310601 Zeitreihenanalyse (V) (SoSe 2023)

Contents, comment

Vorlesung:
- Beginn am 14.4., da der 7.4. (Karfreitag) ein Feiertag ist.

Praktische Übung:
- angeboten von Lennart Oelschläger: 310602 Praktische Übung zur Zeitreihenanalyse (Ü) (SoSe 2023)

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, angewandte Statistik oder Einführung in die Mikroökonometrie behandelt wird.

Hilfreich sind darüber hinaus Kenntnisse in R oder aber die Bereitschaft, sich R-Kenntnisse anzueignen. Dies gilt besonders für die Übung, aber auch für die Vorlesung sind Grundkenntnisse in R ein Vorteil.

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

Die Hauptquelle der Vorlesung ist das Buch Diebold, F.X. (2007). Elements of Forecasting. Thomson South Western, Mason. (4e)

Dabei handelt es sich um ein amerikanisches Lehrbuch. Es ist schon ein wenig alt, aber die Themen und Methoden in dieser Einführung in die Zeitreihenanalyse sind immer noch aktuell.

Eine Alternative dazu ist Jeffrey M. Wooldridge (2013): Introductory Econometrics - A Modern Approach, South-Western. (4. oder 5. Auflage), den ich in der Einführung in die Ökonometrie verwende.

Part 1 dient zur Wiederholung des Klassischen Linearen Regressionsmodells. Kapitel 10 bietet eine Diskussion der Verwendung von Kleinstquadraten im Zeitreihenfall und stellt eine Alternative zum Diebold dar.

5. Verzani, John (2002): Simple R. Einzusehen unter http://cran.r-project.org/doc/contrib/Verzani-SimpleR.pdf

Teaching staff

Dates ( Calendar view )

Frequency Weekday Time Format / Place Period  
weekly Fr 8-10 U2-205 03.04.-14.07.2023
not on: 4/7/23

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Subject assignments

Module Course Requirements  
31-M23 Profilmodul Statistische Methoden Zeitreihenanalyse Student information
31-SW-StaM Statistische Methoden Zeitreihenanalyse Student information

The binding module descriptions contain further information, including specifications on the "types of assignments" students need to complete. In cases where a module description mentions more than one kind of assignment, the respective member of the teaching staff will decide which task(s) they assign the students.


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SS2023_310601@ekvv.uni-bielefeld.de
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If the reference number is used for several courses in the course of the semester, use the following alternative address to reach the participants of exactly this: VST_389104149@ekvv.uni-bielefeld.de
Notes:
Additional notes on the electronic mailing lists
Last update basic details/teaching staff:
Thursday, November 17, 2022 
Last update times:
Friday, February 3, 2023 
Last update rooms:
Friday, February 3, 2023 
Type(s) / SWS (hours per week per semester)
lecture (V) / 2
Department
Faculty of Business Administration and Economics
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389104149