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Die Veranstaltung richtet sich an Studierende der Wirtschaftswissenschaften mit grundlegenden Kenntnissen in deskriptiver und induktiver Statistik. Die Vorlesung bietet eine praxisorientierte und theoretisch fundierte Einführung in die Methoden der Ökonometrie und vermittelt statistische Verfahren, welche im Rahmen der empirischen Überprüfung ökonomischer Modelle (Hypothesentests bzw. Plausibilitätsprüfungen) Anwendung finden. In der ergänzenden Übung wird der Vorlesungsstoff anhand praktischer Anwendungen vertieft.

Zum Inhalt der regulären Veranstaltung: Aufbauend auf den im Modul "Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung" vermittelten Konzepten der Wahrscheinlichkeitstheorie werden die Studierenden die Fähigkeit zur Auswertung der Information in Zufallsstichproben und wirtschaftsstatistischen Daten besitzen. Insbesondere werden Sie die Kompetenz zur sachgerechten Anwendung statistischer Schätzverfahren und Tests sowie zur Beurteilung und Interpretation statistischer Ergebnisse erwerben.

Im Rahmen der Veranstaltung "Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung" werden die wichtigsten Grundlagen und Methoden vermittelt. Dabei umfasst die deskriptive Statistik verschiedene Fragestellungen der Datenerhebung sowie Methoden, mit denen ein gegebenes Datenmaterial übersichtlich dargestellt bzw. durch wenige aussagekräftige Zahlen wie Lageparameter, Streuungsmaße oder Korrelationskoeffizienten charakterisiert werden können. Die Wahrscheinlichkeitsrechnung befasst sich zunächst mit den grundlegenden Begriffen, wobei vor allem Zufallsvorgänge, die sich durch sogenannte Zufallsvariablen beschreiben lassen, im Vordergrund des Interesses stehen. Außerdem werden mit dem Gesetz der großen Zahlen und dem zentralen Grenzwertsatz zwei wichtige Sätze der Wahrscheinlichkeitsrechnung vorgestellt.

The goal is to familiarize students with the fundamentals of time series analysis. They learn the basic time series models and are able to estimate them, interpret estimation results and apply them for forecasting. They critically examine the methods they have learned.

Contents:

Univariate Time-Series Models
Multivariate Time-Series Models
Modeling Long-Run Relationships
Modeling Volatility and Correlation
Switching and State Space Models

The goal is to familiarize students with the theoretical foundations in asset pricing, as well as to provide them with the relevant skills to conduct empirical tests. After attending the course, students should have a basic understanding of prices in financial markets and be able to conduct empirical asset pricing tests.

Contents:

Overview of asset pricing topics, risk aversion and risk premium
Stochastic discount factor (SDF)
Mean-variance and beta pricing
Contingent claims and discount factors
Factor pricing
Empirical asset pricing methodologies