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Lehrstuhl für Ökonometrie

Lehrveranstaltungen und Übungen

Prof. Dr. Martin Kukuk

Angeboten im: Wintersemester

Beginn: 17.10.2023

Dienstags, 12 - 14 Uhr, HS 414

Mittwochs, 10 - 12 Uhr, HS 414

Allgemeines

Die Vorlesung baut inhaltlich auf das Pflichtmodul Grundlagen der Quantitativen Wirtschaftsforschung im Bachelorstudiengang auf. Die dort eingeführte Regressionsanalyse wird in dieser Veranstaltung vertieft und erweitert.

Die Vorlesung findet vierstündig statt, so dass die Veranstaltung "Ökonometrie 1" bis ungefähr Weihnachten dauert und "Ökonometrie 2" direkt im Anschluss beginnt. Der genaue Beginn von Ökonometrie 2 wird in der Vorlesung und im WueCampus Kursraum bekannt gegeben. Ökonometrie 1 wird mit einer einstündigen Klausur in der regulären Prüfungszeit geprüft. Es wird empfohlen, die Prüfung zu Ökonometrie 2 in Kombination mit Ökonometrie 1 abzulegen. Sie erhalten für die abgelegten Prüfungen in Ökonometrie 1 und 2 jeweils 5 ECTS Punkte. Grundkenntnisse aus Statistik und Mathematik des Grundstudiums sind erforderlich; sie werden aber in der Veranstaltung und in der Übung kurz wiederholt.

Gliederung

  1. Einführung (Problematik, Daten, Korrelation/Kausalität etc.)
  2. Statistische Grundlagen
  3. Lineare Regressionsanalyse (OLS, Gauss-Markov-Theorem)
  4. Ergänzende Bemerkungen zum multiplen Regressionsmodell (Restriktionen, Hypothesen, Tests)
  5. Spezifikationsanalysen
  6. Multikollinearität
  7. Das verallgemeinerte lineare Regressionsmodell (Verletzungen des lin. Modells, Tests, GLS, dynamische Modelle)

Literaturhinweise

Amemiya, T.: Introduction to Statistics and Econometrics, Harvard Univ. Press
Baltagi, B.: Econometrics, Springer Verlag
Greene, W. H.: Econometric Analysis, Philip Allan
Hackl, P.: Einführung in die Ökonometrie, Pearson Studium München
Hamilton, J. D. : Time Series Analysis, Princeton University Press
Hansen, G.: Quantitative Wirtschaftsforschung, Vahlen
Harvey, G.: The Econometric Analysis of Time Series, Philip Allan
Hendry, D.: Dynamic Econometrics, Oxford University Press
Hübler, O.: Ökonometrie, Gustav Fischer
Johnston, J. und J. DiNardo: Econometric Methods, McGraw Hill
Kennedy, P.: A Guide to Econometrics,  Blackwell
Maddala, G. S.: Introduction to Econometrics, Prentice Hall
Pindyck, R. und D. Rubinfeld: Econometric Models and Economic Forecasts, McGraw Hill
Ronning, G.: Mikroökonometrie, Springer Verlag
Studenmund, A. H.: Using Econometrics, Pearson
Verbeek, M.: Modern Econometrics, John Wiley
Winker, P.: Empirische Wirtschaftsforschung, Springer Verlag

Weitere Informationen finden Sie im WueCampus Kursraum und unter WueStudy.

Emily Fuchs, M.Sc.

Übung zu "Ökonometrie 1":

Montag, 12 - 14 Uhr, HS 413

Dienstag, 10 - 12 Uhr, HS 413

Beginn der Übung: 23./24.10.2023

Übung zu "Ökonometrie 2":

Montag, 12 - 14 Uhr, HS 413

Beginn der Übung: 08.01.2024

Sowohl für Ökonometrie 1 als auch für Ökonometrie 2 werden Vektor- und Matrixoperationen wiederholt, die für das Verständnis der Inhalte der Vorlesung und Übung benötigt werden. Diese Wiederholungen finden für Ökonometrie 1 als 4- stündiger Block an einem gesonderten Termin statt. Der Termin wird zu gegebener Zeit bekannt gegeben. Für Ökonometrie 2 findet die 2-stündige Wiederholung am ersten Übungstermin (08.01.2023) statt.

Weiterhin bieten wir einen 4-stündigen R Einführungskurs für Ökonometrie 2 an.

Weitere Informationen finden Sie im WueCampus Kursraum und über WueStudy.

Prof. Dr. Martin Kukuk

When: Summer term

Tuesday 14 pm - 16 pm - HS 413 - Begin of the lecture: 04/18/2023.

The lecture will be held live in class.

This course is equivalent to "Ökonometrie 1" given in winter terms except that it is held in English. Its content builds on the mandatory undergraduate course “Econometrics” where the simple regression analysis was introduced. We will repeat this chapter, extend it to multiple regression, and study its foundation in greater detail using a geometrical approach. Basic knowledge of undergraduate math and statistics is required although they will be repeated shortly in the lecture and also in the tutorial.

Course outline

  1. Introduction (building blocks, data, linear vs. non-linear models)
  2. Basic statistical concepts
  3. Classical linear regressions (simple and multiple regressions, matrix notation, OLS, Gauss-Markov, variance decomposition)
  4. Further Topics in regression analysis (restrictions, joint hypotheses testing)

References

Amemiya, T.: Introduction to Statistics and Econometrics, Harvard Univ. Press
Baltagi, B.: Econometrics, Springer Verlag
Greene, W. H.: Econometric Analysis, Philip Allan
Hackl, P.: Einführung in die Ökonometrie, Pearson Studium München
Hamilton, J. D.: Time Series Analysis, Princeton University Press
Hansen, G.: Quantitative Wirtschaftsforschung, Vahlen
Harvey, G.: The Econometric Analysis of Time Series, Philip Allan
Hendry, D.: Dynamic Econometrics, Oxford University Press
Hübler, O.: Ökonometrie, Gustav Fischer
Johnston, J. und J. DiNardo: Econometric Methods, McGraw Hill
Kennedy, P.: A Guide to Econometrics,  Blackwell
Maddala, G. S.: Introduction to Econometrics, Prentice Hall
Pindyck, R. und D. Rubinfeld: Econometric Models and Economic Forecasts, McGraw Hill
Ronning, G.: Mikroökonometrie, Springer Verlag
Studenmund, A. H.: Using Econometrics, Pearson
Verbeek, M.: Modern Econometrics, John Wiley
Winker, P.: Empirische Wirtschaftsforschung, Springer Verlag

Further information can be found on WueStudy and WueCampus.

Emily Fuchs, M.Sc.

Tuesday, 16:00 - 18:00 -  HS 317 - Begin of exercises: 18/04/23

The exercise will be held live in class and will take place in an irregular 14-day rythm.

For further information, please visit WueStudy  and WueCampus.

Prof. Dr. Martin Kukuk

Angeboten im: Sommersemester

Mittwoch, 10-12 Uhr - SR 226 - Beginn: 19.04.2023

Die Vorlesung findet in Präsenz statt.

In dieser Veranstaltung werden das klassische bzw. das verallgemeinerte lineare Regressionsmodell, die im Basiskurs diskutiert wurden, in verschiedene Richtungen erweitert. Damit werden die Hilfsmittel bereitgestellt, um die in realen Datensätzen auftretenden Verletzungen der klassischen oder auch verallgemeinerten Annahmen des linearen Regressionsmodells adäquat behandeln zu können. Außerdem wird die Basis geschaffen, neuere empirische Forschungsarbeiten zu verstehen.

Gliederung

  1. Das Maximum-Likelihood Schätzprinzip (ML)
  2. Fehler-in-den-Variablen, Instrumentalvariablenschätzung
  3. Die generalisierte Momentenmethode (GMM)
  4. Spezielle Probleme bei Zeitreihenregressionen

Literaturhinweise

Amemiya, T.: Introduction to Statistics and Econometrics, Harvard University Press.
Baltagi, B.: Econometrics, Springer Verlag.
Greene, W. H.: Econometric Analysis, 3rd ed., Philip Alan.
Kennedy, P.: A Guide to Econometrics, 4th ed., Blackwell.
Verbeek, M.: Modern Econometrics, John Wiley.

Desweiteren steht bei WueCampus Lehrmaterial zur Verfügung. Zum Login benötigen Sie ein Passwort, das Ihnen in der ersten Veranstaltung mitgeteilt wird.

Weitere Informationen finden Sie im WueCampus Kursraum und auf WueStudy.

Emily Fuchs, M.Sc.

Donnerstag, 14.00 - 16:00 Uhr - SR - Beginn: 20.04.2023

Die Übung findet in Präsenz statt.

Diese Übung ist eine vorlesungsbegleitende Veranstaltung zu "Ökonometrie 3" von Prof. Kukuk. Sie dient der Vertiefung des dort behandelten Stoffes sowie seiner Einübung, u.a. computerunterstützt. Der Kurs wird in einem (unregelmäßigen!) 14-tägigen Rhythmus angeboten. 

Weitere Informationen finden Sie im WueCampus Kursraum und auf WueStudy.

Dr. Manfred Plagens

Die Veranstaltung kann im WS 23/24 leider krankheitsbedingt nicht stattfinden.

Beginn: - , Raum: -

Diese Vorlesung ist ein Wahlpflichtmodul des Schwerpunkts  "Forschungsmethoden" sowie der Vertiefungen "Europäische Wirtschaft" 
 und "Wirtschaftspolitik" der Masterstudiengänge "Business Management"  und "Economics".
Die Vorlesung informiert  über die wichtigsten Indikatoren und  Berichtssysteme der europäischen und deutschen Wirtschaftsstatistik. 

 

Weitere Informationen finden Sie im WueCampus Kursraum und auf WueStudy.

Gliederung

     1.    Gegenstand und Aufgaben der Wirtschaftsstatistik
     2.    Methoden der deskriptiven Statistik
     3.    Das Europäische System der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen
     4.    Konjunkturindikatoren
     5.    Preis- und Mengenindizes
     6.    Demographische Strukturen und Prozesse
     7.    Erwerbstätigkeit und Arbeitsmarkt
     8.    Öffentliche Finanzen
     9.    Geld und Kredit in der Europäischen Währungsunion
    10.    Statistiken und Datenbanken des EuroStat und der EZB

Literaturhinweise

  1. BRÜMMERHOFF, D./ GRÖMLING, M: Volkswirtschaftliche Gesamtrechnungen, 10. Aufl.; München/Wien: De Gruyter/Oldenbourg 2015.
  2. ECB (Ed.):     ECB Statistics; Frankfurt: European Central Bank 2023. EuroStat (Ed.): Statistical Requirements Compendium – 2023 edition; Luxembourg: Office for Official Publications of the European Communities 2023.
  3. EuroStat (Ed.): European Economic Statistics; Luxembourg: Office for Official Publications of the European Communities 2023.
  4. HEMMER, H.-R./LORENZ, A.: Grundlagen der Wachstumsempirie; München: Vahlen 2004.
  5. JUNIUS, K. u.a.: Handbuch Europäische Zentralbank; Bad Soden/Ts.: Uhlenbruch 2002.
  6. KRUG, W./NOURNEY, M./SCHMIDT, J.: Wirtschafts- und Sozialstatistik, 6. Aufl.; München/Wien: Oldenbourg 2014.
  7. LEINER, B.: Europäische Wirtschaftsstatistik, 3. Aufl.; München/Wien: Oldenbourg 1997.
  8. v.d. LIPPE, P.: Wirtschaftsstatistik, 5. Aufl.; Stuttgart: Lucius & Lucius 1996.
  9. v.d. LIPPE, P. (Hrsg.): Wirtschafts- und Sozialstatistik heute; Sternenfels: Vlg. Wissenschaft und Praxis 1997.
  10. MOSLER, K./SCHMIDT, F.: Beschreibende Statistik und Wirtschaftsstatistik, 3. Aufl.; Berlin/Heidelberg: Springer 2006.
  11. OECD (Hrsg.):  Was ist Wirtschaftswachstum?; Paris: OECD Publishing 2005. PINNEKAMP; H.-J./SIEGMANN, F.: Deskriptive Statistik, 5. Aufl.; München/Wien: Oldenbourg 2008.
  12. RINNE, H.:    Wirtschafts- und Bevölkerungsstatistik, 2. Aufl.; München/Wien: Oldenbourg 1996.
  13. SCHULZE, P.: Beschreibende Statistik. 6. Aufl.; München/Wien: Oldenbourg 2007. STOBBE, A.:Volkswirtschaftliches Rechnungswesen, 8. Aufl.; Berlin/Heidelberg/New York: Springer 1994.
  14. WINKLER, O.: Interpreting Economic and Social Data; Berlin/Heidelberg: Springer 2009.

Weitere Literatur- und Quellenangaben werden über den WueCampus-Kurs "Europäische Wirtschaftsstatistik" zur Verfügung gestellt.

 

 

Prof. Dr. Martin Kukuk

Angeboten im: Sommersemester

Dienstag, 10 - 12 Uhr - HS 124 - Beginn: 18.04.2023

Die Vorlesung findet in Präsenz statt.

In dieser Veranstaltung werden grundlegende Methoden der empirischen Finanzmarktforschung dargestellt, wobei die Modelle, die im Basiskurs behandelt wurden, als Grundlage vorausgesetzt werden.

Gliederung

  1. Informationseffizienz
  2. Random-Walk
  3. Theoretische Marktmodelle
  4. Ereignisstudien
  5. Univariate Modellierung von Zeitreihendaten
  6. Modelle zur Erklärung der Volatilität (ARCH und GARCH)
  7. Schätzung des CAPM

Literaturhinweise

Alexander, C.: A Guide to Financial Data Analysis, Wiley.
Campbell, J. Y., Lo, A. W., MacKinley, A. C.: The Econometrics of Financial Markets, Princeton University Press.
Geyer, A.: Information, Erwartung und Risiko. Aspekte der Verteilung, Abhängigkeit und Varianz von finanzwirtschaftlichen Zeitreihen, Verlag V. Florentz.
Hamilton, J. D.: Time Series Analysis, Princeton University Press.
Mills, T.: Econometric Modelling of Financial Time Series, Cambridge University Press.
Taylor, S.: Modelling Financial Time Series, Wiley.

Weitere Informationen finden Sie im WueCampus Kursraum und auf WueStudy.

Dr. Tamara Schamberger

Montag, 14 - 16 Uhr - SR 227 - Beginn: 24.04.2023

Die Übung findet in Präsenz statt.

Diese Übung ist eine vorlesungsbegleitende Veranstaltung zur "Finanzmarktökonometrie" von Prof. Kukuk. Es dient der Vertiefung des dort behandelten Stoffes sowie seiner Einübung, u.a. computerunterstützt. Die Übung entspricht nur 1 SWS und findet daher nicht wöchentlich statt. Einen genauen Zeitplan finden Sie ihm WueCampus Kursraum.

Weitere Informationen finden Sie im WueCampus  Kursraum und auf WueStudy.

Prof. Dr. Martin Kukuk

Bitte beachten Sie, dass die Vorlesung Mikroökonometrie derzeit nicht angeboten wird!

Die Veranstaltung vermittelt Grundlagen, Methoden und Konzepte zur Analyse von Individualdaten. Dabei wird die Skalierung der beobachteten Daten adäquat behandelt. Die für diese Art von Daten wichtige Maximum-Likelihood Methode wird ausführlich erläutert.

Gliederung

  1. Was ist Mikroökonometrie?
  2. Modelle für qualitativ abhängige Variablen
  3. Modelle für begrenzt abhängige Variablen
  4. Zeitabhängige Modelle

Literaturhinweise

Greene, W. H.: Econometric Analysis, Philip Alan.
Ronning, G.: Mikroökonometrie, Springer Verlag.
Verbeek, M.: Modern Econometrics, Wiley.
Winkelmann, R., Boes, S.: Analysis of Microdata, Springer Verlag.

Weitere Informationen finden Sie im WueCampus Kursraum und auf WueStudy.

Bitte beachten Sie, dass die Übung Mikroökonometrie derzeit nicht angeboten wird!

Diese Übung ist eine vorlesungsbegleitende Veranstaltung zur "Mikroökonometrie" von Prof. Kukuk. Es dient der Vertiefung des dort behandelten Stoffes sowie seiner Einübung, u.a. computerunterstützt. Der Kurs wird im 14-tägigen Rhythmus angeboten.

Weitere Informationen finden Sie im WueCampus Kursraum und auf WueStudy.

Angeboten im: Wintersemester

Allgemeine Informationen

Im Seminar "Ökonometrie" sollen Themen der Ökonometrie eigenständig in einer Seminararbeit erarbeitet und anschließend im Rahmen eines Seminarvortrags präsentiert werden. Themen können auf den Masterveranstaltungen des Lehrstuhls, d.h. vorzugsweise auf den Inhalten der Veranstaltungen "Ökonometrie 3" und "Finanzmarktökonometrie", aufbauen. Außerdem können auch andere ökonometrische Methoden, die nicht Teil der Masterveranstaltungen sind, behandelt werden. Die genaue Themenabsprache erfolgt dabei individuell mit den Mitarbeitern des Lehrstuhls. Formale Hinweise finden Sie hier.

 

Zeitplan des Seminars:

Themenabsprache: nach individueller Absprache

Abgabe der schriftlichen Seminararbeiten: ca. 1 Woche vor Weihnachten

Seminarpräsentationen: ca. 1 - 2 Wochen nach den Weihnachtsferien

 

Themenvorschläge

Volatilitätsmodellierung von Finanzmarktdaten

Maximum Likelihood Schätzung

Paneldatenanalyse

Vektorautoregressive Modelle

 

Genaue Informationen entnehmen Sie bitte dem WueCampus Kursraum, in den Sie automatisch eingeschrieben werden, sobald Sie für die Seminararbeit zugelassen wurden. Für Fragen zum Seminar wenden Sie sich an emily.fuchs@uni-wuerzburg.de