Beschreibung der Wahlpflichtfächer
Computerpraktikum: Quantitative Wirtschaftsforschung/ Angewandte Ökonometrie (10162000)
Dr. Tamara Schamberger
Angeboten im: Sommer- und Wintersemester
Beginn: 24.10.2022
Zeit: Montag, 10:00 - 12:00 Uhr (Raum 409) auf Deutsch
Montag, 12:00 - 14:00 Uhr (Raum 30) auf Englisch
Ziel
Ziel der Veranstaltung ist es, grundlegende Methoden der statistischen Inferenz (Hypothesentests, einfache Simulationen und Regression) zu verstehen, praktisch anzuwenden und korrekt zu interpretieren. Die Sprache der Mathematik kommt in diesem Kontext aus dem offensichtlichen Grund der Eindeutigkeit und Effizienz zum Einsatz. Allerdings ist Mathematik in diesem Kurs lediglich Mittel zum Zweck. Der Fokus der Veranstaltung liegt auf dem intuitiven Verständnis der jeweiligen Thematik, mit dem Ziel die Studierenden für "reale" Probleme der statistischen Inferenz (inbesondere im Rahmen der Regressionsanalyse) zu sensibilisieren.
Vorkenntnisse
Grundsätzlich ist es nicht notwendig, die Pflichtkurse "Grundlagen der Statistik" und "Grundlagen der QWF" besucht zu haben, d.h. Studierende der Wirtschaftsmathematik sollten dem Kurs weitestgehend problemlos folgen können. Allerdings wird ein grundlegendes Verständnis statistischer Methodik notwendig sein, um dem Kurs folgen zu können.
Zielgruppe
Als Kursleiter empfehle ich diesen Kurs nachdrücklich all denjenigen, die planen, eine methodische Bachelorarbeit zu schreiben (am Lehrstuhl für Ökonometrie oder auch an einem anderen Lehrstuhl) oder aus anderen Gründen Interesse am praktischen methodischen Arbeiten haben. Das Computerpraktikum ist für beides die ideale Vorbereitung.
Software
In der Veranstaltung wird zumeist mit Excel und der OpenSource-Software Gretl gearbeitet. Beides ist im CIP I installiert. Es wird jedoch empfohlen, die Software auch auf dem eigenen Laptop zu installieren, da dieser zur Prüfung verwendet wird.
Prüfungsleistung
Als Prüfungsleistung ist eine 60-minütige papierbasierte Klausur vorgesehen. Als Hilfsmittel darf ein eigener Laptop unter Verwendung der im Kurs verwendeten Software Excel und Gretl unter Ausschluss von Kommunikationsmöglichkeiten genutzt werden.
Weitere Informationen finden Sie unter WueStudy und WueCampus.
Praxis der Datenanalyse (Ausgewählte Probleme aus dem Bereich Methoden) (10168000)
Dr. Lukas Kagerbauer
Angeboten im: Sommersemester
Lehrveranstaltung: Praxis der Datenanalyse (2 SWS, Bachelorstudiengänge)
Theorie und Praxis in der Aufbereitung und Analyse von Wirtschaftsdaten
Die gesamte Lehrveranstaltung findet in Präsenz statt.
Die Links zu den Sessions befinden sich im Kursraum.
Konzept und Inhalt
Die tägliche Arbeit in allen Bereichen der Wirtschaft – Unternehmen, Wissenschaft, Institutionen und Politik – basiert auf der Gewinnung, Verarbeitung und Analyse von verschiedenen Datentypen. Daten müssen dabei im Regelfall zunächst gesammelt oder sogar generiert werden. Der Datenbezug ist jedoch nur die eine Seite der Medaille. Auf der anderen Seite geht es darum, die Daten mit Hilfe verschiedener Software-Lösungen zielgerichtet und mit vernünftigen Methoden zu modifizieren, verarbeiten und schließlich zu interpretieren. Voraussetzung hierzu sind theoretische und praktische Kenntnisse über den Umgang mit verschiedenen Statistikprogrammen (wie bspw. der freien Software R) sowie verschiedenen Techniken der Datenaufbereitung und Filterung. Die Lehrveranstaltung richtet sich an Studierende der Wirtschaftswissenschaften im Bachelorstudium sowie Bachelorstudierende weiterer Fachrichtungen (u.a. Wirtschaftsinformatik) mit wirtschaftlichem Bezug.
Zuordnung
Diese Vorlesung ist ein Wahlpflichtfach, welches im Bachelorstudiengang „Wirtschaftswissenschaft“ als „Ausgewählte Probleme aus dem Bereich Methoden“ und im Bachelorstudiengang „Wirtschaftsmathematik“ als „Ausgewählte Probleme der Wirtschaftswissenschaft“ eingebracht werden kann.
Programm und Ablauf
Die Lehrveranstaltung gliedert sich im Wesentlichen in zwei Blöcke: (1) Theorie & Anwendung und (2) Einblicke in die Praxis:
- Die Lehrveranstaltung greift v.g. Themen auf und umfasst einen theoretischen und einen praktischen Teil. Im Theorieteil werden u.a. Grundkenntnissen im technischen Umgang mit diversen Statistikdatenbanken (Destatis, Genesis, Eurostat, Agentur für Arbeit etc.) und der Statistiksoftware R vermittelt.
- Der Praxisteil umfasst eine Reihe an interaktiven Expertenvorträgen mit anschließender Diskussion.
Das Modul richtet sich an Studenten der Wirtschaftswissenschaften im Bachelorstudium sowie Bachelorstudenten weitere Fachrichtungen (u.a. Wirtschaftsinformatik) mit wirtschaftlichem Bezug und wird als Blockveranstaltung durchgeführt (s. unten).
TERMINPLANUNG
Einführungsveranstaltung
Fr. 29.04.2022, 13:15 – 14:00 Uhr: Einführung
[Ort: Uni Sanderring, CiP Pool, Raum 409]
Praxisvortrag (1)
Fr. 06.05.2022, 13:15– 15:30 Uhr: Empirische Arbeitsmarktforschung - Einblicke in die Arbeit eines Wirtschaftsforschungsinstituts (WifOR Darmstadt) [via Zoom]
Einführung in die Statistik-Software R / Anwendung (1)
Fr. 13.05.2022, 13:15 – 16:30 Uhr: Theorie, Übung und Anwendung von R
[Ort: Uni Sanderring, CiP Pool, Raum 409]
Fr. 20.05.2022, 13:15 – 16:30 Uhr: Theorie, Übung und Anwendung von R
[Ort: Uni Sanderring, CiP Pool, Raum 409]
Praxisvortrag (2)
Fr. 27.05.2022, 13:15– 15:30 Uhr: Statistik bei der Bundesagentur für Arbeit [via Zoom]
Praxisvortrag (3)
Fr. 03.06.2022, 13:15– 15:30 Uhr: tba
Einführung in die Statistik-Software R / Anwendung (2)
Fr. 10.06.2022, 13:15 – 16:30 Uhr: Theorie, Übung und Anwendung von R
[Ort: Uni Sanderring, CiP Pool, Raum 409]
Fr. 17.06.2022, 13:15 – 16:30 Uhr: Theorie, Übung und Anwendung von R
[Ort: Uni Sanderring, CiP Pool, Raum 409]
Praxisvortrag (4)
Fr. 24.06.2022, 13:15– 15:30 Uhr: Baeren.io – Vom Sensor bis zur Analyse,
Ort: tba
Summary
Fr. 22.07.2022, 13:15 – 14:00 Uhr: Zusammenfassung und
Klausurvorbereitung
[Ort: Uni Sanderring, CiP Pool, Raum 409]
Klausur
Fr. 29.07.2022, Klausur; Dauer: 60 Min (Uhrzeit und Ort: tba)
Alle Links, Informationen und Materialien findet man im Kursraum auf WUECAMPUS.
Stand: 06.04.2022
Kontakt:
Dr. Lukas Kagerbauer (lukas.kagerbauer@uni-wuerzburg.de)
Dr. Manuel Rademaker (manuel.rademaker@uni-wuerzburg.de)
