Lectures of the Institute of Statistics

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

Ökonometrie und Statistik

• Time Series Analysis (172403)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Mi. 07:30 - 09:00 in I-342	Sibbertsen
  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 Statistics (172405)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Do. 12:45 - 14:15 in I-332	Kolaiti
  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-063	Mboya
  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-214	Flock
  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.

• Computer Exercises in Time Series Analysis (172416)

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

Area Empirical Economics and Econometrics

• Statistical Programming (373005)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Do. 14:30 - 16:00 in II-214	Flock
  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-063	Mboya
  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-332	Kolaiti
  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:
  	Blockveranstaltung	Kolaiti, 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

Mehrere Areas

• Time Series Analysis (379016)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Mi. 07:30 - 09:00 in I-342	Sibbertsen
  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-214	Wingert
  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.

• Finance Research Seminar (77782)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Mi. 11:00 - 12:30 in I-063	Dierkes, Dräger, Prokopczuk, Sibbertsen
  Inhalt:	External guests present their latest research

• Kolloquium Innovation und Lernen (77787)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Blockveranstaltung	Blaufus, 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.

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

Ökonometrie und Statistik

• Time Series Analysis (172403)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Mi. 07:30 - 09:00 in I-342	Sibbertsen
  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 Statistics (172405)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Do. 12:45 - 14:15 in I-332	Kolaiti
  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-063	Mboya
  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-214	Flock
  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.

• Computer Exercises in Time Series Analysis (172416)

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

Area Empirical Economics and Econometrics

• Statistical Programming (373005)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Do. 14:30 - 16:00 in II-214	Flock
  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-063	Mboya
  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-332	Kolaiti
  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:
  	Blockveranstaltung	Kolaiti, 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

Mehrere Areas

• Time Series Analysis (379016)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Mi. 07:30 - 09:00 in I-342	Sibbertsen
  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-214	Wingert
  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.

• Finance Research Seminar (77782)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Mi. 11:00 - 12:30 in I-063	Dierkes, Dräger, Prokopczuk, Sibbertsen
  Inhalt:	External guests present their latest research

• Kolloquium Innovation und Lernen (77787)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Blockveranstaltung	Blaufus, 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.

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:	Einführung Empirische Verteilungen Korrelationsrechnung Wahrscheinlichkeitsrechnung 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-301	Wenger
  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.

Arbeitsökonomik

• Klassische lineare Regression / Advanced Econometrics (171558)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Di. 14:30 - 16:00 in I-063	Wingert
  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-301	Wenger
  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-332	Flock
  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-342	Sibbertsen
  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-063	Wingert
  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

Area Empirical Economics and Econometrics

• Statistische Methoden / Advanced Statistics (373000)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Mi. 07:30 - 09:00 in I-342	Sibbertsen
  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-332	Flock
  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-063	Mboya
  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-063	Becker
  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-063	Wingert
  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-063	Kolaiti
  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.

Finance

• Financial Econometrics (173391)

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

• Finance Research Seminar (77782)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Mi. 11:00 - 12:30 in I-063	Dierkes, Dräger, Prokopczuk, Sibbertsen
  Inhalt:	External guests present their latest research

• Kolloquium Innovation und Lernen (77787)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Blockveranstaltung	Blaufus, 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.

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-301	Wenger
  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.

Ökonometrie und Statistik

• Time Series Analysis (172403)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Di. 14:30 - 16:00 in VII-002	Sibbertsen
  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-063	Kolaiti
  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:
  	Blockveranstaltung	Sibbertsen
  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-301	Wenger
  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-063	Becker
  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-214	Flock
  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-342	Wingert
  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.

Area Empirical Economics and Econometrics

• Statistical Programming (373005)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Do. 12:45 - 14:15 in II-214	Flock
  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-063	Becker
  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-063	Kolaiti
  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-002	Sibbertsen
  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-342	Wingert
  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.

• Finance Research Seminar (77782)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Mi. 11:00 - 12:30 in I-063	Dierkes, Dräger, Prokopczuk, Sibbertsen
  Inhalt:	External guests present their latest research

• Kolloquium Innovation und Lernen (77787)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Blockveranstaltung	Blaufus, 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.

Statistik

• Beschreibende Statistik (270148)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Di. 09:15 - 10:45 in VII-201 (Gruppe 1)	Sibbertsen
  	Do. 14:30 - 16:00 in VII-002 (Gruppe 2)	Lehne
  Inhalt:	Einführung Empirische Verteilungen Korrelationsrechnung Wahrscheinlichkeitsrechnung 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:
  	Di. 07:30 - 09:00 in VII-201 (Gruppe 1)	Sibbertsen
  	Di. 14:30 - 16:00 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 I-442 (Gruppe 1)	Tutor
  	Mo. 11:00 - 12:30 in I-063 (Gruppe 2)	Tutor
  	Mo. 12:45 - 14:15 in I-301 (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-332 (Gruppe 7)	Tutor
  	Di. 14:30 - 16:00 in I-063 (Gruppe 8)	Tutor
  	Di. 14:30 - 16:00 in I-112 (Gruppe 9)	Tutor
  	Di. 16:15 - 17:45 in I-063 (Gruppe 10)	Tutor
  	Mi. 09:15 - 10:45 in I-063 (Gruppe 11)	Tutor
  	Mi. 11:00 - 12:30 in I-112 (Gruppe 12)	Tutor
  	Mi. 12:45 - 14:15 in I-112 (Gruppe 13)	Tutor
  	Mi. 14:30 - 16:00 in I-332 (Gruppe 14)	Tutor
  	Do. 11:00 - 12:30 in III-115 (Gruppe 15)	Tutor
  	Do. 11:00 - 12:30 in I-112 (Gruppe 16)	Tutor
  	Do. 12:45 - 14:15 in I-063 (Gruppe 17)	Tutor
  	Do. 16:15 - 17:45 in III-115 (Gruppe 18)	Tutor
  	Do. 16:15 - 17:45 in I-063 (Gruppe 19)	Tutor
  	Fr. 09:15 - 10:45 in I-063 (Gruppe 20)	Tutor
  	Fr. 12:45 - 14:15 in I-342 (Gruppe 21)	Tutor
  	Fr. 12:45 - 14:15 in I-063 (Gruppe 22)	Tutor
  Bemerkungen:	Es wird Bereitschaft zur aktiven Mitarbeit erwartet. Die Gruppeneinteilung findet über Stud.IP statt.
  Link:	Die Anmeldung erfolgt über Stud.IP

Kompetenzbereiche Betriebs- und Volkswirtschaftslehre

• Seminar Ökonometrie (273002)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Blockveranstaltung (Gruppe 1)	Flock
  	Blockveranstaltung (Gruppe 2)	Wenger
  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

Arbeitsökonomik

• Klassische lineare Regression / Advanced Econometrics (171558)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Mi. 11:00 - 12:30 in I-063	Parolya
  Inhalt:	A Short Introduction to Linear Regression Generalized Least Squares (GLS) and Heteroscedasticity-consistent standard errors (HAC) Instrumental Variables Regression Seemingly unrelated regressions (SUR) Simultaneous equations model Newey-West estimator and autocorrelation Panel data analysis: fixed and random effects models
  Literatur:	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

• Übung zu Klassische lineare Regression / Exercise Advanced Econometrics (171566)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Mi. 16:15 - 17:45 in I-063	Parolya
  Inhalt:	Methodological and empirical exercises for Advanced Econometrics

Ökonometrie und Statistik

• Seminar Statistik (172407)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Blockveranstaltung (Gruppe 1)	Becker, Flock
  	Blockveranstaltung (Gruppe 2)	Voges, Wenger
  Inhalt:	Thema des Seminars im Wintersemester 2018/2019 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

• Statistische Methoden / Advanced Statistics (172450)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Mi. 07:30 - 09:00 in I-342	Sibbertsen
  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.
  Bemerkungen:	PO 2012: There will be an oral exam at the end of this course. Further information is given during the first lecture. PO 2018: Written Examination 60 min

• Klassische lineare Regression / Advanced Econometrics (172458)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Mi. 11:00 - 12:30 in I-063	Parolya
  Inhalt:	A Short Introduction to Linear Regression Generalized Least Squares (GLS) and Heteroscedasticity-consistent standard errors (HAC) Instrumental Variables Regression Seemingly unrelated regressions (SUR) Simultaneous equations model Newey-West estimator and autocorrelation Panel data analysis: fixed and random effects models
  Literatur:	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

• Übung zu Klassische lineare Regression / Exercise Advanced Econometrics (172466)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Mi. 16:15 - 17:45 in I-063	Parolya
  Inhalt:	Methodological and empirical exercises for Advanced Econometrics

Area Empirical Economics and Econometrics

• Statistische Methoden / Advanced Statistics (373000)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Mi. 07:30 - 09:00 in I-342	Sibbertsen
  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.
  Bemerkungen:	PO 2012: There will be an oral exam at the end of this course. Further information is given during the first lecture. PO 2018: Written Examination 60 min

• Klassische lineare Regression / Advanced Econometrics (373003)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Mi. 11:00 - 12:30 in I-063	Parolya
  Inhalt:	A Short Introduction to Linear Regression Generalized Least Squares (GLS) and Heteroscedasticity-consistent standard errors (HAC) Instrumental Variables Regression Seemingly unrelated regressions (SUR) Simultaneous equations model Newey-West estimator and autocorrelation Panel data analysis: fixed and random effects models
  Literatur:	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

• Übung zu Klassische lineare Regression / Exercise Advanced Econometrics (373004)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Mi. 16:15 - 17:45 in I-063	Parolya
  Inhalt:	Methodological and empirical exercises for Advanced Econometrics

Finance

• Seminar zu quantitativen Methoden (173350)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Blockveranstaltung (Gruppe 1)	Hollstein, Prokopczuk
  	Blockveranstaltung (Gruppe 2)	Steffen Meyer
  	Blockveranstaltung (Gruppe 3)	Breitner
  	Blockveranstaltung (Gruppe 4)	Leschinski
  Inhalt:	Students write a term paper (Seminararbeit) on different topics of finance and present their work in a final meeting which also includes group discussion.
  Literatur:	Will be provided by the individual supervisors.
  Bemerkungen:	The seminar is organized in 4 different groups with different focuses. Students have to select one of these: Group 1: Quantitative Investment Management (Prof. Dr. Prokopczuk / Dr. Hollstein, FMT) Group 2: Empirical Finance (Prof. Dr. Meyer, GIF) Group 3: Computational Finance (Prof. Dr. Breitner, IWI) Group 4: Quantitative Methods in Finance (Dr. Leschinski, STAT) Information on the schedule, topics and application deadline will be provided on the webpages of the respective institutes (FMT/GIF/IWI/STAT).

• Statistical Methods in Finance (173390)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Di. 11:00 - 12:30 in I-063	Leschinski
  Inhalt:	Univariate Time Series, Integration and Unit Root Tests Modelling Equilibrium Relationships: Vector Autoregression and Cointegration Volatility Modelling and Forecasting: GARCH and Realized Volatility Long Range Dependence Factor Models and Kalman Filtering
  Literatur:	References will be anounced in class.
  Bemerkungen:	Knowledge of statistical and econometric analysis is required. All empirical applications are computed in R.

Financial Economics

• Seminar zu quantitativen Methoden (174030)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Blockveranstaltung (Gruppe 1)	Kolaiti
  	Blockveranstaltung (Gruppe 2)	Kolaiti
  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.

• Finance Research Seminar (77782)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Mi. 14:30 - 16:00 in I-063	Dierkes, Steffen Meyer, Parolya, Prokopczuk, Sibbertsen
  Inhalt:	External guests present their latest research

• Kolloquium Innovation und Lernen (77787)

  	Termine:	Lehrpersonen:
  	Blockveranstaltung	Blaufus, Dierkes, Gassebner, Grote, Haunschild, Hoppe-Wewetzer, Parolya, Prokopczuk, Ridder, Schnitzlein, Schöndube, Sibbertsen, Wagener, Weber, Wielenberg
  Inhalt:	Im Kolloquium werden Forschungsprojekte im Rahmen des Forschungsschwerpunkts "Innovation und Lernen" vorgestellt.
  Bemerkungen:	Die Veranstaltung findet an vier Terminen (1.11.., 6.12.2018, 10.1. und 24.1.2019) jeweils Do. 11:00 - 12:00 Uhr in I-063 statt.