Module 31-M-ASM1 Advanced Statistical Methods I

Faculty

Person responsible for module

Regular cycle (beginning)

Every winter semester

Credit points and duration

8 Credit points

For information on the duration of the modul, refer to the courses of study in which the module is used.

Competencies

Die Studierenden erarbeiten sich durch den Besuch verschiedener Veranstaltungen vertiefte fachliche Kompetenzen.

Ausbildungsziel dieses Moduls ist unter anderem die Erlangung der Fähigkeit zur Spezifikation, Schätzung und Simulation empirisch fundierter Modelle. Schwerpunkt von quantitativen Methoden in den Wirtschaftswissenschaften ist die Bereitstellung und Analyse von Datenmaterial in Bezug auf eine oder mehrere ökonomische Fragestellungen. Dabei steht die konkrete praktische, sprich numerische Umsetzung der Verfahren im Vordergrund. Die Studierenden sollen statistische und ökonometrische Modellierung als Methode begreifen, um der heutigen Datenflut adäquate Konzepte entgegen zu stellen, die es erlauben, den Informationsgehalt in Daten zu erkennen, zu beschreiben und gleichzeitig Fehlschlüsse zu vermeiden. Dabei spielt die Allgemeingültigkeit der quantitativen Methoden eine zentrale Rolle, so dass sich das Anwendungsspektrum als beeindruckend breit herausstellt.

Students acquire advanced skills of theory and application of statistical methods in a range of application areas.

The goal of this module is to acquire competences for the specification, estimation and simulation of empirically validated models. The focus of quantitative methods in economics lies on the provision and analysis of data based on an underlying economical research question, where typically the numerical application of methods is in the center of attention. Students learn to use statistical and econometrical models as a method to extract information from the growing amount of data. Hereby a special emphasis is given to acquire competences in the usage of generally applicable modeling paradigms and methods in order to allow for a widespread application to a large number of application areas.

Content of teaching

Die Studierenden erwerben in diesem Modul vertiefende Kenntnisse. Die Inhalte des Moduls sind statistische Modelle und Fragestellungen, die insbesondere Strukturfragen, wissenschaftliche Instrumente und Methoden umfassen.

Die in dem Modul zusammengefassten Veranstaltungen beschäftigen sich mit datenanalytischen und datenbankorientierten Methoden und Modellen. Dabei gehen die Veranstaltungen über das Bachelor-Niveau hinaus und vermitteln einen tieferen Einblick in die entsprechende Thematik.

Die Liste der angebotenen Veranstaltungen ist umfangreich und nicht alle Veranstaltungen werden je Moduldurchlauf angeboten.

In this module students acquire advanced competences in the area of statistical modeling including structural issues, scientific tools and methods.

The courses included in this module discuss data analytic and data base oriented methods and models. The courses extend material acquired in introductory courses and offer insights into the areas that also qualify for a deeper understanding of the methods.

Recommended previous knowledge

Necessary requirements

Explanation regarding the elements of the module

Es sind zwei Veranstaltungen zu verschiedenen Themengebieten zu belegen.

Module structure: 1 bPr 1

Courses

Veranstaltungen aus dem Bereich Statistik und/oder in (einem) methodisch verbundenen Gebiet(en) (I.)
Type lecture o. lecture with exercises
Regular cycle WiSe
Workload5 120 h (30 + 90)
LP 4
Veranstaltungen aus dem Bereich Statistik und/oder in (einem) methodisch verbundenen Gebiet(en) (II.)
Type lecture o. lecture with exercises
Regular cycle WiSe
Workload5 120 h (30 + 90)
LP 4

Examinations

written examination o. oral examination
Allocated examiner Person responsible for module examines or determines examiner
Weighting 1
Workload -
LP2 -

60- bis 90-minütige Klausur oder 15- bis 20-minütige mündliche Prüfung.

The module is used in these degree programmes:

Degree programme Profile Recom­mended start 3 Duration Manda­tory option 4
Data Science / Master of Science [FsB vom 06.04.2018 mit Änderungen vom 01.07.2019, 02.03.2020 und 21.03.2023] Variante 1 1. one semester Compul­sory optional subject
Data Science / Master of Science [FsB vom 06.04.2018 mit Änderungen vom 01.07.2019, 02.03.2020 und 21.03.2023] Variante 2 1. one semester Compul­sory optional subject

Automatic check for completeness

The system can perform an automatic check for completeness for this module.


Legend

1
The module structure displays the required number of study requirements and examinations.
2
LP is the short form for credit points.
3
The figures in this column are the specialist semesters in which it is recommended to start the module. Depending on the individual study schedule, entirely different courses of study are possible and advisable.
4
Explanations on mandatory option: "Obligation" means: This module is mandatory for the course of the studies; "Optional obligation" means: This module belongs to a number of modules available for selection under certain circumstances. This is more precisely regulated by the "Subject-related regulations" (see navigation).
5
Workload (contact time + self-study)
SL
Study requirement
Pr
Examination
bPr
Number of examinations with grades
uPr
Number of examinations without grades
Diese Leistung kann gemeldet und verbucht werden.