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310601 Zeitreihenanalyse (V) (SoSe 2020)

Inhalt, Kommentar

  1. %#%#% Besonderheiten im SoSe 2020 #%#%#%

Aufgrund der besonderen Umstände in diesem Sommersemester werden Vorlesung und Praktische Übung (PÜ) ausschließlich digital durchgeführt, soll heißen:
- Upload von Folien und Vorlesungsvideo am Tag der Veranstaltung, Beginn ist also am kommenden Dienstag, 21.4.2020
- Dadurch entfällt leider die Möglichkeit zur direkten Interaktion
- Aber: Möglichkeit über das Forum des Lernraums Fragen zur Vorlesung zu stellen oder eine Diskussion zu beginnen: bitte ausgiebig nutzen!
- Genaueres zu den Modalitäten der PÜ in der ersten Vorlesung.
- Konkretes zur Prüfung(sform) steht noch nicht fest: voraussichtlich Modulklausur wie sonst auch.

  1. %#%#% Veranstaltungsbeschreibung #%#%#%

In der Zeitreihenanalyse werden Daten mit zeitlicher Ordnung analysiert, um z.B. den zukünftigen Verlauf der Reihen zu prognostizieren.

Die Vorlesung behandelt das klassische Komponentenmodell der Zeitreihenanalyse. Demnach besteht eine Zeitreihe aus den Komponenten

- Trend
- Saison
- Zyklische Komponente
- Restkomponente

die in der Veranstaltung näher betrachtet werden. Behandelt werden unterschiedliche Möglichkeiten der Diagnose und Modellierung der ersten drei Komponenten. Für Anwendungsbeispiele wird die statistische Programmiersprache R verwendet.

Als Grundlage dient das klassische lineare Regressionsmodell wie es in den Veranstaltungen Einführung in die Ökonometrie und Einführung in die Mikroökonometrie behandelt wird. Hilfreich sind darüber hinaus Kenntnisse in R oder aber die Bereitschaft, sich R-Kenntnisse anzueignen.

Die Themen der Veranstaltung werden in der zugehörigen Praktischen Übung (PÜ) vertieft und, vor allem mithilfe von R, angewandt.

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

Empfohlene Vorkenntnisse sind die, die in den Veranstaltungen Statistik 1 und 2 sowie Einführung in die Ökonometrie (Bachelor WiWi) sowie im R-Kurs "Erste Schritte in R" vermittelt werden.

Eine eigene Erarbeitung des statistischen/ökonometrischen Hintergrundwissens kann mithilfe des Wooldridge (Part 1 und Appendix des Buchs; genaue Quelle siehe 4. Literaturangabe) geschehen. Zum Erlernen von R kann bspw. SimpleR verwendet werden (5. Literaturangabe) oder andere Tutorien.

Literaturangaben

1. Diebold, F.X. (2007). Elements of Forecasting. Thomson South Western,
Mason. (4e)
2. Neusser, K. (2009). Zeitreihenanalyse in den Wirtschaftswissenschaften.
Vieweg+Teubner Verlag, Wiesbaden. Online-Zugang
3. Cowpertwait, P.S.P. und Metcalfe, A.V. (2009). Introductory Time Series with
R. Springer Verlag.
4. Jeffrey M. Wooldridge (2013): Introductory Econometrics - A
Modern Approach, South-Western. (4. oder 5. Auflage) Part 1 zur Wiederholung des Klassischen Linearen Regressionsmodells.
5. Verzani, John (2002): Simple R. Einzusehen unter http://cran.r-project.org/doc/contrib/Verzani-SimpleR.pdf

Lehrende

Termine (Kalendersicht )

Rhythmus Tag Uhrzeit Ort Zeitraum  
wöchentlich Di 10-12 H9 20.04.2020-17.07.2020

Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
31-M23 Profilmodul Statistische Methoden Zeitreihenanalyse Studieninformation
31-SW-StaM Statistische Methoden Zeitreihenanalyse Studieninformation

Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.

Studiengang/-angebot Gültigkeit Variante Untergliederung Status Sem. LP  
Studieren ab 50    
Konkretisierung der Anforderungen
Keine Konkretisierungen vorhanden
Lernraum
Teilnehmer*innen
Automatischer E-Mailverteiler der Veranstaltung
Änderungen/Aktualität der Veranstaltungsdaten
Sonstiges