Beschreibung der Wahlpflichtfächer

Computerpraktikum: Quantitative Wirtschaftsforschung (10162000)

Tamara Schamberger, M.Sc.

Angeboten im: Sommer- und Wintersemester

Beginn: 04.11.2020

Das "Computerpraktikum Quantitative Wirtschaftsforschung" findet im WS 2020/21 vollständig digital statt. Die Vorlesung wird live über Zoom angeboten. Nähere Informationen finden Sie im zugehörigen WueCampus Kursraum.

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 (siehe Abschnitt "Links"). 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.

Weitere Informationen finden Sie unter WueStudy und WueCampus.

Computer Lab in Regression Analysis (10162000)

Tamara Schamberger M.Sc.

Offered in: summer and winter term

start: 04.11.2020

The "Computer Lab in Regression Analysis" will take place via live meetings via Zoom. Further information can be found in the WueCampus course room.

Note: The same lecture is held in German under the name "Computerpraktikum" (see above). You do NOT need to attend both.

Aim

The aim of the lecture is to teach you the basic methods and concepts of statistical inference (e.g., hypothesis testing and regression analysis) their practical application and their correct interpretation. Mathematics, is used throughout the course, however we will not dwell deep into mathematical subtleties but solely (ab)use mathematics as an efficient and unambiguous way of communicating. The focus is on the development of an intuitive understanding of the topics discussed in class while sensitizing you for “real” problems of statistical inference (with particular focus on regression analysis).

Previous knowledge

Principally, attendance of your introductory statistics courses “Grundlagen der Statistik” and “Grundlagen der QWF” are not required, however, a basic understanding of statistics and statistical methodology will be vital in order to follow the course.

Who is the course for?

As lecturer I strongly recommend the course to anyone planning to write any kind of empirical Bachelorthesis (at our chair or at any other chair). Moreover, anyone interested in applied statistics will probably find what she or he is looking for.

Exam

There will be a paper-based exam at the end of the semester.

For ERASMUS students: You also have to register for the exams at Mrs. Stopinska.

Contact:

Agata Stopinska
Sanderring 2, Room 290
Telephone: 0931/31-89969

Praxis der Datenanalyse (Ausgewählte Probleme aus dem Bereich Methoden) (10168000)

Dr. Lukas Kagerbauer

Angeboten im: Sommersemester

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 und zielt im Kern auf folgende Fragestellungen ab:

Wo findet man regionale und überregionale Wirtschaftsdaten für Forschungsarbeiten, Fachvorträge und Projektarbeiten?
Wie unterscheiden sich verschiedene Datentypen und Indikatoren voneinander?
Welche Methoden und Filterverfahren müssen verwendet werden, bevor man die Daten interpretieren kann?
Welche Software-Lösungen kann man dabei verwenden? Gibt es noch mehr als Excel? Vorteile der praktischen Arbeit mit der freien Statistiksoftware R

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 drei Blöcke: Theorie, technische Anwendung und Praxis.

Im ersten Teil der Lehrveranstaltung werden die zuvor aufgeführten Fragestellungen theoretisch erörtert.
Im zweiten Teil geht es um die Vermittlung von Grundkenntnissen im technischen Umgang mit diversen Statistikdatenbanken (Destatis, Genesis, Eurostat, DaReZa, Agentur für Arbeit etc.) und der Statistiksoftware R.
Ergänzt wird der Lehrstoff durch Exkursionen zu regionalen Unternehmen, Institutionen, Forschungsinstituten. Hier besteht u. U. die Möglichkeit zur Präsentation und Diskussion eines zuvor erarbeiteten Themas.

Zu dieser Vorlesung wird eine einstündige Übung (im Anschluss an die jeweilige zweistündige Vorlesung) angeboten.

Termine

Block 1

Fr. xx.04.2020, 14:00 - 16:15 Einführung + Theorie R

Sa. xx.04.2020, 10:00 - 13:30 Theorie und Übung

Block 2

Fr. xx.04.2020, 14:30 - 17:30 Scoutbee GmbH, Würzburg (Exkursion 1)

Sa. xx.04.2020, 10:00 - 13:30 Theorie und Übung

Block 3

Di. xx.05.2020, 15:00 - 17:30 Agentur für Arbeit, Würzburg (Exkursion 2)

Fr. xx.05.2020 12:00 - 20:00 WiFOR, Darmstadt (Exkursion 3)

Review & Klausur

Fr. xx.05.2020, 14:00 - 16:15 Review - Theorie und Übung (Ort: Uni Sanderring, CIP-Pool, 4.OG)

Fr. xx.07.2020, 14:00 - 15:00 Klausur (Ort: Uni Sanderring, Ort: tba)