310601 Zeitreihenanalyse (V) (SoSe 2022)

1. %#%#% Besonderheiten im SoSe 2022 #%#%#%

Vorlesung:
- Beginn am 27.4. in Präsenz (soweit möglich)
- Dauer jeder Sitzung länger (etwa 1h 45min)
Praktische Übung:
- Beginn am 2.5. in Präsenz, Details in erster Sitzung

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 mithilfe von R angewandt.

Requirements for participation, required level

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 eines der zahlreich verfügbaren Online-Tutorien.

Bibliography

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