310551 Stochastische Methoden (V) (SoSe 2019)

Stochastische Methoden beschäftigen sich mit der Berücksichtigung des Zufalls in mathematischen Modellen, die zur Planung (nicht nur) wirtschaftlicher Prozesse verwendet werden. Der Zufall spielt hier einerseits bei der Erstellung der Modelle (zum Beispiel in Form von Stichprobenziehung bei der Datenerhebung) und andererseits bei der Anwendung der Modelle (Planung bezieht sich auf die Zukunft, die selten vollständig bekannt ist) eine Rolle.

In der Vorlesung werden die Grundkonzepte stochastischer Modellierung behandelt. Die Vorlesung hat drei Blöcke:
1. Stochastische Modellierung: Kurzabriss von linearer Regression, Poissonregression, Autoregressionen, diskrete Wahlmodelle: Zusammenhang zwischen realen Prozessen und mathematischen Abbildern davon.
2. Markov-Ketten und -prozesse: Werkzeuge der stochastischen Modellierung
3. Anwendungen.

ACHTUNG: Zu der Vorlesung wird es in diesem Semester - anders als die letzten Jahre - keine PÜ geben.

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

Die Vorlesung behandelt die Grundlagen stochastischer Modellierung. Grundkenntnisse in Statistik und Stochastik sind von Vorteil, alle Konzepte und die verwendete Notation werden in den ersten Vorlesungen wiederholt.

Literaturangaben

Wooldridge J. (2013) Introductory Econometrics. Cengage Learning.
Waldmann K.H., U.M. Stocker (2004): Stochastische Modelle, eine anwendungsorientierte Einführung. Springer.