Projektkurs quantitative Wirtschaftswissenschaften

Unterlagen und Literatur

Die Unterlagen zur Vorlesung werden Ihnen über die Lernplattform Moodle zur Verfügung gestellt. Das Passwort für den Beitritt zur Veranstaltung wird in der ersten Vorlesung bekannt gegeben.

Allgemeine Informationen

Die Veranstaltung wird für die folgenden Studiengänge angeboten:   B.Sc. Wirtschaftswissenschaften.

Die Veranstaltung kann als Wahlpflichtmodul VWL, Wahlpflicht BWL oder Wahlpflicht Informatik mit 6 LP angerechnet werden. Alle weiteren Details können dem Modulhandbuch entnommen werden. 

Die Veranstaltung besteht aus wöchentlichen Vorlesungen zu Beginn des Semesters und Selbststudium ab der Mitte des Semesters. In der Vorlesung werden ökonometrische Verfahren diskutiert und mittels der Programmiersprache R angewendet. Im Selbststudium werden verschiedene Projekte direkt von den Studierenden bearbeitet. Diese Projekte werden separat bewertet und ergeben am Ende 70% der Gesamtnote. Am Ende des Semesters wird eine mündliche Klausur 30% der Note ausmachen.  

Termine und verantwortliche Personen

Montag, tba

Dienstag, tba 

Vorlesung: Dr. Alexander Rieber

Inhalt

In dieser Veranstaltung lernen Studierende mit der Programmiersprache R umzugehen und die in der VWL, BWL und Informatik gelernten Inhalte empirisch zu vertiefen. Insbesonder grundlegende Techniken der Datenanalyse werden behandelt und Studierende können diese auf reale Fragestellungen anwenden. 


Gliederung:

Einführung in R

  • RMarkdown
  • Basisfunktionen in R
  • Erstellen von Datensätzen
  • Grafiken und deskriptive Statistiken
  • Inferenz und Regressionsanalysen

Erstes Projekt: Auswirkungen von Ratingänderungen auf Staatsanleihen

  • Einlesen der bereitgestellten Daten
  • Grafische Analyse des Datensatzes
  • Deskriptive Statistiken
  • Evaluation einer Ratingänderung auf Staatsanleihen (Univariate Regression)

Zweites Projekt: Berechnung der eigenen Versicherungsprämie

  • Einlesen externer Daten, insbesondere Sterbetafeln
  • Analyse der Sterbetafeln (Grapfisch und deskriptiv)
  • Berechung einer eigenen Versicherungsprämie
  • Vergleich mit den Versicherungsprämien gehandelter Produkte

Drittes Projekt: Erstellen einer Prognose zum Wirtschaftswachstum

  • Selbstständige Suche von Zeitreihendaten (BIP, Konjunkturindikatoren etc.)
  • Zusammenführung der verschiedenen Zeitreihen
  • Deskriptive Statistiken
  • Eigene Prognose des deutschen Wirtschaftswachstums (Univariate und multivariate Regression)

Viertes Projekt: Analyse von individuellen beruflichen Werdegängen

  • Web-Scraping von LinkedIn Seiten (via CSS-Selektoren)
  • Erstellung eines Datensatzes
  • Grafische Analyse des Datensatzes
  • Deskriptive Analyse des Datensatzes