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Event

Semester: Winter term 2016

2.02.715 Prognoseverfahren -  


Event date(s) | room

  • Dienstag, 18.10.2016 16:00 - 18:00 | A05 1-159
  • Dienstag, 25.10.2016 16:00 - 18:00 | A05 1-159
  • Dienstag, 1.11.2016 16:00 - 18:00 | A05 1-159
  • Dienstag, 8.11.2016 16:00 - 18:00 | A05 1-159
  • Dienstag, 15.11.2016 16:00 - 18:00 | A05 1-159
  • Dienstag, 22.11.2016 16:00 - 18:00 | A05 1-159
  • Dienstag, 29.11.2016 16:00 - 18:00 | A05 1-159
  • Dienstag, 6.12.2016 16:00 - 18:00 | A05 1-159
  • Dienstag, 13.12.2016 16:00 - 18:00 | A05 1-159
  • Dienstag, 20.12.2016 16:00 - 18:00 | A05 1-159
  • Dienstag, 10.1.2017 16:00 - 18:00 | A05 1-159
  • Dienstag, 17.1.2017 16:00 - 18:00 | A05 1-159
  • Dienstag, 24.1.2017 16:00 - 18:00 | A05 1-159
  • Dienstag, 31.1.2017 16:00 - 18:00 | A05 1-159

lecturer

Modules

  • wir875 Prognoseverfahren

Study fields

  • Studium generale / Gasthörstudium

SWS
2

Lehrsprache
deutsch

Anzahl der freigegebenen Plätze für Gasthörende
2

Für Gasthörende / Studium generale geöffnet:
Ja

Hinweise zum Inhalt der Veranstaltung für Gasthörende
Ziel der Lehrveranstaltung ist es, quantitative Prognoseverfahren auszuwählen, anzuwenden und zu bewerten. Die Studierenden erhalten Kompetenzen zur datenorientierten Modellierung ökonomischer Prognoseprobleme aus dem Bereich der Zeitreihen- und Klassifikationsanalyse. In der Lehrveranstaltung werden die Prognoseverfahren theoretisch und anhand realer Datensätze im praktischen Beispiel mit geeigneter Software dargestellt und vermittelt. In den begleitenden Übungen werden Fallstudien anhand realer ökonomischer Datensätze durchgeführt. Die Veranstaltung besteht aus zwei Teilen: die theoretischen Grundlagen werden in der zweistündigen Vorlesung gelegt. In der zweistündigen Übung werden die theoretischen Modelle computergestützt in die Praxis umgesetzt. Die Studierenden werden an die fundamentalen Grundlagen der Zeitreihenökonometrie und ihrer computergestützten Implementierung herangeführt und auf eine mögliche empirische Arbeit vorbereitet.

(Changed: 19 Jan 2024)  | 
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