Wiederholungskurs zur Schließenden Statistik im Sommersemester 2020

Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung im Sommersemester 2020

Durch den Kurs soll ein tiefes Verständnis für die Methoden der Regressionsanalyse geschaffen werden. Ziel ist es, die allgemeine Funktionalität von Regressionsmodellen zu verstehen, die Modelle auf Basis echter Daten mittels statistischer Software zu schätzen und den Output der Modelle sinnvoll interpretieren zu können. Darüber hinaus erfolgt im Kurs ein fachspezifischer Blick auf den Umgang mit hoher Modellflexibilität und der Identifizierbarkeit ökonomischer Einflüsse. Für Studierende ist hierbei besonders wichtig zu verstehen, wie Einflussfaktoren auf die abhängige Variable identifizieren werden können. Aus unternehmerischer Sicht sind Studierende mit diesen Kenntnissen von besonderem Wert, da sie nicht nur in der Lage sind, komplexe statistische Modelle auf Basis echter Daten zu schätzen, sondern auch befähigt sind, den Output dieser Modelle ökonomisch zu analysieren und zu interpretieren. Hierdurch wird ein bedeutsamer Erkenntnisgewinn für das operative Geschäft von Unternehmen generiert, der insbesondere zur Unterstützung des Managements von Unternehmen verwendet werden kann.

In den Wirtschaftswissenschaften existiert eine Vielzahl komplexer Vorgänge, die mit Hilfe von statistischen und mathematischen Methoden modelliert und analysiert werden. In diesem Kurs sollen die Grundbausteine derartiger Modelle erlernt und vertieft werden, so dass Studierende nach Abschluss des Kurses in der Lage sind diese Modelle eigens implementieren, anwenden und auswerten zu können. Ferner ist es das Ziel die Grundprinzipien der Modellierung so verstanden zu haben, dass in diesem Kurs nicht behandelte Methodiken und Modellierung eigens in kurzer Zeit auf analoge Weise verstanden werden können. Inhaltlich orientiert sich der Kurs beispielhaft an der Modellierung von Marktpreisentwicklungen. Neben der zu erlernenden Theorie, wird besonderer Wert darauf gelegt, dass Studierende nach Abschluss des Kurses in der Lage sind, die gelernten Inhalte in der Praxis ausüben zu können. Hierbei wird im Rahmen des Kurses die statistische Programmiersprache R erlernt, wobei keinerlei Vorkenntnisse nötig sind. Mit Hilfe dieser sind Studierende nicht nur in der Lage das theoretisch erlernte praktisch zu erleben, sondern dies selbstständig umzusetzen. Besonderer Wert wird auf die Verwendung digitaler Möglichkeiten gelegt. Beispiele hierfür sind der Abruf von Finanzdaten aus dem WWW, die Verwendung von Onlinenachrichtendiensten sowie die interaktive Darstellung und Auswertung der Ergebnisse gelegt. Letztere werden mit den im Kurs erlernten Darstellungsmöglichkeiten den Stakeholdern und Entscheidungsträgern in digitalen Formaten präsentiert. Kerninhalte des Kurses sind:

  • Mathematische und statistische Methoden der Modellierung von Finanzdaten
  • Modellierung von Marktpreisen, sowie deren Risiken
  • Verwendung von Textinformationen in quantitativen Modellen
  • Entwicklung von Trading Algorithmen

Die Veranstaltung richtet sich an Studierende der Wirtschaftswissenschaften mit grundlegenden Kenntnissen in deskriptiver und induktiver Statistik. Die Vorlesung bietet eine praxisorientierte und theoretisch fundierte Einführung in die Methoden der Ökonometrie und vermittelt statistische Verfahren, welche im Rahmen der empirischen Überprüfung ökonomischer Modelle (Hypothesentests bzw. Plausibilitätsprüfungen) Anwendung finden. In der ergänzenden Übung wird der Vorlesungsstoff anhand praktischer Anwendungen vertieft.