 (Gruppe 1)Sibbertsen
      Di. 07:30 - 09:00 in VII-002 (Gruppe 2)Lehne
    • Tutorium zu Schließende Statistik (270031)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mo. 09:15 - 10:45 in VII-004 (Gruppe 1)Tutor
      Mo. 09:15 - 10:45 in I-332 (Gruppe 2)Tutor
      Mo. 12:45 - 14:15 in VII-004 (Gruppe 3)Tutor
      Mo. 12:45 - 14:15 in I-332 (Gruppe 4)Tutor
      Mo. 14:30 - 16:00 in I-442 (Gruppe 5)Tutor
      Mo. 14:30 - 16:00 in I-332 (Gruppe 6)Tutor
      Mo. 16:15 - 17:45 in I-332 (Gruppe 7)Tutor
      Di. 09:15 - 10:45 in III-115 (Gruppe 8)Tutor
      Di. 11:00 - 12:30 in I-063 (Gruppe 9)Tutor
      Di. 14:30 - 16:00 in I-332 (Gruppe 10)Tutor
      Di. 14:30 - 16:00 in III-115 (Gruppe 11)Tutor
      Di. 16:15 - 17:45 in I-063 (Gruppe 12)Tutor
      Mi. 09:15 - 10:45 in III-115 (Gruppe 13)Tutor
      Mi. 12:45 - 14:15 in III-115 (Gruppe 14)Tutor
      Mi. 12:45 - 14:15 in I-063 (Gruppe 15)Tutor
      Mi. 16:15 - 17:45 in I-332 (Gruppe 16)Tutor
      Mi. 16:15 - 17:45 in I-063 (Gruppe 17)Tutor
      Do. 09:15 - 10:45 in I-342 (Gruppe 18)Tutor
      Do. 09:15 - 10:45 in VII-005 (Gruppe 19)Tutor
      Do. 12:45 - 14:15 in I-063 (Gruppe 20)Tutor
      Do. 14:30 - 16:00 in VII-005 (Gruppe 21)Tutor
      Do. 14:30 - 16:00 in I-332 (Gruppe 22)Tutor
      Fr. 09:15 - 10:45 in I-342 (Gruppe 23)Tutor
      Fr. 11:00 - 12:30 in I-442 (Gruppe 24)Tutor

      Bemerkungen:

      Bereitschaft zur aktiven Mitarbeit wird erwartet. Die Anmeldung zu den Tutoriumsgruppen erfolgt ab Mo. 20.04.2020, 09:00 Uhr über Stud.IP.

    Kompetenzbereiche Betriebs- und Volkswirtschaftslehre

    • Seminar Ökonometrie (273002)

      Termine:Lehrpersonen:
      Blockveranstaltung (Gruppe 1)Sibbertsen
      (Gruppe 2)Flock, Less

      Inhalt:

      Thema des Seminars im Wintersemester 2018/2019 ist "Regressionsanalyse"

      Bemerkungen:

      Das Seminar wird als Blockveranstaltung durchgeführt. Nähere Angaben zur Themenvergabe und zum Zeitpunkt der Veranstaltung werden auf der Internetseite des Instituts für Statistik bekannt gegeben.

      Prüfer: Prof. Dr. Sibbertsen

      Link:

      Seminar-Steckbrief

    Bachelor Wirtschaftswissenschaft, PO 2012

    Ökonometrie und Statistik

    • Time Series Analysis (172403)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mi. 07:30 - 09:00 in I-342Sibbertsen

      Inhalt:

      • Stationarity
      • Autoregressive und Moving Average Models
      • Non-Stationarity
      • Forecasting
      • Spectral Analysis
      • Long Memory Time Series.

      Literatur:

      Hamilton, J. D. (1994): Time Series Analysis, Princeton.

      Schlittgen, R., Stritberg, H. J. (2003): Zeitreihenanalyse, Oldenbourg

    • Computer Exercises in Time Series Analysis (172416)

      Termine:Lehrpersonen:
      Di. 09:15 - 10:45 in II-214Wingert

      Inhalt:

      Exercise for the course Time Series Analysis, where analytical exercises are solved and methods from the lecture are applied to the computer. Only the programming language R is used.

    • Multivariate Statistics (172405)

      Termine:Lehrpersonen:
      Do. 12:45 - 14:15 in I-332Kolaiti

      Inhalt:

      • Short overview of Matrix and Vector Algebra
      • Multivariate descriptive statistics
      • Multivariate normaldistribution
      • Multivariate analysis of variance
      • Introduction to data analysis
      • Discriminant Analysis and Classification
      • Cluster Analysis
      • Principal Components Analysis and Factor Analysis.

      Literatur:

      • Izenman, A. J. (2008). Modern multivariate statistical techniques. Regression, classification and manifold learning.
      • Johnson R. A. and Wichern D. W., (2007), Applied Multivariate Statistical Analysis. 6th edition. New Jersey: Pearson.
      • Krzanowski, W. (2000). Principles of multivariate analysis (Vol. 23). OUP Oxford.
      • Rencher, A. C. and Christensen W. F. (2012). Methods of multivariate analysis.3rd edition. John Wiley & Sons.
    • Nonparametric Statistical Methods (172412)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mo. 09:15 - 10:45 in I-063Mboya

      Inhalt:

      • Kernel density estimation
      • Nonparametric regression
      • Semiparametric methods
      • Machine learning

      Literatur:

      • Härdle, W. (1992) Applied Nonparametric Regression, Cambridge University Press.
      • Henderson, D. J., Parmeter, C. F. (2015) Applied Nonparametric Econometrics, Cambridge University Press.
      • Li, Q., Racine, J. S. (2007) Nonparametric Econometrics, Princeton University Press.
      • Pagan, A., Ullah A. (1999): Nonparametric Econometrics, Cambridge University Press.
      • Friedman, J., Hastie, T., Tibshirani, R., (2001): The Elements of Statistical Learning, Springer.
    • Statistical Programming (172414)

      Termine:Lehrpersonen:
      Do. 14:30 - 16:00 in II-214Flock

      Inhalt:

      • Data Structures
      • Functions and Loops
      • Handling Data
      • Graphics
      • Linear Regression
      • Numerical Optimization
      • Monte Carlo Methods

      Literatur:

      • Ligges (2007) Programmieren mit R, Berlin, Springer.
      • Braun / Murdock (2007) A first course in statistical programming with R, Cambridge University Press.
      • Rizzo (2008) Statistical Computing with R, Chapman & Hall.

    Master Wirtschaftswissenschaft, PO 2018

    Area Empirical Economics and Econometrics

    • Statistical Programming (373005)

      Termine:Lehrpersonen:
      Do. 14:30 - 16:00 in II-214Flock

      Inhalt:

      • Data Structures
      • Functions and Loops
      • Handling Data
      • Graphics
      • Linear Regression
      • Numerical Optimization
      • Monte Carlo Methods

      Literatur:

      • Ligges (2007) Programmieren mit R, Berlin, Springer.
      • Braun / Murdock (2007) A first course in statistical programming with R, Cambridge University Press.
      • Rizzo (2008) Statistical Computing with R, Chapman & Hall.
    • Nonparametric Statistical Methods (373010)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mo. 09:15 - 10:45 in I-063Mboya

      Inhalt:

      • Kernel density estimation
      • Nonparametric regression
      • Semiparametric methods
      • Machine learning

      Literatur:

      • Härdle, W. (1992) Applied Nonparametric Regression, Cambridge University Press.
      • Henderson, D. J., Parmeter, C. F. (2015) Applied Nonparametric Econometrics, Cambridge University Press.
      • Li, Q., Racine, J. S. (2007) Nonparametric Econometrics, Princeton University Press.
      • Pagan, A., Ullah A. (1999): Nonparametric Econometrics, Cambridge University Press.
      • Friedman, J., Hastie, T., Tibshirani, R., (2001): The Elements of Statistical Learning, Springer.
    • Multivariate Statistics (373011)

      Termine:Lehrpersonen:
      Do. 12:45 - 14:15 in I-332Kolaiti

      Inhalt:

      • Short overview of Matrix and Vector Algebra
      • Multivariate descriptive statistics
      • Multivariate normaldistribution
      • Multivariate analysis of variance
      • Introduction to data analysis
      • Discriminant Analysis and Classification
      • Cluster Analysis
      • Principal Components Analysis and Factor Analysis.

      Literatur:

      • Izenman, A. J. (2008). Modern multivariate statistical techniques. Regression, classification and manifold learning.
      • Johnson R. A. and Wichern D. W., (2007), Applied Multivariate Statistical Analysis. 6th edition. New Jersey: Pearson.
      • Krzanowski, W. (2000). Principles of multivariate analysis (Vol. 23). OUP Oxford.
      • Rencher, A. C. and Christensen W. F. (2012). Methods of multivariate analysis.3rd edition. John Wiley & Sons.
    • Seminar Applied Econometrics (373016)

      Termine:Lehrpersonen:
      BlockveranstaltungKolaiti, Mboya

      Inhalt:

      The seminar will be on "Time Series Econometrics"

      Bemerkungen:

      Further Information about the seminar can be found on the website of the Institute for Statistics.

      Prüfer: Prof. Dr. Sibbertsen

      Link:

      Seminar-Steckbrief

    Mehrere Areas

    • Time Series Analysis (379016)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mi. 07:30 - 09:00 in I-342Sibbertsen

      Inhalt:

      • Stationarity
      • Autoregressive und Moving Average Models
      • Non-Stationarity
      • Forecasting
      • Spectral Analysis
      • Long Memory Time Series.

      Literatur:

      Hamilton, J. D. (1994): Time Series Analysis, Princeton.

      Schlittgen, R., Stritberg, H. J. (2003): Zeitreihenanalyse, Oldenbourg

    • Computer Exercises in Time Series Analysis (379017)

      Termine:Lehrpersonen:
      Di. 09:15 - 10:45 in II-214Wingert

      Inhalt:

      Exercise for the course Time Series Analysis, where analytical exercises are solved and methods from the lecture are applied to the computer. Only the programming language R is used.

    Forschungsveranstaltungen

    • Finance Research Seminar (77782)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mi. 11:00 - 12:30 in I-063Dierkes, Dräger, Prokopczuk, Sibbertsen

      Inhalt:

      External guests present their latest research

    • Kolloquium Innovation und Lernen (77787)

      Termine:Lehrpersonen:
      BlockveranstaltungBlaufus, Dierkes, Dräger, Gassebner, Gnutzmann-Mkrtchyan, Haunschild, Prokopczuk, Ridder, Schnitzlein, Schöndube, Schröder, Sibbertsen, Weber, Wielenberg

      Inhalt:

      Im Kolloquium werden Forschungsprojekte im Rahmen des Forschungsschwerpunkts "Innovation und Lernen" vorgestellt.

  • Wintersemester 2019/2020

    Bachelor Wirtschaftswissenschaft, PO 2017

    Statistik

    • Beschreibende Statistik (270148)

      Termine:Lehrpersonen:
      Di. 07:30 - 09:00 in VII-201 (Gruppe 1)Sibbertsen
      Fr. 11:00 - 12:30 in VII-201 (Gruppe 2)Lehne

      Inhalt:

      1. Einführung
      2. Empirische Verteilungen
      3. Korrelationsrechnung
      4. Wahrscheinlichkeitsrechnung
      5. Theoretische Verteilungen.

      Literatur:

      • Sibbertsen, P., Lehne, H. (2015) Statistik, Einführung für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler, Springer, Berlin.
      • Schira, J. (2009) Statistische Methoden der VWL und BWL, Pearson München, 3. Auflage.
      • Fahrmeir et al (2009) Statistik: Der Weg zur Datenanalyse, Springer, Berlin, 7. Auflage.
      • Bamberg, Baur (2001) Statistik, Oldenbourg, München, 12. Auflage.
    • Übung zu Beschreibende Statistik (270150)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mi. 14:30 - 16:00 in VII-201 (Gruppe 1)Sibbertsen
      Do. 11:00 - 12:30 in VII-002 (Gruppe 2)Lehne

      Bemerkungen:

      Endet nach Hälfte der Vorlesungszeit

    • Tutorium zu Beschreibende Statistik (270024)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mo. 09:15 - 10:45 in VII-004 (Gruppe 1)Tutor
      Mo. 09:15 - 10:45 in I-442 (Gruppe 2)Tutor
      Mo. 09:15 - 10:45 in I-332 (Gruppe 3)Tutor
      Mo. 12:45 - 14:15 in I-063 (Gruppe 4)Tutor
      Mo. 16:15 - 17:45 in VII-004 (Gruppe 5)Tutor
      Mo. 16:15 - 17:45 in I-063 (Gruppe 6)Tutor
      Di. 11:00 - 12:30 in I-442 (Gruppe 7)Tutor
      Di. 11:00 - 12:30 in I-332 (Gruppe 8)Tutor
      Di. 14:30 - 16:00 in I-442 (Gruppe 9)Tutor
      Di. 16:15 - 17:45 in II-013 (Gruppe 10)Tutor
      Di. 16:15 - 17:45 in I-332 (Gruppe 11)Tutor
      Mi. 11:00 - 12:30 in I-332 (Gruppe 12)Tutor
      Mi. 12:45 - 14:15 in I-332 (Gruppe 13)Tutor
      Mi. 12:45 - 14:15 in I-063 (Gruppe 14)Tutor
      Mi. 14:30 - 16:00 in I-442 (Gruppe 15)Tutor
      Mi. 14:30 - 16:00 in I-332 (Gruppe 16)Tutor
      Do. 09:15 - 10:45 in VII-005 (Gruppe 17)Tutor
      Do. 11:00 - 12:30 in I-301 (Gruppe 18)Tutor
      Do. 11:00 - 12:30 in VII-005 (Gruppe 19)Tutor
      Do. 09:15 - 10:45 in III-115 (Gruppe 20)Tutor
      Do. 12:45 - 14:15 in III-115 (Gruppe 21)Tutor
      Do. 11:00 - 12:30 in I-063 (Gruppe 22)Tutor
      Fr. 09:15 - 10:45 in I-332 (Gruppe 23)Tutor
      Fr. 09:15 - 10:45 in I-063 (Gruppe 24)Tutor

      Bemerkungen:

      Es wird Bereitschaft zur aktiven Mitarbeit erwartet. Die Gruppeneinteilung findet über Stud.IP ab Fr. 1.11.2019, 14:00 Uhr statt.

      Link:

      Die Anmeldung erfolgt über Stud.IP

    Kompetenzbereiche Betriebs- und Volkswirtschaftslehre

    • Ökonometrie (273006)

      Termine:Lehrpersonen:
      Fr. 12:45 - 14:15 in I-301Wenger

      Inhalt:

      • Einführung, mathematische und statistische Grundlagen
      • Allgemeines multiples lineares Regressionsmodell
      • Erweiterungen und Anwendungen des linearen Regressionsmodells:Fehlspezifikation, Modellwahl, Modelldiagnose, Multikollinearität, stochasitsche Regressoren
      • Ausblick: Paneldatenanalyse

      Literatur:

      • Heij, C., de Boer, P., Franses, P. H., Kloek, T., and van Dijk,H. K. (2004). Econometric Methods with Applications inBusiness and Economics, Oxford University Press.
      • Stock, J.H. and Watson, M.W. (2003). Introduction toEconometrics. Eddison Wesley.
      • Cameron, A.C. and Trivedi, P.K. (2005). Microeconometrics.Cambridge University Press.

      Bemerkungen:

      Materialien werden auf Stud.IP zur Verfügung gestellt.

    Bachelor Wirtschaftswissenschaft, PO 2012

    Arbeitsökonomik

    • Klassische lineare Regression / Advanced Econometrics (171558)

      Termine:Lehrpersonen:
      Di. 14:30 - 16:00 in I-063Wingert

      Inhalt:

      • A Short Introduction to Linear Regression
      • Generalized Least Squares (GLS) and Heteroscedasticity-consistent standard errors (HAC)
      • A Short Introduction to Instrumental Variables Regression
      • Extremum Estimators
      • Examples: Probit, Logit, Tobit, Heckit Models
      • Estimating Treatment Effects
      • Survival Analysis

      Literatur:

      • Cameron, A.C., Trivedi, P.K., 2005. Microeconometrics: Methods and Applications, Cambridge University Press.
      • Greene, W. H., 2012. Econometric Analysis, Pearson.
      • Hayashi, F., Econometrics, 2000. Princeton University Press.
      • Stock, J. H., Watson, M. W., 2014. Introduction to Econometrics, Pearson.
      • Wooldridge, J. M., 2010. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, MIT Press.
      • Wooldridge, J. M., 2012. Introductory Econometrics, South-Western College Publishing.

      Bemerkungen:

      More information on Stud.IP

    Ökonometrie und Statistik

    • Ökonometrie (172408)

      Termine:Lehrpersonen:
      Fr. 12:45 - 14:15 in I-301Wenger

      Inhalt:

      • Einführung, mathematische und statistische Grundlagen
      • Allgemeines multiples lineares Regressionsmodell
      • Erweiterungen und Anwendungen des linearen Regressionsmodells:Fehlspezifikation, Modellwahl, Modelldiagnose, Multikollinearität, stochasitsche Regressoren
      • Ausblick: Paneldatenanalyse

      Literatur:

      • Heij, C., de Boer, P., Franses, P. H., Kloek, T., and van Dijk,H. K. (2004). Econometric Methods with Applications inBusiness and Economics, Oxford University Press.
      • Stock, J.H. and Watson, M.W. (2003). Introduction toEconometrics. Eddison Wesley.
      • Cameron, A.C. and Trivedi, P.K. (2005). Microeconometrics.Cambridge University Press.

      Bemerkungen:

      Materialien werden auf Stud.IP zur Verfügung gestellt.

    • Stochastic Processes for Option Pricing (172429)

      Termine:Lehrpersonen:
      Di. 12:45 - 14:15 in I-332Flock

      Inhalt:

      • Statistical and mathematical basics
      • Principles and properties of stochastic processes
      • Special stochastic processes
      • Martingales and stopping times
      • Stochastic analysis
      • Options and the Black Scholes model

      Literatur:

      • Meintrup, D. und S. Schäffler (2005): Stochastik - Theorie und Anwendungen, Springer.
      • Mikosch, T. (1998): Elementary Stochastic Calculus with Finance in View, World Scientific Publishing Company.
      • Webel, K. und D. Wied (2012): Stochastische Prozesse, Gabler Verlag.

      Bemerkungen:

      Only the basic lectures in statistics are required as prior knowledge.

    • Statistische Methoden / Advanced Statistics (172450)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mi. 07:30 - 09:00 in I-342Sibbertsen

      Inhalt:

      • Probability Theory: Random Variables, Densities Distribution Functions, Moments of Random Variables
      • Parametric Families of Distributions
      • Point Estimation: Least Squares, Method of Moments, GMM, Maximum Likelihood
      • Hypothesis Testing: Theory of Testing, LR-, Wald-, LM-Test, Testing in the linear model

      Literatur:

      • Mood, Graybill and Boes (1974) Introduction to the Theory of Statistics.
      • Mittelhammer, R. (1996): Mathematical Statistics for Economics and Business, Springer.
    • Klassische lineare Regression / Advanced Econometrics (172458)

      Termine:Lehrpersonen:
      Di. 14:30 - 16:00 in I-063Wingert

      Inhalt:

      • A Short Introduction to Linear Regression
      • Generalized Least Squares (GLS) and Heteroscedasticity-consistent standard errors (HAC)
      • A Short Introduction to Instrumental Variables Regression
      • Extremum Estimators
      • Examples: Probit, Logit, Tobit, Heckit Models
      • Estimating Treatment Effects
      • Survival Analysis

      Literatur:

      • Cameron, A.C., Trivedi, P.K., 2005. Microeconometrics: Methods and Applications, Cambridge University Press.
      • Greene, W. H., 2012. Econometric Analysis, Pearson.
      • Hayashi, F., Econometrics, 2000. Princeton University Press.
      • Stock, J. H., Watson, M. W., 2014. Introduction to Econometrics, Pearson.
      • Wooldridge, J. M., 2010. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, MIT Press.
      • Wooldridge, J. M., 2012. Introductory Econometrics, South-Western College Publishing.

      Bemerkungen:

      More information on Stud.IP

    Master Wirtschaftswissenschaft, PO 2018

    Area Empirical Economics and Econometrics

    • Statistische Methoden / Advanced Statistics (373000)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mi. 07:30 - 09:00 in I-342Sibbertsen

      Inhalt:

      • Probability Theory: Random Variables, Densities Distribution Functions, Moments of Random Variables
      • Parametric Families of Distributions
      • Point Estimation: Least Squares, Method of Moments, GMM, Maximum Likelihood
      • Hypothesis Testing: Theory of Testing, LR-, Wald-, LM-Test, Testing in the linear model

      Literatur:

      • Mood, Graybill and Boes (1974) Introduction to the Theory of Statistics.
      • Mittelhammer, R. (1996): Mathematical Statistics for Economics and Business, Springer.
    • Seminar Econometrics (373002)

      Termine:Lehrpersonen:
      Blockveranstaltung (Gruppe 1)Sibbertsen
      Blockveranstaltung (Gruppe 2)Flock, Kolaiti

      Inhalt:

      The seminar will be on "Time Series Econometrics"

      Bemerkungen:

      Further Information about the seminar can be found on the website of the Institute for Statistics.

      Prüfer: Prof. Dr. Sibbertsen

    • Stochastic Processes for Option Pricing (373014)

      Termine:Lehrpersonen:
      Di. 12:45 - 14:15 in I-332Flock

      Inhalt:

      • Statistical and mathematical basics
      • Principles and properties of stochastic processes
      • Special stochastic processes
      • Martingales and stopping times
      • Stochastic analysis
      • Options and the Black Scholes model

      Literatur:

      • Meintrup, D. und S. Schäffler (2005): Stochastik - Theorie und Anwendungen, Springer.
      • Mikosch, T. (1998): Elementary Stochastic Calculus with Finance in View, World Scientific Publishing Company.
      • Webel, K. und D. Wied (2012): Stochastische Prozesse, Gabler Verlag.

      Bemerkungen:

      Only the basic lectures in statistics are required as prior knowledge.

    • Computerintensive Statistics (373015)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mo. 07:30 - 09:00 in I-063Mboya

      Inhalt:

      • Metropolis Algorithm
      • Adaptive Metropolis Algorithm
      • Delayed Rejection Adaptive Metropolis
      • Metropolis-Hastings Algorithm
      • Gibbs Sampling

      Literatur:

      Albert, Jim (2007): Bayesian Computation with R, Springer

    Mehrere Areas

    • Financial Econometrics (379012)

      Termine:Lehrpersonen:
      Do. 14:30 - 16:00 in I-063Becker

      Inhalt:

      • Characteristics of Financial Time Series
      • Volatility Modelling
      • Factor Models
      • Cointegration
      • Empirical Tests of the CAPM.

      Literatur:

      • Andersen, T. G., Davis, R. A., Kreiss, J. P., & Mikosch, T. V. (Eds.). (2009): Handbook of financial time series. Springer Science & Business Media.
      • Campbell, J. Y., Lo, A. W. and MacKinlay, A. C. (1997): The Econometrics of Financial Markets, Princeton University Press, Princeton, New Jersey.
      • Greene, W. H. (2012): Econometric analysis (International Edition), 7th ed., Pearson, Essex.
      • Hamilton, J. D. (1994): Time Series Analysis, Princeton University Press, Princeton, New Jersey.
      • Martin, V., Hurn, S. and Harris, D. (2013): Econometric Modelling with Time Series - Specification, Estimation and Testing, Cambridge University Press, New York, USA.
      • Tsay, R. S. (2010): Analysis of Financial Time Series, 3rd. ed., Wiley, Hoboken, New Jersey.
    • Klassische lineare Regression / Advanced Econometrics (379023)

      Termine:Lehrpersonen:
      Di. 14:30 - 16:00 in I-063Wingert

      Inhalt:

      • A Short Introduction to Linear Regression
      • Generalized Least Squares (GLS) and Heteroscedasticity-consistent standard errors (HAC)
      • A Short Introduction to Instrumental Variables Regression
      • Extremum Estimators
      • Examples: Probit, Logit, Tobit, Heckit Models
      • Estimating Treatment Effects
      • Survival Analysis

      Literatur:

      • Cameron, A.C., Trivedi, P.K., 2005. Microeconometrics: Methods and Applications, Cambridge University Press.
      • Greene, W. H., 2012. Econometric Analysis, Pearson.
      • Hayashi, F., Econometrics, 2000. Princeton University Press.
      • Stock, J. H., Watson, M. W., 2014. Introduction to Econometrics, Pearson.
      • Wooldridge, J. M., 2010. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, MIT Press.
      • Wooldridge, J. M., 2012. Introductory Econometrics, South-Western College Publishing.

      Bemerkungen:

      More information on Stud.IP

    • Advanced Time Series Analysis (379029)

      Termine:Lehrpersonen:
      Fr. 14:30 - 16:00 in I-063Kolaiti

      Inhalt:

      • Introduction and overview
      • Multivariate Time Series Models
      • Vector Autoregressive Models (VARs) and structural VARs
      • Cointegration and Error-Correction Models
      • Vector Error-Correction Models
      • Non-linear models and Breaks
      • Threshold Autoregressive Models (TAR)
      • Extension of TAR Models

      Literatur:

      • Enders, W. (2014). Applied Econometric Time Series, Wiley.
      • Lütkepohl, H. (2005) New Introduction to Multiple Time Series Analysis, Springer.
      • Lütkepohl, H. (2004) Applied Time Series Econometrics, Cambridge University Press.

    Master Wirtschaftswissenschaft, PO 2012

    Finance

    • Financial Econometrics (173391)

      Termine:Lehrpersonen:
      Do. 14:30 - 16:00 in I-063Becker

      Inhalt:

      • Characteristics of Financial Time Series
      • Volatility Modelling
      • Factor Models
      • Cointegration
      • Empirical Tests of the CAPM.

      Literatur:

      • Andersen, T. G., Davis, R. A., Kreiss, J. P., & Mikosch, T. V. (Eds.). (2009): Handbook of financial time series. Springer Science & Business Media.
      • Campbell, J. Y., Lo, A. W. and MacKinlay, A. C. (1997): The Econometrics of Financial Markets, Princeton University Press, Princeton, New Jersey.
      • Greene, W. H. (2012): Econometric analysis (International Edition), 7th ed., Pearson, Essex.
      • Hamilton, J. D. (1994): Time Series Analysis, Princeton University Press, Princeton, New Jersey.
      • Martin, V., Hurn, S. and Harris, D. (2013): Econometric Modelling with Time Series - Specification, Estimation and Testing, Cambridge University Press, New York, USA.
      • Tsay, R. S. (2010): Analysis of Financial Time Series, 3rd. ed., Wiley, Hoboken, New Jersey.

    Financial Economics

    • Seminar zu quantitativen Methoden (174030)

      Termine:Lehrpersonen:
      BlockveranstaltungSibbertsen

      Inhalt:

      Die Studierenden erarbeiten eigenständig weiterführende Anwendungsbeispiele quantitativer Methoden auf Fragestellungen der Volks- und Betriebswirtschaft, insbesondere im Bereich Finance. In schriftlicher Form durch Hausarbeiten dokumentieren sie ihr Verständnis der neu erworbenen methodischen Kenntnisse. Zudem sind sie in der Lage, den Stoff in verständlicher Form durch ein Referat zu präsentieren und sich bei der Diskussion mit Fragen auseinanderzusetzen.

      Bemerkungen:

      Die Seminarthemen werden Anfang Oktober vergeben.

    Forschungsveranstaltungen

    • Finance Research Seminar (77782)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mi. 11:00 - 12:30 in I-063Dierkes, Dräger, Prokopczuk, Sibbertsen

      Inhalt:

      External guests present their latest research

    • Kolloquium Innovation und Lernen (77787)

      Termine:Lehrpersonen:
      BlockveranstaltungBlaufus, Dierkes, Dräger, Gassebner, Gnutzmann-Mkrtchyan, Haunschild, Herr, Hoppe-Wewetzer, Prokopczuk, Ridder, Schnitzlein, Schöndube, Sibbertsen, Weber, Wielenberg

      Inhalt:

      Im Kolloquium werden Forschungsprojekte im Rahmen des Forschungsschwerpunkts "Innovation und Lernen" vorgestellt.

      Bemerkungen:

      Die Veranstaltung findet an vier Terminen (24. Oktober, 28. November, 19. Dezember und 30. Januar) jeweils Do. 11:00 - 12:00 Uhr in I-063 statt.

  • Sommersemester 2019

    Bachelor Wirtschaftswissenschaft, PO 2017

    Statistik

    • Schließende Statistik (270158)

      Termine:Lehrpersonen:
      Di. 07:30 - 09:00 in VII-201 (Gruppe 1)Sibbertsen
      Di. 07:30 - 09:00 in VII-002 (Gruppe 2)Sibbertsen

      Inhalt:

      • Normalverteilung
      • Binomialverteilung
      • Stichproben
      • Punktschätzung
      • Intervallschätzung
      • Statistische Tests
      • Regressionsanalyse

      Literatur:

      • Sibbertsen, P./Lehne, H. (2014) Statistik, 2. Auflage, Berlin.
      • Fahrmeir, L. et al. (2004) Statistik, 5. Auflage Berlin.
      • Schlittgen, R. (2003) Einführung in die Statistik, 10. Auflage München.
    • Übung zu Schließende Statistik (270159)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mo. 07:30 - 09:00 in VII-201 (Gruppe 1)Sibbertsen
      Mo. 07:30 - 09:00 in VII-002 (Gruppe 2)Sibbertsen
    • Tutorium zu Schließende Statistik (270031)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mo. 11:00 - 12:30 in I-063 (Gruppe 1)Tutor
      Mo. 12:45 - 14:15 in I-063 (Gruppe 2)Tutor
      Mo. 14:30 - 16:00 in III-115 (Gruppe 3)Tutor
      Mo. 16:15 - 17:45 in II-013 (Gruppe 4)Tutor
      Mo. 16:15 - 17:45 in III-115 (Gruppe 5)Tutor
      Di. 12:45 - 14:15 in I-442 (Gruppe 6)Tutor
      Di. 14:30 - 16:00 in III-115 (Gruppe 7)Tutor
      Di. 16:15 - 17:45 in I-063 (Gruppe 8)Tutor
      Mi. 09:15 - 10:45 in III-115 (Gruppe 9)Tutor
      Mi. 11:00 - 12:30 in I-442 (Gruppe 10)Tutor
      Mi. 12:45 - 14:15 in III-115 (Gruppe 11)Tutor
      Mi. 12:45 - 14:15 in I-063 (Gruppe 12)Tutor
      Do. 09:15 - 10:45 in I-063 (Gruppe 13)Tutor
      Do. 11:00 - 12:30 in I-442 (Gruppe 14)Tutor
      Do. 11:00 - 12:30 in III-115 (Gruppe 15)Tutor
      Do. 12:45 - 14:15 in III-115 (Gruppe 16)Tutor
      Do. 12:45 - 14:15 in I-063 (Gruppe 17)Tutor
      Do. 14:30 - 16:00 in III-115 (Gruppe 18)Tutor
      Do. 14:30 - 16:00 in I-063 (Gruppe 19)Tutor
      Do. 16:15 - 17:45 in I-442 (Gruppe 20)Tutor
      Do. 16:15 - 17:45 in III-115 (Gruppe 21)Tutor
      Do. 16:15 - 17:45 in I-063 (Gruppe 22)Tutor
      Fr. 09:15 - 10:45 in III-115 (Gruppe 23)Tutor
      Fr. 09:15 - 10:45 in I-063 (Gruppe 24)Tutor
      Fr. 11:00 - 12:30 in III-115 (Gruppe 25)Tutor
      Fr. 11:00 - 12:30 in I-063 (Gruppe 26)Tutor

      Bemerkungen:

      Bereitschaft zur aktiven Mitarbeit wird erwartet. Die Anmeldung zu den Tutoriumsgruppen erfolgt ab Mo. 15.04.2019 14:00 Uhr über Stud.IP.

      Die Gruppen 5 und 21 müssen leider abgesagt werden.

    Kompetenzbereiche Betriebs- und Volkswirtschaftslehre

    • Ökonometrie (273006)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mo. 14:30 - 16:00 in I-301Wenger

      Inhalt:

      • Einführung, mathematische und statistische Grundlagen
      • Allgemeines multiples lineares Regressionsmodell
      • Erweiterungen und Anwendungen des linearen Regressionsmodells:Fehlspezifikation, Modellwahl, Modelldiagnose, Multikollinearität, stochasitsche Regressoren
      • Ausblick: Paneldatenanalyse

      Literatur:

      • Heij, C., de Boer, P., Franses, P. H., Kloek, T., and van Dijk,H. K. (2004). Econometric Methods with Applications inBusiness and Economics, Oxford University Press.
      • Stock, J.H. and Watson, M.W. (2003). Introduction toEconometrics. Eddison Wesley.
      • Cameron, A.C. and Trivedi, P.K. (2005). Microeconometrics.Cambridge University Press.

      Bemerkungen:

      Materialien werden auf Stud.IP zur Verfügung gestellt.

    Bachelor Wirtschaftswissenschaft, PO 2012

    Ökonometrie und Statistik

    • Time Series Analysis (172403)

      Termine:Lehrpersonen:
      Di. 14:30 - 16:00 in VII-002Sibbertsen

      Inhalt:

      • Stationarity
      • Autoregressive und Moving Average Models
      • Non-Stationarity
      • Forecasting
      • Spectral Analysis
      • Long Memory Time Series.

      Literatur:

      Hamilton, J. D. (1994): Time Series Analysis, Princeton.

      Schlittgen, R., Stritberg, H. J. (2003): Zeitreihenanalyse, Oldenbourg

    • Multivariate Verfahren (172405)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mi. 16:15 - 17:45 in I-063Kolaiti

      Inhalt:

      • Short overview of Matrix and Vector Algebra
      • Multivariate descriptive statistics
      • Multivariate normaldistribution
      • Multivariate analysis of variance
      • Introduction to data analysis
      • Discriminant Analysis and Classification
      • Cluster Analysis
      • Principal Components Analysis and Factor Analysis.

      Literatur:

      • Izenman, A. J. (2008). Modern multivariate statistical techniques. Regression, classification and manifold learning.
      • Johnson R. A. and Wichern D. W., (2007), Applied Multivariate Statistical Analysis. 6th edition. New Jersey: Pearson.
      • Krzanowski, W. (2000). Principles of multivariate analysis (Vol. 23). OUP Oxford.
      • Rencher, A. C. and Christensen W. F. (2012). Methods of multivariate analysis.3rd edition. John Wiley & Sons.
    • Seminar Statistik (172407)

      Termine:Lehrpersonen:
      BlockveranstaltungSibbertsen

      Inhalt:

      Thema des Seminars im Sommersemester 2019 ist "Zeitreihenökonometrie".

      Bemerkungen:

      Das Seminar wird als Blockveranstaltung durchgeführt. Nähere Angaben zur Themenvergabe und zum Zeitpunkt der Veranstaltung werden auf der Internetseite des Instituts für Statistik bekannt gegeben.

      Prüfer: Prof. Dr. Sibbertsen

    • Ökonometrie (172408)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mo. 14:30 - 16:00 in I-301Wenger

      Inhalt:

      • Einführung, mathematische und statistische Grundlagen
      • Allgemeines multiples lineares Regressionsmodell
      • Erweiterungen und Anwendungen des linearen Regressionsmodells:Fehlspezifikation, Modellwahl, Modelldiagnose, Multikollinearität, stochasitsche Regressoren
      • Ausblick: Paneldatenanalyse

      Literatur:

      • Heij, C., de Boer, P., Franses, P. H., Kloek, T., and van Dijk,H. K. (2004). Econometric Methods with Applications inBusiness and Economics, Oxford University Press.
      • Stock, J.H. and Watson, M.W. (2003). Introduction toEconometrics. Eddison Wesley.
      • Cameron, A.C. and Trivedi, P.K. (2005). Microeconometrics.Cambridge University Press.

      Bemerkungen:

      Materialien werden auf Stud.IP zur Verfügung gestellt.

    • Nonparametric Statistical Methods (172412)

      Termine:Lehrpersonen:
      Di. 12:45 - 14:15 in I-063Becker

      Inhalt:

      • Kernel density estimation
      • Nonparametric regression
      • Semiparametric methods
      • Machine learning

      Literatur:

      • Härdle, W. (1992) Applied Nonparametric Regression, Cambridge University Press.
      • Henderson, D. J., Parmeter, C. F. (2015) Applied Nonparametric Econometrics, Cambridge University Press.
      • Li, Q., Racine, J. S. (2007) Nonparametric Econometrics, Princeton University Press.
      • Pagan, A., Ullah A. (1999): Nonparametric Econometrics, Cambridge University Press.
      • Friedman, J., Hastie, T., Tibshirani, R., (2001): The Elements of Statistical Learning, Springer.
    • Statistical Programming (172414)

      Termine:Lehrpersonen:
      Do. 12:45 - 14:15 in II-214Flock

      Inhalt:

      • Data Structures
      • Functions and Loops
      • Using Data
      • Graphics
      • Regression
      • Numerical Optimization
      • Monte Carlo Methods

      Literatur:

      • Ligges (2007) Programmieren mit R, Berlin, Springer.
      • Braun / Murdock (2007) A first course in statistical programming with R, Cambridge University Press.
      • Rizzo (2008) Statistical Computing with R, Chapman & Hall.
    • Computer Exercises in Time Series Analysis (172416)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mi. 18:15 - 19:45 in I-342Wingert

      Inhalt:

      Exercise for the course Time Series Analysis, where analytical exercises are solved and methods from the lecture are applied to the computer. Only the programming language R is used.

    Master Wirtschaftswissenschaft, PO 2018

    Area Empirical Economics and Econometrics

    • Statistical Programming (373005)

      Termine:Lehrpersonen:
      Do. 12:45 - 14:15 in II-214Flock

      Inhalt:

      • Data Structures
      • Functions and Loops
      • Using Data
      • Graphics
      • Regression
      • Numerical Optimization
      • Monte Carlo Methods

      Literatur:

      • Ligges (2007) Programmieren mit R, Berlin, Springer.
      • Braun / Murdock (2007) A first course in statistical programming with R, Cambridge University Press.
      • Rizzo (2008) Statistical Computing with R, Chapman & Hall.
    • Nonparametric Statistical Methods (373010)

      Termine:Lehrpersonen:
      Di. 12:45 - 14:15 in I-063Becker

      Inhalt:

      • Kernel density estimation
      • Nonparametric regression
      • Semiparametric methods
      • Machine learning

      Literatur:

      • Härdle, W. (1992) Applied Nonparametric Regression, Cambridge University Press.
      • Henderson, D. J., Parmeter, C. F. (2015) Applied Nonparametric Econometrics, Cambridge University Press.
      • Li, Q., Racine, J. S. (2007) Nonparametric Econometrics, Princeton University Press.
      • Pagan, A., Ullah A. (1999): Nonparametric Econometrics, Cambridge University Press.
      • Friedman, J., Hastie, T., Tibshirani, R., (2001): The Elements of Statistical Learning, Springer.
    • Multivariate Verfahren (373011)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mi. 16:15 - 17:45 in I-063Kolaiti

      Inhalt:

      • Short overview of Matrix and Vector Algebra
      • Multivariate descriptive statistics
      • Multivariate normaldistribution
      • Multivariate analysis of variance
      • Introduction to data analysis
      • Discriminant Analysis and Classification
      • Cluster Analysis
      • Principal Components Analysis and Factor Analysis.

      Literatur:

      • Izenman, A. J. (2008). Modern multivariate statistical techniques. Regression, classification and manifold learning.
      • Johnson R. A. and Wichern D. W., (2007), Applied Multivariate Statistical Analysis. 6th edition. New Jersey: Pearson.
      • Krzanowski, W. (2000). Principles of multivariate analysis (Vol. 23). OUP Oxford.
      • Rencher, A. C. and Christensen W. F. (2012). Methods of multivariate analysis.3rd edition. John Wiley & Sons.

    Mehrere Areas

    • Time Series Analysis (379016)

      Termine:Lehrpersonen:
      Di. 14:30 - 16:00 in VII-002Sibbertsen

      Inhalt:

      • Stationarity
      • Autoregressive und Moving Average Models
      • Non-Stationarity
      • Forecasting
      • Spectral Analysis
      • Long Memory Time Series.

      Literatur:

      Hamilton, J. D. (1994): Time Series Analysis, Princeton.

      Schlittgen, R., Stritberg, H. J. (2003): Zeitreihenanalyse, Oldenbourg

    • Computer Exercises in Time Series Analysis (379017)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mi. 18:15 - 19:45 in I-342Wingert

      Inhalt:

      Exercise for the course Time Series Analysis, where analytical exercises are solved and methods from the lecture are applied to the computer. Only the programming language R is used.

    Forschungsveranstaltungen

    • Finance Research Seminar (77782)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mi. 11:00 - 12:30 in I-063Dierkes, Dräger, Prokopczuk, Sibbertsen

      Inhalt:

      External guests present their latest research

    • Kolloquium Innovation und Lernen (77787)

      Termine:Lehrpersonen:
      BlockveranstaltungBlaufus, Dierkes, Dräger, Gassebner, Grote, Haunschild, Prokopczuk, Ridder, Schöndube, Sibbertsen, Weber, Wielenberg

      Inhalt:

      Im Kolloquium werden Forschungsprojekte im Rahmen des Forschungsschwerpunkts "Innovation und Lernen" vorgestellt.

      Bemerkungen:

      Die Veranstaltung findet an vier Terminen (11. April, 9. Mai, 6. Juni und 4. Juli) jeweils Do. 11:00 - 12:00 Uhr in I-063 statt.