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Sommersemester 2006 - Abteilung Volkswirtschaftslehre der ...

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Organisatorisches:<br />

Die Seminarleistung umfasst 1) einen Seminarvortrag, 2) eine<br />

Seminararbeit und 3) das Abhalten eines Koreferates. Die Seminararbeit<br />

kann entwe<strong>der</strong> eine ökonometrische Anwendung unter Verwendung realer<br />

Datensätze beinhalten o<strong>der</strong> ein Thema aus <strong>der</strong> ökonometrischen Theorie in<br />

Verbindung mit einer Simulationsstudie behandeln.<br />

Empfohlene Literatur:<br />

Greene, W.H.: Econometric Analysis, New York, Prentice Hall<br />

Wooldridge, J.M.: Introductory Econometrics, Mason/Ohio, Thompson<br />

Ronning, G.: Mikroökonometrie, Heidelberg, Springer<br />

Course title: Seminar on Microeconometrics<br />

Instructor: PD Dr. Martin Biewen<br />

Method (hours per week): seminar (2)<br />

Examination: seminar presentation, seminar paper, discussion of somebody<br />

else's presentation<br />

ECTS-Credits: 6<br />

Course description: The seminar focuses on microeconometric methods<br />

and their applications, especially in labor economics.<br />

Contact person: If you intend to participate in this seminar, please contact<br />

Martin Biewen, martinbiewen.de, Tel. 069/798 28304<br />

Statistik<br />

Econometrics II<br />

Vorlesung und Übung, 4st.<br />

Mo wtl10.15-11.45 24.04.-17.07.<strong>2006</strong><br />

Di wtl12.00-13.30 25.04.-18.07.<strong>2006</strong><br />

Ho<strong>der</strong>lein, Stefan<br />

L 7 P043<br />

L 7 P044<br />

siehe Seite 31<br />

Multivariate Statistik<br />

Vorlesung und Übung, 4st.<br />

Mo wtl13.45-15.15 24.04.-17.07.<strong>2006</strong><br />

Mi wtl10.15-11.45 26.04.-19.07.<strong>2006</strong><br />

Mi wtl10.15-11.45 26.04.-19.07.<strong>2006</strong><br />

Haag, Berthold<br />

L 7 031<br />

L 7 158<br />

L 7 031<br />

Inhalt: Viele Daten sind multivariat. Statistische Inferenz über die Struktur<br />

<strong>der</strong> Daten ist insbeson<strong>der</strong>e dann komplex, falls die Daten hochdimensional<br />

sind. Diese Vorlesung führt in klassische Ansätze <strong>der</strong> multivariaten Statistik<br />

ein: Hauptkomponenten-, Faktor-, Cluster- und Diskriminanzanalyse. Am<br />

Ende <strong>der</strong> Vorlesung wird eine kurze Diskussion neuerer Entwicklungen<br />

gegeben, die durch Anwendungen mit sehr großen Datensätzen motiviert<br />

sind (Data Mining, Statistical Learning). Die Vorlesung diskutiert am Anfang<br />

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