Lehrveranstaltungen | Statistik

Vorlesungen | Übungen | Seminare

Unsere Lehrveranstaltungen vermitteln Kenntnisse sowie Forschungsansätze zu

 

  • mathematischen und statistischen Modellen
  • Verfahren zur Formulierung
  • Analyse und Lösung datengestützter und praxisbezogener Probleme aus dem betriebs- und volkswirtschaftlichen Bereich

Lehrveranstaltungen und Seminare - WiSe 2020/2021

 

Titel Dozent Zeit Studium empfohlenes Semester Typ
Machine Learning

Prof. Dr. Yarema Okhrin

Ansprechpartner:

Jonathan Pfahler

Montag Master 1.-3. Semester Vorlesung

 

Diese Veranstaltung findet digital statt!

Vorraussetzungen

The key prerequisite for a successful participation in the course is a good background in mathematical and statistical methods and a basic experience with software R. This is covered by the modules Mathematics I/II and Statistics I/II. A successfully passed Data Mining course (Bachelor) and Econometrics (Master) are of advantage. The willingness to attend the lecture regularly, as well as independent preparation and follow-up of the lectures are necessary.

 

Modulinhalte

  • Supervised learning
    • Predictive vs. Explanatory modelling , performance measurement
    • Regularization (ridge, lasso, elastic net) and feature engineering
    • Tree-based modelling (CART, bagging, random forests)
    • NN, recurrent NN and deep learning
    • Support vector machines (SVM) and Bayes’s classifiers
    • Ensemble methods and super learners (boosting, stacking)
    • Interpretable Machine Learning (LIME, Shapley)
  • Unsupervised learning
    • Clustering and pattern detection
    • Advanced clustering techniques
    • PCA as a dimension reduction technique
  • Basics of Reinforcement learning
  • Text Mining
  • Basics of Image Processing (recognition)  and CNN

 

Lernziele

Subject-related competencies:

After the successful participation in this module, students have a good understanding of the objectives, tools and potential applications of supervised and unsupervised Machine Learning. The students understand the mathematical and statistical background of the models, can apply the discussed techniques in R and interpret the results correctly. Furthermore, the students understand the key steps of a modelling/learning process, its reasoning and requirements.    

 

Methodological competencies:

The students learn the key approaches to performance measurement of supervised learning techniques with a focus on the separation between explanatory and predictive modelling. The feature engineering for large data sets is discussed on the example of lasso and elasticnet regressions. The students understand and can apply tree-based models such as regression trees, bagging and random forests as well as models stemming from neural networks, such as MLP, recurrent NN and basics of deep learning. The students can solve classification problems using support vector machines and Bayes’ classifiers. Furthermore, ensample models and super learners will be discussed based on the previously learned techniques. Finally, the students become familiar with the most popular ideas and tools of interpretable machine learning, (LIME and Shapley measures). Relying on the methods discussed in the second part of the course the students will be able to apply methods of unsupervised learning for pattern recognition using advanced clustering techniques. The participants can apply and interpret correctly the PCA for the purpose of dimension reduction. From the last part of the module, the students will be familiar with such advanced areas of machine learning for unstructured data as text mining and image processing.

 

Interdisciplinary competencies:

For practical applications, we use the statistical software R. The students can apply the ML methods to solve practical questions of modelling, forecasting or classification for large data with a focus on applications in business and economics. The students can draw economic conclusions from complex ML models and learn the potential of these methods in practice.

 

Key competencies:

The students are able to correctly assess data structures, select appropriate modelling methods and apply them using the software R. Furthermore, they are able to present and interpret the results in a conclusive manner.

 

Literatur zur Lehrveranstaltung

  • James, Witten, Hastie, Tibshirani (2013): An Introduction to Statistical Learning - with Applications in R, Springer.
  • Hastie, Tibshirani, Friedman (2009): The Elements of Statistical Learning – Data Mining, Inference and Prediction, Springer.
  • Hothorn, Everitt (2014) A Handbook of Statistical Analyses using R, Chapman and Hall/CRC; 3 edition
  • Efron and Hastie (2016), Computer Age Statistical Inference: Algorithms, Evidence and Data Science
  • Bishop (2007) Pattern Recognition and Machine Learning
  • Goodfellow, Bengio, Courville  (2017) Deep Learning
  • Molnar (2020) Interpretable Machine Learning: A Guide for Making Black Box Models Explainable.

 

Weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung

Empfohlenes Studiensemester der Lehrveranstaltung

ab dem 1. Semester
Fachrichtung Lehrveranstaltung siehe Modulhandbuch
Dauer der Lehrveranstaltung 2 SWS
Typ der Lehrveranstaltung V - Vorlesung
Leistungspunkte 6
Bereich Master: siehe jew. Modulhandbuch
Prüfung Klausur
Turnus des Prüfungsangebots jedes Wintersemester
Dauer der Prüfung 60 min
Lehrveranstaltungspflicht Wahlpflicht
Semester WiSe
Sprache Englisch
Titel Dozent(in) Zeit Studium empfohlenes Semester Typ
Machine Learning Exercises Jonathan Pfahler Montag Master 1. / 3. Semester Übung

Diese Veranstaltung findet im WiSe statt.

 

Diese Veranstaltung findet digital statt!

Grundkenntnisse in der Programmiersprache R sind für diesen Kurs unerlässlich!

 

Inhalt der Veranstaltung

This course is part of the Machine Learning module alongside the lectures in Machine Learning. Students learn to apply the concepts that have been introduced during the lectures. Besides the practical applicaitons in R inside the jupyter notebook environment, the course contains manual exercises to deepen the understanding of algorithms and concepts.

 

Vorkenntnisse für die Veranstaltung

The key prerequisite for a successful participation in the course is a good background in mathematical and statistical methods and a basic experience with software R. This is covered by the modules Mathematics I/II and Statistics I/II. A successfully passed Data Mining course (Bachelor) and Econometrics (Master) are of advantage. The willingness to attend the lecture regularly, as well as independent preparation and follow-up of the lectures are necessary.

 

Literatur

  • James, Witten, Hastie, Tibshirani (2013): An Introduction to Statistical Learning - with Applications in R, Springer.
  • Hastie, Tibshirani, Friedman (2009): The Elements of Statistical Learning – Data Mining, Inference and Prediction, Springer.
  • Hothorn, Everitt (2014) A Handbook of Statistical Analyses using R, Chapman and Hall/CRC; 3 edition
  • Efron and Hastie (2016), Computer Age Statistical Inference: Algorithms, Evidence and Data Science
  • Bishop (2007) Pattern Recognition and Machine Learning
  • Goodfellow, Bengio, Courville  (2017) Deep Learning
  • Molnar (2020) Interpretable Machine Learning: A Guide for Making Black Box Models Explainable.

 

 

Titel Dozent(in)   Zeit Studium empfohlenes Semester Typ
Statistics and Finance with Excel Dr. Dominik Schneller  

Montag

Bachelor 5. Semester Vorlesung

 findet im SoSe und WiSe statt.

 

Diese Veranstaltung findet digital statt!

Für diese Veranstaltung ist in diesem Semester keine vorausgehende Bewerbung notwendig.

 

Inhalt der Lehrveranstaltung

 

1. Einführung in grundlegende und fortgeschrittene Techniken im Umgang mit Excel
       - Formeln und Bezüge, Logikfunktionen, Datumsfunktionen
       - mathematische Funktionen, statistische Funktionen, Matrixfunktionen

       - Zielwertsuche

       - Excel Analysefunktionen
       - Solver
2. Deskriptive Statistik

       - Grundbegriffe der Datenerhebung
       - Auswertung von ein- und mehrdimensionalem Datenmaterial
3. Ausgewählte Verfahren der induktiven Statistik (Intervallschätzung und Signifikanztests)
4. Wahrscheinlichkeitsrechnung
5. Zufallsvariablen und Verteilungen
6. Einfache und multiple lineare Regressionsrechnung

7. Logistische Regression
8. Dynamische Investitionsrechenverfahren

 

Ziel ist der selbständige kompetente Umgang mit Excel, der in der Arbeitswelt in allen betriebswirtschaftlichen Berufen unumgänglich ist. Der Student soll die nötigen Tabellenkalkulationskenntnisse erwerben, die für die Auswertung von betriebswirschaftlichen Daten nötig sind. Zusätzlich werden ausgewählte Methoden der Statistik vertieft und erweitert.

 

Vorkenntnis für die Lehrveranstaltung

Voraussetzung für eine erfolgreiche Teilnahme sind die statistischen Kenntnisse, welche in den Veranstaltungen Statistik I/II vermittelt werden.

Die Bereitschaft zum Erwerb von analytischen Fähigkeiten, die Bereitschaft zum regelmäßigen Besuch der Veranstaltung und eine aktive Teilnahme, sowie eigene Vor- und Nachbereitung des Stoffs sind notwendig. Microsoft Excel Grundkenntnisse erleichtern den Einstieg, sind aber nicht zwingend erforderlich.


Literatur zur Lehrveranstaltung

  • Anderson, D., Sweeney, D., Williams, T.: Contemporary Business Statistics with Microsoft Excel, 2. Auflage, Mason 2006.
  • Bamberg, G., Baur, F., Krapp, M.: Statistik, 17. Auflage, München 2012.
  • Fahrmeir, L., Kneib, T., Lang, S.: Regression: Modelle, Methoden und Anwendungen, 2. Auflage, Berlin 2009.
  • Formelsammlung Statistik I und II
  • Hedderich, J., Sachs, L.: Angewandte Statistik: Methodensammlung mit R, 14. Auflage, Berlin 2011.
  • Hill, R., Griffiths, W., Judge, G.: Undergraduate Econometrics, 2. Auflage, New York 2000.
  • Perridon, L., Steiner, M., Rathgeber, A.: Finanzwirtschaft der Unternehmung, 16. Auflage, München 2012.
  • v. Auer, L.: Ökonometrie: Eine Einführung, 6. Auflage, Berlin 2013.

Weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung

empfohlenes Studiensemester der Lehrveranstaltung im 5. Semester
Fachrichtung Lehrveranstaltung iBWL, GBM (PO 2010), ReWi
Dauer der Lehrveranstaltung 2 SWS
Typ der Lehrveranstaltung V - Vorlesung
Leistungspunkte 4/5
Bereich Cluster F&I, L&I, S&I || SB II || sonstige Leistung
Prüfung Klausur
Turnus des Prüfungsangebots jedes Semester
Dauer der Prüfung 60 Minuten
Prüfungsausschluss Wer bereits an der Excel-Veranstaltung "Business Data Processing mit Excel" oder "Statistik mit Excel" des Lehrstuhls Okhrin/Bamberg teilgenommen hat, kann die Veranstaltung nicht mehr belegen.
Semester WiSe
Titel Dozent(in)   Zeit Studium empfohlenes Semester Typ
Statistics and Finance with Excel Dr. Dominik Schneller  

Montag

Bachelor 5. Semester Übung

Die Veranstaltung findet im SoSe und WiSe statt.

 

Diese Veranstaltung findet digital statt!

Für diese Veranstaltung ist in diesem Semester keine vorausgehende Bewerbung notwendig.

 

Inhalt der Lehrveranstaltung

 

1. Einführung in grundlegende und fortgeschrittene Techniken im Umgang mit Excel
       - Formeln und Bezüge, Logikfunktionen, Datumsfunktionen
       - mathematische Funktionen, statistische Funktionen, Matrixfunktionen

       - Zielwertsuche

       - Excel Analysefunktionen
       - Solver
2. Deskriptive Statistik

       - Grundbegriffe der Datenerhebung
       - Auswertung von ein- und mehrdimensionalem Datenmaterial
3. Ausgewählte Verfahren der induktiven Statistik (Intervallschätzung und Signifikanztests)
4. Wahrscheinlichkeitsrechnung
5. Zufallsvariablen und Verteilungen
6. Einfache und multiple lineare Regressionsrechnung

7. Logistische Regression
8. Dynamische Investitionsrechenverfahren

 

Ziel ist der selbständige kompetente Umgang mit Excel, der in der Arbeitswelt in allen betriebswirtschaftlichen Berufen unumgänglich ist. Der Student soll die nötigen Tabellenkalkulationskenntnisse erwerben, die für die Auswertung von betriebswirschaftlichen Daten nötig sind. Zusätzlich werden ausgewählte Methoden der Statistik vertieft und erweitert.

 

Vorkenntnis für die Lehrveranstaltung

Voraussetzung für eine erfolgreiche Teilnahme sind die statistischen Kenntnisse, welche in den Veranstaltungen Statistik I/II vermittelt werden.

Die Bereitschaft zum Erwerb von analytischen Fähigkeiten, die Bereitschaft zum regelmäßigen Besuch der Veranstaltung und eine aktive Teilnahme, sowie eigene Vor- und Nachbereitung des Stoffs sind notwendig. Microsoft Excel Grundkenntnisse erleichtern den Einstieg, sind aber nicht zwingend erforderlich.


Literatur zur Lehrveranstaltung

  • Anderson, D., Sweeney, D., Williams, T.: Contemporary Business Statistics with Microsoft Excel, 2. Auflage, Mason 2006.
  • Bamberg, G., Baur, F., Krapp, M.: Statistik, 17. Auflage, München 2012.
  • Fahrmeir, L., Kneib, T., Lang, S.: Regression: Modelle, Methoden und Anwendungen, 2. Auflage, Berlin 2009.
  • Formelsammlung Statistik I und II
  • Hedderich, J., Sachs, L.: Angewandte Statistik: Methodensammlung mit R, 14. Auflage, Berlin 2011.
  • Hill, R., Griffiths, W., Judge, G.: Undergraduate Econometrics, 2. Auflage, New York 2000.
  • Perridon, L., Steiner, M., Rathgeber, A.: Finanzwirtschaft der Unternehmung, 16. Auflage, München 2012.
  • v. Auer, L.: Ökonometrie: Eine Einführung, 6. Auflage, Berlin 2013.

Weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung

empfohlenes Studiensemester der Lehrveranstaltung im 5. Semester
Fachrichtung Lehrveranstaltung iBWL, GBM (PO 2010), ReWi
Dauer der Lehrveranstaltung 2 SWS
Typ der Lehrveranstaltung Übung zur  Vorlesung
Leistungspunkte 4/5
Bereich Cluster F&I, L&I, S&I || SB II || sonstige Leistung
Prüfung Klausur
Turnus des Prüfungsangebots jedes Semester
Dauer der Prüfung 60 Minuten
Prüfungsausschluss Wer bereits an der Excel-Veranstaltung "Business Data Processing mit Excel" oder "Statistik mit Excel" des Lehrstuhls Okhrin/Bamberg teilgenommen hat, kann die Veranstaltung nicht mehr belegen.
Semester WiSe
Titel Dozent(in)   Zeit Studium empfohlenes Semester Typ
Ökonometrie

Prof. Dr. Yarema Okhrin

Ansprechpartner:

Eugen Heine

 

Montag

Master 1. Semester WiSe und SoSe

Die Veranstaltung findet im WiSe statt.

 

Diese Veranstaltung findet digital statt!

Inhalt der Lehrveranstaltung

  • Multiple lineare Regression (Parameterschätzung, Beurteilung der Modellgüte und Interpretation der Ergebnisse)
  • Prüfen der Modellprämissen (Heteroskedastizität, Autokorrelation, ...)
  • Modellierung binärer und nominaler Daten
  • Anwendung der ökonometrischen Modellierungsmethoden unter Verwendung der statistischen Programmiersprache R.

 

Vorkenntnis für die Lehrveranstaltung

Voraussetzung für eine erfolgreiche Teilnahme sind die statistischen und mathematischen Kenntnisse, welche in den Veranstaltungen Statistik I und II sowie Mathematik I und II vermittelt werden. Die Bereitschaft zum regelmäßigen Besuch der Vorlesung, sowie eigene Vor- und Nachbereitung des Stoffs sind notwendig. Zudem wird die Bereitschaft verlangt, sich in die Statistiksprache R einzuarbeiten.

 

Literatur zur Lehrveranstaltung

  • Cameron A.C, und Trivedi P.K "Microeconometrics: theory and methods", Cambridge University Press
  • Greene W.H. "Econometric Analysis", Pearson
  • Gujarati, D., Basic Econometrics, McGraw-Hill
  • Veerbek, M.A., Guide to Modern Econometrics, Wiley
  • Wooldridge J.M. "Introductory Econometrics: a modern approach", South Western

 

Weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung

Empfohlenes Studiensemester der Lehrveranstaltung ab dem 1. Semester
Fachrichtung Lehrveranstaltung siehe Modulhandbuch
Dauer der Lehrveranstaltung 2 SWS
Typ der Lehrveranstaltung V - Vorlesung
Leistungspunkte 6
Bereich Master: siehe jew. Modulhandbuch
Prüfung Klausur
Turnus des Prüfungsangebots jedes Semester
Dauer der Prüfung 60 min
Lehrveranstaltungspflicht Pflicht
Semester WiSe
Titel Dozent(in)   Zeit Studium empfohlenes Semester Typ
Ökonometrie -   Übung

Eugen Heine

 

Mittwoch

Donnerstag

Master 1. Semester

Saalübung

PC-Übung

Die Veranstaltung findet im WiSe statt.

 

Diese Veranstaltung findet digital statt!

Eine Anmeldung ist nicht erforderlich!

 

Inhalt der Lehrveranstaltung

Saalübung:
Nach einer allgemeinen Einführung in die Statistiksoftware R, erfolgt die Anwendung der in der Vorlesung vorgestellten statistischen Methoden anhand von Beispieldaten und mittels der Programmiersprache R. Ein Besuch dieser Übung wird dringend empfohlen, da der Inhalt für die Prüfung relevant ist.

 

PC-Übung:
Die PC-Übung (freiwilliges Zusatzangebot) bietet die Möglichleit die Anwendung ökonometrischer Analysen zu üben, indem Übungsblätter mit ökonometrischen Fragestellungen selbstständig und computergestützt gelöst werden. Für die PC-Übung stehen zwei Termine zur Auswahl.

 

Die Übungen werden nicht wöchentlich angeboten, sondern bei Bedarf. Die Termine werden zu gegebener Zeit bekannt gegeben.

 

Literatur zur Lehrveranstaltung

 

  • Everitt, B; Hothorn T.: A Handbook of Statistical Analyses using R, Chapman and Hall/CRC; 3 edition, 2014.
  • Wollschläger, D.: Grundlagen der Datenanalyse mit R - Eine anwendungsorientierte Einführung, 4. Auflage, Springer, 2017.

 

 

Weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung

 

Empfohlenes Studiensemester der Lehrveranstaltung

ab dem 1. Semester

Fachrichtung Lehrveranstaltung Master: siehe Modulhandbuch
Dauer der Lehrveranstaltung

2 SWS

Typ der Lehrveranstaltung

Ü - Übung

Bereich Master: siehe jew. Modulhandbuch
Lehrveranstaltungspflicht Pflicht
Semester jedes WiSe

 

Titel Dozent(in)   Zeit Studium empfohlenes Semester Typ
Ökonometrie -   Offene Sprechstunde Eugen Heine

 

wird noch bekannt gegeben Master 1. Semester WiSe und SoSe

Die Veranstaltung findet im WiSe statt.

 

 

Weitere Informationen hierzu finden Sie im DigiCampus.

 

Inhalt der Lehrveranstaltung

Die offene Sprechstunde bietet allen Teilnehmern der Veranstaltung Ökonometrie die Möglichkeit ihre Fragen zur Vorlesung oder den Übungen zu klären. Die Sprechstunde ist somit nicht als zusätzliche Übungsveranstaltung zu verstehen. Stattdessen steht Ihnen während der Sprechstunde ein Ansprechpartner zu Verfügung, der Sie beim Verständnis des Prüfungsstoffs unterstützt.

 

 

 

Weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung

empfohlenes Studiensemester der Lehrveranstaltung ab dem 1. Semester
Fachrichtung Lehrveranstaltung Master: siehe Modulhandbuch
Dauer der Lehrveranstaltung 2 SWS
Typ der Lehrveranstaltung K - Kurs
Bereich Zusatzangebot zur Veranstaltung Ökonometrie
Semester jedes WiSe

 

Titel Dozent(in)   Zeit Studium empfohlenes Semester Typ
Mathematik der Finanzmärkte Dr. Sebastian Heiden  

Dienstag

Bachelor 5. Semester Vorlesung

Die Veranstaltung findet im WiSe statt.

 

Diese Veranstaltung findet digital statt!

Inhalt der Lehrveranstaltung

  • Prozesse in diskreter Zeit
  • Stochastische Prozesse, insb. Martingale
  • Geometrische Brownsche Bewegung
  • No-arbitrage und risikoneutrale Bewertung
  • Zinsrechnung und Zinsmodelle
  • Forwards, Futures und Optionen
  • Financial Engineering
  • Asset pricing
  • Anlageklassen und Portfolio Management
  • Investment strategies

Derivate wie Optionen, Forwards oder Futures ermöglichen auf vielfältige Weise das Management von Risiken. Im Rahmen des Kurses werden Modelle zur quantitativen Bewertung und Bepreisung vermittelt, die anhand allgemeiner mathematischen Theorie von einfachen Grundlagen entwickelt werden. Das Ziel des Kurses ist eine Brücke zwischen einer anwendungsorientierten Sicht und der mathematischen Theorie aufzubauen. Dabei wird großer Wert auf die Vermittlung der ökonomischen Intuition zur Analyse finanzmathematischer Problemstellung gelegt. Zudem wird die Bereitschaft verlangt, sich tiefergehend in die Statistiksprache R einzuarbeiten.

 

Übungstermine

Zur Veranstaltung wird eine Übungsveranstaltung angeboten. Diese findet ebenfalls digital statt und wird im Digicampus zur gestellt.  Die behandelten Übungsblätter werden im Digicampus zur Verfügung gestellt. In der Übung werden Inhalte der Vorlesung vertieft und empirisch mit der Statistiksprache R angewendet. 

 

Literatur zur Lehrveranstaltung

  • Marek Capiński,Tomasz Zastawniak, Mathematics for finance: an introduction to financial engineering, Springer, 2007
  • Hansjoerg Albrecher, Andreas Binder, Philipp Mayer, Einführung in die Finanzmathematik, Springer, 2009
  • John Hull, Options, futures and other derivatives, Pearson, 2009
  • Paul Wilmott, Paul Wilmott introduces quantitative finance, Wiley, 2008
  • Nicholas Bingham, Rüdiger Kiesel, Risk-neutral valuation, Springer, 2004
  • Edwin Elton, Modern portfolio theory and investment analysis, Wiley, 2011
  • Philipp Schönbucher, Credit Derivatives Pricing Models, Wiley, 2006

 

Weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung

empfohlenes Studiensemester der Lehrveranstaltung im 5. Semester
Fachrichtung Lehrveranstaltung

Bachelor: siehe Modulhandbuch ihres Studiengangs (falls einbringbar)

Dauer der Lehrveranstaltung 2 SWS
Typ der Lehrveranstaltung:

V - Vorlesung

Bereich siehe Modulhandbuch des jew. Studiengangs
Prüfung Klausur
Dauer der Prüfung 60 Minuten
Lehrveranstaltungspflicht Wahlpflicht
Semester jedes WiSe

 

Titel Dozent(in)   Zeit Studium empfohlenes Semester Typ
Mathematik der Finanzmärkte Dr. Sebastian Heiden  

Freitag

Bachelor 5. Semester Übung

Die Veranstaltung findet im WiSe statt.

 

Diese Veranstaltung findet digital statt!

Inhalt der Lehrveranstaltung

  • Prozesse in diskreter Zeit
  • Stochastische Prozesse, insb. Martingale
  • Geometrische Brownsche Bewegung
  • No-arbitrage und risikoneutrale Bewertung
  • Zinsrechnung und Zinsmodelle
  • Forwards, Futures und Optionen
  • Financial Engineering
  • Asset pricing
  • Anlageklassen und Portfolio Management
  • Investment strategies

Derivate wie Optionen, Forwards oder Futures ermöglichen auf vielfältige Weise das Management von Risiken. Im Rahmen des Kurses werden Modelle zur quantitativen Bewertung und Bepreisung vermittelt, die anhand allgemeiner mathematischen Theorie von einfachen Grundlagen entwickelt werden. Das Ziel des Kurses ist eine Brücke zwischen einer anwendungsorientierten Sicht und der mathematischen Theorie aufzubauen. Dabei wird großer Wert auf die Vermittlung der ökonomischen Intuition zur Analyse finanzmathematischer Problemstellung gelegt. Zudem wird die Bereitschaft verlangt, sich tiefergehend in die Statistiksprache R einzuarbeiten.

 

Übungstermine

Zur Veranstaltung wird eine Übungsveranstaltung angeboten. In der Übung werden Inhalte der Vorlesung vertieft und empirisch angewendet. Diese findet ebenfalls digital statt und wird im Digicampus zur Verfügung gestellt.  Die behandelten Übungsblätter werden ebenso im Digicampus zur Verfügung gestellt.

 

Literatur zur Lehrveranstaltung

  • Marek Capiński,Tomasz Zastawniak, Mathematics for finance: an introduction to financial engineering, Springer, 2007
  • Hansjoerg Albrecher, Andreas Binder, Philipp Mayer, Einführung in die Finanzmathematik, Springer, 2009
  • John Hull, Options, futures and other derivatives, Pearson, 2009
  • Paul Wilmott, Paul Wilmott introduces quantitative finance, Wiley, 2008
  • Nicholas Bingham, Rüdiger Kiesel, Risk-neutral valuation, Springer, 2004
  • Edwin Elton, Modern portfolio theory and investment analysis, Wiley, 2011
  • Philipp Schönbucher, Credit Derivatives Pricing Models, Wiley, 2006

 

Weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung

empfohlenes Studiensemester der Lehrveranstaltung im 5. Semester
Fachrichtung Lehrveranstaltung

Bachelor: siehe Modulhandbuch ihres Studiengangs (falls einbringbar)

Dauer der Lehrveranstaltung 2 SWS
Typ der Lehrveranstaltung:

Übung

Bereich siehe Modulhandbuch des jew. Studiengangs
Prüfung Klausur
Dauer der Prüfung 60 Minuten
Lehrveranstaltungspflicht Wahlpflicht
Semester jedes WiSe

 

Titel Dozent(in)   Zeit Studium empfohlenes Semester Typ
Statistik II

Prof. Dr. Yarema Okhrin,

Ansprechpartnerin:

Ellena Nachbar

  Montag Bachelor 2. Semester Vorlesung

Die Veranstaltung findet im WiSe statt.

 

Diese Veranstaltung findet digital statt!

Weitere Informationen hierzu finden Sie im DigiCampus.

 

Inhalt der Lehrveranstaltung

Ziel sind der Ausbau der in Statistik I (oder vergleichbaren Veranstaltungen) gelegten Grundlagen (sowohl in Statistik als auch in der eigenständigen, empirischen Umsetzung mit Hilfe der Statistiksoftware R) sowie die Vertiefung insbesondere im Bereich der Wahrscheinlichkeitsrechnung. Insbesondere werden die in Statistik I gelegten Grundlagen auch genutzt um den Bereich der induktiven Statistik zu vermitteln.

 

Wahrscheinlichkeitsrechnung

  • Zufallsvariablen und Verteilungen
  • Verteilungsparameter
  • Gesetz der großen Zahlen und zentraler Grenzwertsatz

 

Induktive Statistik

  • Grundlagen der induktiven Statistik
  • Punkt-Schätzung
  • Intervall-Schätzung
  • Signifikanztests und Gütefunktion

 

Für die praktische Anwendung der in der Veranstaltung präsentierten Methoden wird die Statistiksoftware R genutzt, sodass die Studierenden selbstständige Analysen in R durchführen und Ausgaben der Software interpretieren und kompetent analysieren können. (ebenfalls klausurrelevant).

 

 

Vorkenntnis für die Lehrveranstaltung

Voraussetzung für eine erfolgreiche Teilnahme sind die mathematischen und statistischen Kenntnisse, welche in den Veranstaltungen Mathematik I/II und Statistik I vermittelt werden. Die Bereitschaft zum regelmäßigen Besuch der Vorlesung, sowie eigene Vor- und Nachbereitung des Stoffs sind notwendig.

Zudem werden Grundkenntnisse in der Statistiksprache R verlangt, so wie sie bspw. in der Veranstaltung Statistik I vermittelt werden und die Bereitschaft, sich in die Statistiksprache R tiefergehend einzuarbeiten.

 

Literatur zur Lehrveranstaltung

  • Bamberg, G.; Baur, F., Krapp, M.: Statistik, 18. Auflage, Oldenbourg, München, 2017.
  • Bamberg, G.; Baur, F., Krapp, M.: Statistik-Arbeitsbuch, 10. Auflage, Oldenbourg, München, 2017.
  • Fahrmeir, L., Künstler, R., Pigeot, I. und Tutz, G.: Statistik - Der Weg zur Datenanalyse, Springer, Berlin 2016
     
  • Dalgaard, P.: Introductory Statistics with R, Springer, New York 2008, URL der Auflage von 2002: http://link.springer.com/book/10.1007%2Fb97671 (aus dem Universitätsnetz verfügbar)

 

Weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung

Empfohlenes Studiensemester der Lehrveranstaltung ab dem 2. Semester
Fachrichtung Lehrveranstaltung siehe Modulhandbuch des jew. Studiengangs
Dauer der Lehrveranstaltung 2 SWS
Typ der Lehrveranstaltung V - Vorlesung
Leistungspunkte

5

Bereich Bachelor: siehe jew. Modulhandbuch
Prüfung Klausur
Turnus des Prüfungsangebots

jedes Semester

Dauer der Prüfung 90 min
Zugelassene Hilfsmittel Vom Lehrstuhl herausgegebene Formelsammlung (ohne eigene Eintragungen!), diese muss selbst zur Klausur mitgebracht werden. Nicht programmierbarer und nicht grafikfähiger Taschenrechner.
Lehrveranstaltungspflicht Pflicht
Semester jedes WiSe

 

Titel Dozent(in)   Zeit Studium empfohlenes Semester Typ
Statistik II -   Übung Ellena Nachbar   Wird noch bekannt gegeben. Bachelor 2. Semester Vorlesung

Die Veranstaltung findet im WiSe statt.

 

Diese Veranstaltung findet digital statt!

Weitere Informationen hierzu finden Sie im DigiCampus.

 

 

Inhalt der Lehrveranstaltung

 

Grundlage der Übungen ist eine Sammlung von Aufgaben, welche die Studierenden vorbereiten sollen und deren Lösungen in den Übungs-veranstaltungen dargestellt werden. Die selbständigen Lösungsversuche dieser Aufgaben (sowie der Besuch der Vorlesung) bilden die beste Vorbereitung für die (90 Minuten dauernde)  Klausur zu Statistik II. Die Aufgabensammlung wird von der Stura im Rahmen des Skriptenverkaufs angeboten und ist außerdem über Digicampus verfügbar. Ferner wird eine Sammlung von Musterklausuren inklusive Lösungen zum eigenständigen Üben bereitgestellt (Diese wird rechtzeitig im Laufe des Semesters bereitgestellt werden). Darüber hinaus können weitere Übungsaufgaben auch aus:

 

  • Bamberg, G.; Baur, F.: Statistik-Arbeitsbuch, 10. Auflage, Oldenbourg, München, 2016.

im Selbststudium bearbeitet werden.

 

Darüber hinaus soll ein sicherer Umgang mit der Statistiksprache R vermittelt werden, der eine selbstständige Auseinandersetzung mit der Software voraussetzt.

 

Titel Dozent(in)   Zeit Studium empfohlenes Semester Typ
Statistik II - R-Sprechstunde

verschiedene

Tutorinnen & Tutoren

  wird noch bekannt gegeben. Bachelor 2. Semester Sprechstunde

Die Veranstaltung findet im WiSe statt.

 

Diese Veranstaltung findet digital statt!

Weitere Informationen hierzu finden Sie im DigiCampus.

 

Inhalt der Lehrveranstaltung

Die Lösungen der R-Inhalte der Übungsaufgaben der Veranstaltung Statistik II werden in den Übungen dargestellt. Sollte sich darüber hinaus Fragebedarf speziell zu R-Inhalten der Veranstaltung Statistik II ergeben, welcher nicht in der Übung geklärt werden kann, bietet die R-Sprechstunde die Möglichkeit, diese Fragen wöchentlich mit einem Tutor zu diskutieren. 

 

Die Sprechstunde ist somit nicht als zusätzliche Übungsveranstaltung zu verstehen. Stattdessen steht Ihnen während der Sprechstunde ein Ansprechpartner zu Verfügung, der Sie beim Verständnis der R-Elemente der Veranstaltung unterstützt.

 

Wir bitten darum, dieses Angebot rechtzeitig und bereits frühzeitig im Semester zu nutzen, da erfahrungsgemäß mit Verlauf des Semesters immer mehr Nachfrage aufkommt.

 

 

 

Termin und Ablauf

Empfohlenes Studiensemester der Lehrveranstaltung

ab dem 2. Semester

Fachrichtung Lehrveranstaltung BWL / VWL
Dauer der Lehrveranstaltung 2 SWS
Typ der Lehrveranstaltung K - Kurs
Bereich Zusatzangebot zur Veranstaltung Statistik II
Semester jedes WiSe

 

Titel Dozent(in)   Zeit Studium empfohlenes Semester Typ
Projektstudium Data Mining Prof. Dr. Yarema Okhrin, Jonathan Pfahler   Mittwoch Bachelor 4. Semester Kurs

Die Veranstaltung findet im WiSe statt.

 

Diese Veranstaltung findet digital statt!

Für diese Veranstaltung ist eine vorausgehende Bewerbung notwendig.  || Die Veranstaltung ist beschränkt auf max. 30 Teilnehmer.

 

Ab sofort können Sie sich bis zum 8.11.2020 mithilfe des Bewerber-Tools für einen Seminarplatz bewerben.

 

Zum Bewerbertool

 

Inhalt der Lehrveranstaltung

Umfangreiche Datenbestände von Unternehmen beinhalten wichtige Informationen für den Entscheidungsträger und erfordern die Anwendung anspruchsvoller statistischer und mathematischer Verfahren, die unter Data Mining Verfahren zusammengefasst werden. Man betrachtet hierbei nicht eine isolierte Variable bzw. Charakteristik, sondern das Zusammenwirken mehrerer Variablen zugleich, ihre Abhängigkeitsstruktur. Die Methoden werden zur explorativen Datenanalyse verwendet, z.B. bei der Suche nach Strukturen und Besonderheiten in den Daten.

 

In Gruppenarbeit sollen die Grundgedanken, Voraussetzungen sowie die Zielsetzung einzelner Data Mining Verfahren herausgearbeitet, die Anwendung anhand eines Praxisbeispiels (Umsetzung mit der Statistiksoftware R) erprobt sowie die Resultate in einer abschließenden computergestützten Präsentation vorgetragen werden. Die Teilnehmer*innen sollen die Grundsätze wissenschaftlichen Arbeitens durch die theoretische als auch empirische Auseinandersetzung mit speziellen Data Mining Verfahren erlernen und zum Erstellen einer prägnanten Präsentation sowie freier Rede beim Vortragen befähigt werden. Wesentliche methodische und empirische Erkenntnisse sollen in einer schriftlichen Ausfertigung zusammengefasst werden.

 

Themenübersicht

  1. Tree – Based - Methods (Regressionsbäume, random forests, bagging, boosting)
  2. Artificial Neural Networks (MLP, LSTM, deep neural networks)
  3. Support Vector Machine (ML Verfahren für Regression und Klassifikation)
  4. Clusteranalyse (hierarchische / partitionelle Clusteranalyse)
  5. Logistische Regressionsanalyse – das Logit –Modell
  6. ANOVA: ein- und mehrfaktorielle Varianzanalyse
  7. Zeitreihenanalyse (Modellierung von zeitlich geordneten Daten)
  8. SIR Modell (Ansatz zur Beschreibung der Ausbreitung von ansteckenden Krankheiten mit Immunitätsbildung)
  9. Text Mining (Methoden zum Extrahieren von Informationen aus Texten, sentiment analysis)
  10. Klassifikation (Alternativen zur logistischen Regression: k-nearest neighbour (kNN) und Bayes-Klassifikation)
  11. Hauptkomponentenanalyse (PCA, Verfahren zur Dimensionsreduktion)

 

Grundlegendes

  • Gruppenarbeit (2-3 Teilnehmer*innen): eigenständige Gruppenorganisation und Terminvereinbarung mit dem Betreuer
  • Computergestützte Präsentation:
    • Inhalt: Theoretische Ausarbeitung der Methodik sowie Umsetzung mittels der Statistiksoftware R anhand eines selbstständig recherchierten, geeigneten Datensatzes.
    • Umfang: ~60 Minuten zzgl. 15 Minuten Diskussionszeit (je Gruppe)
    • Bearbeitungsumfang, Schwierigkeitsgrad sowie Präsentation der Inhalte und Ergebnisse sollten möglichst gleichmäßig verteilt werden
    • Die Präsentation muss als Videovortrag aufgezeichnet werden. Die Teilnehmer müssen während des Vortrags zu sehen sein. Die Abgabe muss bis zum 31.01.2021, 23:59 Uhr an den Betreuer erfolgen. Neben der Videodatei müssen die Präsentationsfolien als PDF-Datei eingesendet werden.

 

Vorkenntnis für die Lehrveranstaltung

Voraussetzung für eine erfolgreiche Teilnahme sind solide statistische Kenntnisse, welche in den Veranstaltungen Statistik I/II vermittelt werden. Der Besuch der Data Mining Veranstaltung im Sommersemester 2019 wäre wünschenswert. Zudem werden Grundkenntnisse in der Statistiksprache R verlangt, so wie sie bspw. in den Veranstaltungen Statistik I/II vermittelt werden und die Bereitschaft, sich in die Statistiksprache R tiefergehend einzuarbeiten.

 

Literatur zur Lehrveranstaltung

  • Breiman, Friedman, Olshen, Stone (1998): Classification and Regression Trees, Chapman & Hall.
  • Fahrmeir, Kneib, Lang (2007): Regression - Modelle, Methoden und Anwendungen, Springer.
  • James, Witten, Hastie, Tibshirani (2013): An Introduction to Statistical Learning - with Applications in R, Springer.
  • Hastie, Tibshirani, Friedman (2009): The Elements of Statistical Learning – Data Mining, Inference and Prediction, Springer.
  • Hothorn, Everitt (2014): A Handbook of Statistical Analyses using R, Chapman and Hall/CRC, 3rd edition.
  • Rousseeuw, Kaufman (2005): Finding Groups in Data – An Introduction to Cluster Analysis, John Wiley & Sons Inc.
  • Wollschläger (2017): Grundlagen der Datenanalyse mit R - Eine anwendungsorientierte Einführung, Springer.
  • u.v.w. themenbezogene Fachliteratur

 

Weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung

Fachrichtung Lehrveranstaltung Bachelor: siehe Modulhandbuch ihres Studiengangs (falls einbringbar)
Dauer der Lehrveranstaltung 3 SWS
Dauer der Prüfung 60 Minuten
Lehrveranstaltungspflicht Wahlpflicht

 

Das Seminar Risikomanagement wird seit dem Wintersemester 2020/21 ausschließlich vom Lehrstuhl für Statistik angeboten. 

 

Die Auswahl an Themen finden Sie hier.

 

Die Anzahl an Seminarplätzen ist limitiert und diese werden nach fachlicher Passung und Leistungskriterien vergeben.

 

Eine Bewerbung ist ausschließlich innerhalb des Bewerbungszeitraums mit dem auf dieser Seite verfügbaren Bewerbungsformular möglich:

 

Zum Bewerbertool

 

Die Teilnahme erfolgt in Kleingruppen von Studierenden. Studierende, welche sich alleine bewerben, werden auf Basis ihrer Präferenzen einer Gruppe zugeordnet. Im Rahmen des Seminars Risikomanagement besteht die Prüfungsleistung aus zwei Komponenten:

  • Eine schriftliche Arbeit im Team
  • Eine mündliche Leistung, welche im WiSe2020/21 aufgrund der besonderen Situation (Corona) durch das Aufnehmen einer Präsentation als Video erbracht wird
  • Bei Unklarheiten in der schriftlichen Arbeit und/oder der Präsentation werden im Anschluss an die Abschlusspräsentation Termine für eine Fragerunde vereinbart

 

Zeitplan im Wintersemester 2020/21:

 

 

Meilenstein Zeitraum / Zeitpunkt
Bewerbungsfrist

15.10.2020 - 8.11.2020  

Entscheidung, ob Sie einen Seminarplatz bekommen und Angebot der Themen Bis 11.11.2020
Abgabe der schriftlichen Seminararbeiten (incl. aller Programmcodes, Daten und Quellen) Bis spätestens 11.01.2020, 12:00 per Email an die Betreuer/In
Abschlusspräsentation Einsendung der Präsentationen & Videos bis spätestens 18.01.2020, 12:00 Uhr
 

 

 

Lehrveranstaltungen und Seminare - SoSe 2020

Titel Dozent(in) Raum Zeit Studium

empfohlenes

Semester

Typ
Data Analysis mit R Ellena Nachbar K 1002 Mittwoch 08:15 - 09:45    Bachelor 4. Semester Vorlesung

Die Veranstaltung findet im SoSe statt.

 

 

Teilnahme nur mit vorheriger erfolgreicher Bewerbung!

Bewerbung vom 01.04.2020, 12:00 Uhr bis 15.04.2020, 12:00 Uhr ausschließlich über das Bewerbungstool.

 

Zum Bewerbungstool

 

 

Inhalt der Lehrveranstaltung

Ziel der Veranstaltung ist der selbständige kompetente Umgang mit der Programmiersprache R, der eine zeitgemäße Datenanalyse und -management ermöglicht.

 

Inhalte:

  • Grundlagen der Programmierung mit R (Anweisungen, Schleifen, Funktionen, Objekte)
  • Statistik mit R (deskriptive und induktive Statistik)
  • Datenimport/Datenexport
  • Data Preparation (fehlende Werte, Ausreißer, Datenfusion, ...)
  • Fortgeschrittene Visualisierungsmöglichkeiten
  • Effektives Datenmanagement
  • Zeitreihen in R
  • Arbeiten mit Texten in R

Vorkenntnis für die Lehrveranstaltung

Voraussetzung für eine erfolgreiche Teilnahme sind solide statistische Kenntnisse, welche in den Veranstaltungen Statistik I/II bzw. Statistik vermittelt werden.

Die Bereitschaft zum regelmäßigen Besuch der Vorlesung und zur eigenständigen Einarbeitung in die Programmiersprache R, sowie die Vor- und Nachbereitung des Stoffes sind notwendig. Vorkenntnisse in der Statistiksprache R sind vorteilhaft, werden aber nicht vorausgesetzt. 

 

Platzvergabe

Die Teilnehmeranzahl für diese Veranstaltung ist begrenzt. Die Auswahl unter allen Bewerberinnen und Bewerbern erfolgt anhand der in den Veranstaltungen Statistik I/II bzw. Statistik erzielten Noten. Eine Bewerbung ist vom 01.04.2020, 12:00 Uhr bis 15.04.2020, 12:00 Uhr möglich.

Sie werden voraussichtlich am 16.04.2020 Informationen darüber erhalten, ob Ihre Bewerbung erfolgreich war. 

 

Klausur

„Die Frage, wie geprüft wird, befindet sich bei allen bayerischen Universitäten derzeit in Klärung. Sobald es hierzu Neuigkeiten gibt, werden diese an zentraler Stelle veröffentlicht.“

 

Literatur zur Lehrveranstaltung

  • Chang, W. (2012). R Graphics Cookbook: Practical Recipes for Visualizing Data. O’Reilly Media, Inc.
  • Dalgaard (2008). Introductory Statistics with R, Springer.
  • Ligges (2009). Programmieren mit R, 3. Auflage. Springer.
  • Wickham, H., und Grolemund, G. (2016). R for data science: import, tidy, transform, visualize, and model data, O'Reilly Media, Inc. URL: http://r4ds.had.co.nz/
  • Wilkinson, L. (2006). The grammar of graphics. Springer Science & Business Media.
  • Wollschläger (2014, 2017). Grundlagen der Datenanalyse mit R - Eine anwendungsorientierte Einführung, Springer.

 

Weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung

Siehe Modulhandbuch des jew. Studiengangs (falls einbringbar).

Titel Dozent(in) Raum Zeit Studium empfohlenes Semester Typ
Data Analysis mit R Übung Ellena Nachbar K 1002 Dienstag 08:15-09:15 Bachelor 4. Semester Übung

Die Veranstaltung findet im SoSe statt.

 

Teilnahme nur mit vorheriger Bewerbung!

Inhalt der Lehrveranstaltung

Zur Vertiefung und eigenständigen Anwendung der Inhalte der Vorlesung werden Übungsaufgaben gestellt (klausurrelevant!). Diese sollen von den Studierenden im Selbststudium bearbeitet werden, um die Inhalte eigenständig anzuwenden und sich mit dem Stoff der Vorlesung praktisch auseinanderzusetzen. In der Übung können die bereitgestellte Übungsblätter unter Aufsicht bearbeitet werden und die eigenen Lösungsversuche können besprochen werden.

 

Literatur zur Lehrveranstaltung

  • Chang, W. (2012). R Graphics Cookbook: Practical Recipes for Visualizing Data. O’Reilly Media, Inc.
  • Dalgaard (2008). Introductory Statistics with R, Springer.
  • Ligges (2009). Programmieren mit R, 3. Auflage. Springer.
  • Wickham, H., und Grolemund, G. (2016). R for data science: import, tidy, transform, visualize, and model data, O'Reilly Media, Inc. 
  • URL: http://r4ds.had.co.nz/
  • Wilkinson, L. (2006). The grammar of graphics. Springer Science & Business Media.
  • Wollschläger (2014, 2017). Grundlagen der Datenanalyse mit R - Eine anwendungsorientierte Einführung, Springer.

 

Weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung

Siehe Modulhandbuch des jew. Modulhandbuchs (falls einbringbar).

 

Titel Dozent(in) Raum Zeit Studium empfohlenes Semester Typ
Data Mining

Prof. Dr. Yarema Okhrin

Ansprechpartner:

Dr. Anett Wins

K 1001

(Andreas Schmid Logistik Hörsaal)

Dienstag 12:15-13:45 Bachelor 4. Semester Vorlesung

Die Veranstaltung findet im SoSe statt.

 

 

Inhalt der Lehrveranstaltung

 

Umfangreiche Datenbestände von Unternehmen beinhalten wichtige Informationen und erfordern die Anwendung anspruchsvoller statistischer und mathematischer Verfahren, die unter Data-Mining Methoden zusammengefasst werden. Man betrachtet hier nicht eine Variable bzw. eine Charakteristik  isoliert, sondern das Zusammenwirken mehrerer Variablen zugleich, ihre Abhängigkeitsstruktur. Die Methoden werden zur explorativen Datenanalyse verwendet, z.B. zur Suche nach Strukturen und Besonderheiten in den Daten. Für die praktische Anwendung der erlernten Methoden wird die Statistiksoftware R genutzt.

 

  • Grundlagen und Ziele
  • Multiple lineare Regressionsanalyse
  • Regressionsbäume
  • Künstliche Neuronale Netze
  • Netzwerkdaten
  • Clusteranalyse
  • Logistische Regressionsanalyse
  • u.w.

 

Vorkenntnis für die Lehrveranstaltung

Voraussetzung für eine erfolgreiche Teilnahme sind solide statistische Kenntnisse, welche in den Veranstaltungen Statistik I und II vermittelt werden. Die Bereitschaft zum regelmäßigen Besuch der Vorlesung, sowie eigene Vor- und Nachbereitung des Stoffes sind notwendig. Zudem wird die Bereitschaft verlangt, sich in die Statistiksprache R tiefergehend einzuarbeiten.

 

Literatur zur Lehrveranstaltung

  • James, Witten, Hastie, Tibshirani (2013): An Introduction to Statistical Learning - with Applications in R, Springer.
  • Hastie, Tibshirani, Friedman (2009): The Elements of Statistical Learning – Data Mining, Inference and Prediction, Springer.
  • Hothorn, Everitt (2014): A Handbook of Statistical Analyses using R, Chapman and Hall/CRC; 3 edition.
  • Wollschläger (2014, 2017): Grundlagen der Datenanalyse mit R - Eine anwendungsorientierte Einführung , Springer.
  • Runkler (2010): Data Mining – Methoden und Algorithmen intelligenter Datenanalyse, 1. Auflage, Vieweg + Teubner.
  • Nisbet, Elder, Miner (2009): Handbook of Statistical Analysis and Data Mining Applications, Academic Press.
  • Hand, Mannila, Smyth (2001): Principles of Data Mining, The MIT Press.
  • ...

 

Weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung

Empfohlenes Studiensemester der Lehrveranstaltung Ab dem 4. Semester
Fachrichtung Lehrveranstaltung

Bachelor: siehe Modulhandbuch ihres Studiengangs (falls einbringbar)

Dauer der Lehrveranstaltung

2 SWS

Typ der Lehrveranstaltung

V - Vorlesung

Prüfung

„Die Frage, wie geprüft wird, befindet sich bei allen

bayerischen Universitäten derzeit in Klärung.

Sobald es hierzu Neuigkeiten gibt, werden diese an zentraler Stelle veröffentlicht.“

Turnus des Prüfungsangebots jedes Semester
Dauer der Prüfung

t.b.a.

Semester SoSe 2020

 

Titel Dozent(in) Raum Zeit Studium empfohlenes Semester Typ
Data Mining Übung Dr. Anett Wins

Saalübung:

K 1002,

CIP-Pool Übung: CIP 2113

Saalübung: Do., 10:00 - 11:30  Uhr;

CIP-Pool - Übungsgruppe 1:  Do., 12:15 - 13:45 Uhr (14-tägig);       

CIP - Pool - Übungsgruppe 2: Do., 14:00 - 15:30 Uhr (14-tägig)

Bachelor 4. Semester Übung

 

Die Veranstaltung findet im SoSe statt.

 

 

Inhalt der Lehrveranstaltung

 

Die erste(n) Übungsstunde(n) sollen eine Einführung zum Arbeiten mit der in der Vorlesung und Übung verwendeten Statistiksoftware R geben. Anschließend wird im Rahmen der Saalübungen anhand ausgewählter Beispieldaten vorlesungsbegleitend in die Anwendung / Auswertung (Umsetzung mit R) und Interpretation (Output) der behandelten Data Mining Methoden (Regression, Clustering, Klassifikation, etc.) eingeführt. Zudem wird eine begleitete PC-Übung (freiwilliges Zusatzangebot) zur eigenständigen, computergestützten Umsetzung der einzelnen Methoden anhand verschiedener Datensätze und Fragestellungen angeboten.

 

Vorkenntnis für die Lehrveranstaltung

Voraussetzung für eine erfolgreiche Teilnahme sind solide statistische Kenntnisse, welche in den Veranstaltungen Statistik I und II vermittelt werden. Die Bereitschaft zum regelmäßigen Besuch der Vorlesung, sowie eigene Vor- und Nachbereitung des Stoffes sind notwendig. Zudem wird die Bereitschaft verlangt, sich in die Statistiksprache R tiefergehend einzuarbeiten.

 

Literatur zur Lehrveranstaltung

  • James, Witten, Hastie, Tibshirani (2013): An Introduction to Statistical Learning - with Applications in R, Springer.
  • Hastie, Tibshirani, Friedman (2009): The Elements of Statistical Learning – Data Mining, Inference and Prediction, Springer.
  • Hothorn, Everitt (2014): A Handbook of Statistical Analyses using R, Chapman and Hall/CRC; 3 edition.
  • Wollschläger (2014, 2017): Grundlagen der Datenanalyse mit R - Eine anwendungsorientierte Einführung , Springer.
  • Runkler (2010): Data Mining – Methoden und Algorithmen intelligenter Datenanalyse, 1. Auflage, Vieweg + Teubner.
  • Nisbet, Elder, Miner, (2009): Handbook of Statistical Analysis and Data Mining Applications, Academic Press.
  • Hand, Mannila, Smyth (2001): Principles of Data Mining, The MIT Press.
  • ...

 

Weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung

 

 

Empfohlenes Studiensemester der Lehrveranstaltung Ab dem 4. Semester
Fachrichtung Lehrveranstaltung

Bachelor: siehe Modulhandbuch ihres Studiengangs (falls einbringbar)

Dauer der Lehrveranstaltung

2 SWS

Typ der Lehrveranstaltung

Ü - Übung

Semester SoSe 2020

 

 

 

Titel Dozent(in) Raum Zeit Studium empfohlenes Semester Typ
Data Science, Decision Science und Artificial Intelligence

Themenbetreuer sind die Mitarbeiter der Lehrstühle Prof. Dr. Okhrin und Prof. Dr. Krapp

Ansprechpartner:

Dr. Sebastian Heiden

Teisendorf (im Berchtesgadener Land): Ederhof

Augsburg: Raum wird noch bekanntgegeben

Blockveranstaltung ||

Teisendorf: 20.05.-24.05.2020 || Augsburg: Voraussichtlich in der Woche vor /nach Teisendorf, näheres wird rechtzeitig bekanntgegeben ||

Abgabe der Präsentationen (für Augsburg und Teisendorf) bis spätestens 11.05.2020, 12:00 Uhr

Master 2. Semester Projekt

Die Veranstaltung findet im SoSe statt.

 

Bewerbung (präferiert im Zweierteam) bis 29.02.2020 möglich, die Auswahl der Studierenden für die Veranstaltung erfolgt nach Leistungskriterien und Kapazität

 

Inhalt der Lehrveranstaltung

Die Veranstaltung hat zum Ziel, Studierende bestmöglich an die Herausforderungen der datengetriebenen Arbeitswelt durch realitätsnahe Projektstudien im Team heranzuführen.

 

Nach der erfolgreichen Teilnahme an diesem Modul können die Studierenden in wissenschaftlichen Publikationen veröffentlichte quantitative Modelle in ausgewählten Teilaspekten verstehen und kritisch hinterfragen. Sie sind in der Lage, eigenständig Methoden der quantitativen Modellierung u. A. in den Bereichen der Data Science, der Decision Science und der Artificial Intelligence auf ausgewählte Fragestellungen einzusetzen. Zudem sind sie sie in der Lage, empirische Forschungsfragestellungen inhaltlich zu verstehen, zu analysieren und ggf. selbst empirisch nachzuvollziehen. Zudem erlernen die Studierenden das Erstellen eines wissenschaftlichen Vortrags im Team und sind durch erfolgreiche Teilnahme am Projektstudium in der Lage, wissenschaftliche Publikationen zu verstehen und ihre Ergebnisse einem Publikum verständlich zu präsentieren.

 

Vorkenntnis für die Lehrveranstaltung

Voraussetzung für eine erfolgreiche Teilnahme sind je nach Thema mathematische und/oder statistische Kenntnisse, welche im ersten Studienabschnitt vermittelt werden bzw. die Bereitschaft, sich in die einschlägigen Themengebiete einzuarbeiten.

 

Literatur zur Lehrveranstaltung

Themenabhängig einschlägige, auch englischsprachige Aufsätze aus wissenschaftlichen Journals.

Das Veranstaltung findet jährlich auf dem Ederhof bei Teisendorf (im Berchtesgadener Land, nahe Traunstein und Waginger See) und in Augsburg  statt. Die Teilnahme ist an einem der beiden Orte möglich.

 

Bewerbungsmodalitäten

  • Bewerbung ab sofort bis spätestens 29.02.2020 möglich
  • Die Auswahl und Themenvergabe erfolgt nach Leistungskriterien: Jede Bewerberin/Jeder Bewerber muss daher neben seiner Excel-Bewerbungsformular während der Bewerbungsfrist einen aktuellen, vollständigen Studis-Auszug per Mail an karin.wuensch@wiwi.uni-augsburg.de schicken.
  • Zur Bewerbung verwenden Sie bitte das unten verfügbare Excel-Bewerbungsformular 

 

Prüfungsmodalitäten

  • Die Themenvergabe erfolgt bereits ab März, so dass die Projekte bereits in der vorlesungsfreien Zeit bearbeitet werden können und das Semester somit effektiv entlasten
  • Je Team von Masterstudenten ein mediengestützter Vortrag
  • Dauer: 30 Minuten je Teampartner, d.h. insgesamt 60 Minuten + 15 Minuten Diskussion
  • Abgabe der Präsentationen in der endgültigen Version digital bis 11.05.2020, 12:00 Uhr (per Email)
  • Die Präsentationen werden mit denen am 11.05.2020 abgegebenen Unterlagen gehalten.

 

Eine detaillierte Übersicht der angebotenen Vortragsthemen und weitere wichtige Informationen zur Veranstaltung finden Sie hier

 

Das Bewerbungsformular, welches zusammen mit einem Studisauszug per Mail eingereicht werden muss ist hierverfügbar

 

Weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung

Empfohlenes Studiensemester der Lehrveranstaltung Master
Fachrichtung Lehrveranstaltung verschiedene
Nummer der Lehrveranstaltung 5259
Dauer der Lehrveranstaltung 3 SWS
Typ der Lehrveranstaltung K - Kurs
Leistungspunkte

siehe jew. Modulhandbuch

Bereich siehe jew. Modulhandbuch
Prüfung Mündliche Prüfung
Turnus des Prüfungsangebots

SoSe 2020

Dauer der Prüfung je Zweierteam 60 min.
Begleitende Lehrveranstaltung(en) 5256
Semester

SoSe 2020

 

Titel Dozent(in) Raum Zeit Studium empfohlenes Semester Typ
Data Science and Decision Science 

Themenbetreuer sind die Mitarbeiter der Lehrstühle Prof. Dr. Okhrin und Prof. Dr. Krapp

Ansprechpartner:

Dr. Sebastian Heiden

Teisendorf (im Berchtesgadener Land): Ederhof

Augsburg: Raum wird noch bekanntgegeben

Blockveranstaltung ||

Teisendorf: 20.05.-24.05.2020 || Augsburg: Voraussichtlich in der Woche vor /nach Teisendorf, näheres wird rechtzeitig bekanntgegeben ||

Abgabe der Präsentationen (für Augsburg und Teisendorf) bis spätestens 11.05.2020, 12:00 Uhr

Bachelor 5. Semester Projektstudium

Die Veranstaltung findet im SoSe statt.

 

Bewerbung (präferiert im Zweierteam) bis 29.02.2020 möglich, die Auswahl der Studierenden für die Veranstaltung erfolgt nach Leistungskriterien und Kapazität

 

Inhalt der Lehrveranstaltung

Die Veranstaltung hat zum Ziel, Studierende bestmöglich an die Herausforderungen der datengetriebenen Arbeitswelt durch realitätsnahe Projektstudien im Team heranzuführen.

 

Nach der erfolgreichen Teilnahme an diesem Modul können die Studierenden in wissenschaftlichen Publikationen veröffentlichte quantitative Modelle in ausgewählten Teilaspekten verstehen und kritisch hinterfragen. Sie sind in der Lage, eigenständig Methoden der quantitativen Modellierung u. A. in den Bereichen der Data Science, der Decision Science und der Artificial Intelligence auf ausgewählte Fragestellungen einzusetzen. Zudem sind sie sie in der Lage, empirische Forschungsfragestellungen inhaltlich zu verstehen, zu analysieren und ggf. selbst empirisch nachzuvollziehen. Zudem erlernen die Studierenden das Erstellen eines wissenschaftlichen Vortrags im Team und sind durch erfolgreiche Teilnahme am Projektstudium in der Lage, wissenschaftliche Publikationen zu verstehen und ihre Ergebnisse einem Publikum verständlich zu präsentieren.

 

Vorkenntnis für die Lehrveranstaltung

Voraussetzung für eine erfolgreiche Teilnahme sind je nach Thema mathematische und/oder statistische Kenntnisse, welche im ersten Studienabschnitt vermittelt werden bzw. die Bereitschaft, sich in die einschlägigen Themengebiete einzuarbeiten.

 

Literatur zur Lehrveranstaltung

Themenabhängig einschlägige, auch englischsprachige Aufsätze aus wissenschaftlichen Journals.

Das Veranstaltung findet jährlich auf dem Ederhof bei Teisendorf (im Berchtesgadener Land, nahe Traunstein und Waginger See) und in Augsburg  statt. Die Teilnahme ist an einem der beiden Orte möglich.

 

Bewerbungsmodalitäten

  • Bewerbung ab sofort bis spätestens 29.02.2020 möglich
  • Die Auswahl und Themenvergabe erfolgt nach Leistungskriterien: Jede Bewerberin/Jeder Bewerber muss daher neben seiner Excel-Bewerbungsformular während der Bewerbungsfrist einen aktuellen, vollständigen Studis-Auszug per Mail an karin.wuensch@wiwi.uni-augsburg.de schicken.
  • Zur Bewerbung verwenden Sie bitte das unten verfügbare Excel-Bewerbungsformular 

 

Prüfungsmodalitäten

  • Die Themenvergabe erfolgt bereits ab März, so dass die Projekte bereits in der vorlesungsfreien Zeit bearbeitet werden können und das Semester somit effektiv entlasten
  • Je Team von Masterstudenten ein mediengestützter Vortrag
  • Dauer: 30 Minuten je Teampartner, d.h. insgesamt 60 Minuten + 15 Minuten Diskussion
  • Abgabe der Präsentationen in der endgültigen Version digital bis 11.05.2020, 12:00 Uhr (per Email)
  • Die Präsentationen werden mit denen am 11.05.2020 abgegebenen Unterlagen gehalten.

 

Eine detaillierte Übersicht der angebotenen Vortragsthemen und weitere wichtige Informationen zur Veranstaltung finden Sie hier

 

Das Bewerbungsformular, welches zusammen mit einem Studisauszug per Mail eingereicht werden muss ist hierverfügbar

 

Weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung

Empfohlenes Studiensemester der Lehrveranstaltung Master
Fachrichtung Lehrveranstaltung verschiedene
Nummer der Lehrveranstaltung 5259
Dauer der Lehrveranstaltung 3 SWS
Typ der Lehrveranstaltung K - Kurs
Leistungspunkte

siehe jew. Modulhandbuch

Bereich siehe jew. Modulhandbuch
Prüfung Mündliche Prüfung
Turnus des Prüfungsangebots

SoSe 2020

Dauer der Prüfung je Zweierteam 60 min.
Begleitende Lehrveranstaltung(en) 5256
Semester

SoSe 2020

 

Titel Dozent(in) Raum Zeit Studium empfohlenes Semester Typ
Risikomanagement Eugen Heine / Dozent/Innen des Lehrstuhl Prof. Buhl/FIM siehe Zeit

Vorlesung: Montags 12:15-13:45

(K: 1001)

Übung: Mittwochs 10:00-11:30

(K: 1001).

Eventuelle Terminänderungen werden in der Vorlesung kommuniziert

Bachelor Vorlesung SoSe

Die Veranstaltung findet im SoSe statt.

 

 

Inhalt der Lehrveranstaltung

 

Vorlesungstermine:

  • Die Vorlesung findet (bis auf Ausnahmen, welche im jeweiligen Skript des Vorlesungsteils und in der Vorlesung kommuniziert werden) am Montag. 12:15-13:45, Raum K: 1001, statt. 
  • Vorlesungstermine im Teil des LS Okhrin:  08.06, 15.06, 22.06 , 29.06, 06.07. 

 

Übungstermine:

  • Regulär am Mittwoch, 10:00-11:30, Raum K: 1001. Übungstermine: 24.06, 01.07, 08.07

Die Vorlesung Risikomanagement vermittelt Grundlagen des Risikomanagements, die sowohl für Industrieunternehmen als auch für Finanzdienstleister essentiell sind. Bei Führungskräften existieren häufig Unsicherheiten hinsichtlich der Identifikation und Bewertung von sowie dem Umgang mit Risiken. Ziel der Vorlesung Risikomanagement ist es daher, die Studierenden mit dem Thema Unternehmensrisiken vertraut zu machen und in die Denkwelt des Risikomanagements einzuführen.

 

Im ersten Teil der Veranstaltung werden die Grundlagen des Risikomangements behandelt. Dabei werden zum einen wichtige Begriffsdefinitionen formuliert und anhand des Risikomanagementkreislaufs (Risikoidentifikation, Risikobewertung, Risikosteuerung und Risikoüberwachung) der grundlegende Umgang mit Risiken vorgestellt. Im Anschluss wird auf die verschiedenen Risikoarten (Kreditrisiko, Marktrisiko, operationelles Risiko, Liquiditätsrisiko, strategisches und systemisches Risiko) mittels praxisnahen Methoden und Beispielen eingegangen.

 

Im zweiten Teil der Veranstaltung werden quantitative Aspekte der Risikomessung untersucht. Populäre Risikomaße werden vorgestellt, dabei wird insbesondere auf die Methoden zur Bestimmung von Value-at-Risk mithilfe verschiedener statistischer Modelle eingegangen. Des Weiteren werden fortgeschrittene Themen wie Backtesting, zeitliche Aggregation und Prognosen besprochen. Außerdem stellt die Problematik der Aggregation der Risiken - wie auch in der Praxis - einen wichtigen Bestandteil des Kurses dar.

 

Gleichzeitig liefert die Vorlesung Risikomanagement die nötigen inhaltlichen Grundlagen für das Seminar Risikomanagement, das jeweils im Wintersemester angeboten wird. Die erfolgreiche Teilnahme an der Vorlesung Risikomanagement ist eine essentielle Voraussetzung für die Teilnahme am Seminar Risikomanagement im Wintersemester!

 

Themen:

  • Klassifizierung der Risikoarten
  • Risikomanagementkreislauf mit Risikoidentifikation, Risikobewertung, Risikosteuerung und Risikoüberwachung
  • Risikoarten: Kreditrisiko, Marktrisiko, operationelles Risiko, Liquiditätsrisiko, strategisches und systemisches Risiko
  • Eigenschaften von Risikomaßen und einfache Risikomaße
  • Fortgeschrittene Risikomaße: abweichungsbasierte Risikomaße, Value-at-Risk, Expected Shortfall
  • Bemessungsmethoden für Value-at-Risk
  • Backtesting
  • Prognosen für Risikomaße
  • Aggregierte Risikomaße: marginaler Value-at-Risk und Komponenten Value-at-Risk

Vorkenntnis für die Lehrveranstaltung

Voraussetzung für eine erfolgreiche Teilnahme sind die mathematischen und statistischen Kenntnisse, welche in den Veranstaltungen Mathematik I/II und Statistik I/II vermittelt werden. Die Bereitschaft zum regelmäßigen Besuch der Vorlesung, sowie eigene Vor- und Nachbereitung des Stoffs sind notwendig. Der regelmäßige Besuch der vorlesungsbegleitenden Übungen wird stark empfohlen.

 

Literatur zur Lehrveranstaltung

  • McNeil, Alexander. J. / Frey, Rüdiger / Embrechts, Paul (2005): Quantitative Risk Management: Concepts, Techniques and Tools, Princeton, University Presses of Ca
  • Wolke, Thomas (2008): Risikomanagement, 2. Aufl., München, Oldenbourg
  • Jorion, Philippe (2006): Value at Risk: The New Benchmark for Managing Financial Risk, 3. Aufl., New York, McGraw-Hill Professional

Die Vorlesungsfolien werden im Digicampus zur Verfügung gestellt. Diese stellen aber lediglich die Basis für die eigene Mitschrift dar - relevant für die Klausur sind alle in der Veranstaltung dargestellten Inhalte.

 

 

Weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung

 

Empfohlenes Studiensemester der Lehrveranstaltung

je nach Prüfungsordnung

Fachrichtung Lehrveranstaltung siehe jew. Modulhandbuch
Dauer der Lehrveranstaltung

2 SWS

Typ der Lehrveranstaltung

V - Vorlesung

Leistungspunkte siehe die jeweiligen Modulhandbücher
Bereich siehe die jeweiligen Modulhandbücher
Prüfung

„Die Frage, wie geprüft wird, befindet sich bei

allen bayerischen Universitäten derzeit in Klärung.

Sobald es hierzu Neuigkeiten gibt,

werden diese an zentraler Stelle veröffentlicht.“

Turnus des Prüfungsangebots

siehe Modulhandbuch

Dauer der Prüfung t.b.a.
Semester SoSe 2020

 

Titel Dozent(in)   Zeit Studium empfohlenes Semester Typ
Statistics and Finance with Excel Dr. Dominik Schneller   Montag Bachelor 5. Semester Vorlesung + Übung

Die Veranstaltung findet im SoSe und WiSe statt.

 

Diese Veranstaltung findet digital statt!

Teilnahme nur mit vorheriger Bewerbung!

Bewerbung vom 30.03.2020, 12:00 Uhr bis 14.04.2020, 12:00 Uhr ausschließlich über das Online-Bewerbungstool.

 

Zum Bewerbungstool

 

Inhalt der Lehrveranstaltung

1. Einführung in grundlegende und fortgeschrittene Techniken im Umgang mit Excel
       - Formeln und Bezüge, Logikfunktionen, Datumsfunktionen
       - mathematische Funktionen, statistische Funktionen, Matrixfunktionen

       - Zielwertsuche

       - Excel Analysefunktionen
       - Solver
2. Deskriptive Statistik

       - Grundbegriffe der Datenerhebung
       - Auswertung von ein- und mehrdimensionalem Datenmaterial
3. Ausgewählte Verfahren der induktiven Statistik (Intervallschätzung und Signifikanztests)
4. Wahrscheinlichkeitsrechnung
5. Zufallsvariablen und Verteilungen
6. einfache und multiple lineare Regressionsrechnung
7. Dynamische Investitionsrechenverfahren

 

Ziel ist der selbständige kompetente Umgang mit Excel, der in der Arbeitswelt in allen betriebswirtschaftlichen Berufen unumgänglich ist. Der Student soll die nötigen Tabellenkalkulationskenntnisse erwerben, die für die Auswertung von betriebswirschaftlichen Daten nötig sind. Zusätzlich werden ausgewählte Methoden der Statistik vertieft und erweitert.

 

Vorkenntnis für die Lehrveranstaltung

Voraussetzung für eine erfolgreiche Teilnahme sind die statistischen Kenntnisse, welche in den Veranstaltungen Statistik I/II vermittelt werden.

Die Bereitschaft zum Erwerb von analytischen Fähigkeiten, die Bereitschaft zum regelmäßigen Besuch der Veranstaltung und eine aktive Teilnahme, sowie eigene Vor- und Nachbereitung des Stoffs sind notwendig. Microsoft Excel Grundkenntnisse erleichtern den Einstieg, sind aber nicht zwingend erforderlich.

Platzvergabe:

Die Auswahl unter allen Bewerberinnen und Bewerbern erfolgt nicht nach dem first-come, first-served-Prinzip, sondern anhand derer Noten. Dazu müssen im Bewerbungsformular die in den Veranstaltungen Statistik (GBM/ReWi) oder Statistik I sowie Statistik II erzielten Noten angegeben werden. Die Bewerbung wird vom 30.03.2020, 12:00 Uhr bis 14.04.2020, 12:00 Uhr möglich sein.

 

Nach der Bewerbung für einen Platz bekommen Sie - falls Sie auf Basis ihrer Noten ausgewählt werden - einen Platz angeboten. Die Information, ob Sie einen Platz erhalten, werden Sie voraussichtlich bis 16.04.2020 erhalten.

 

Sollten Sie eine Zusage für die Veranstaltung erhalten, sind Sie damit auch für die zugehörige Klausur angemeldet. Eine zusätzliche Anmeldung über STUDIS ist nicht nötig.

 

Literatur zur Lehrveranstaltung

  • Anderson, D., Sweeney, D., Williams, T.: Contemporary Business Statistics with Microsoft Excel, 2. Auflage, Mason 2006.
  • Bamberg, G., Baur, F., Krapp, M.: Statistik, 17. Auflage, München 2012.
  • Fahrmeir, L., Kneib, T., Lang, S.: Regression: Modelle, Methoden und Anwendungen, 2. Auflage, Berlin 2009.
  • Formelsammlung Statistik I und II
  • Hedderich, J., Sachs, L.: Angewandte Statistik: Methodensammlung mit R, 14. Auflage, Berlin 2011.
  • Hill, R., Griffiths, W., Judge, G.: Undergraduate Econometrics, 2. Auflage, New York 2000.
  • Perridon, L., Steiner, M., Rathgeber, A.: Finanzwirtschaft der Unternehmung, 16. Auflage, München 2012.
  • v. Auer, L.: Ökonometrie: Eine Einführung, 6. Auflage, Berlin 2013.

Weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung

empfohlenes Studiensemester der Lehrveranstaltung im 5. Semester
Fachrichtung Lehrveranstaltung iBWL, GBM (PO 2010), ReWi
Dauer der Lehrveranstaltung 2 SWS
Typ der Lehrveranstaltung V - Vorlesung
Leistungspunkte 4/5
Bereich Cluster F&I, L&I, S&I || SB II || sonstige Leistung
Prüfung

„Die Frage, wie geprüft wird, befindet sich bei

allen bayerischen Universitäten derzeit in Klärung.

Sobald es hierzu Neuigkeiten gibt,

werden diese an zentraler Stelle veröffentlicht.“

Turnus des Prüfungsangebots jedes Semester
Dauer der Prüfung t.b.a.
Prüfungsausschluss Wer bereits an der Excel-Veranstaltung "Business Data Processing mit Excel" oder "Statistik mit Excel" des Lehrstuhls Okhrin/Bamberg teilgenommen hat, kann die Veranstaltung nicht mehr belegen.
Semester SoSe
Titel Dozent(in)   Zeit Studium empfohlenes Semester Typ
Statistik I

Prof. Dr. Yarema Okhrin

Ansprechpartner:

Ellena Nachbar

  Montag   Bachelor 2. Semester Vorlesung

Die Veranstaltung findet im SoSe statt.

 

Diese Veranstaltung findet digital statt!

Inhalt der Lehrveranstaltung

 

Ziel sind der Erwerb sicherer Kenntnisse und die Beherrschung der deskriptiven Statistik und der Wahrscheinlichkeitsrechnung, sowie der Statistiksprache R.

 

Das gesamte Stoffgebiet der Vorlesungen Statistik I und Statistik II ist für ein modernes Studium der Wirtschaftswissenschaften unverzichtbar. Erfolgreiche Datenanalyse bildet heutzutage die Geschäftsgrundlage zahlreicher Unternehmen. Die Fähigkeit, Datensätze mit Hilfsmitteln wie der Statistiksprache R kompetent zu analysieren ist eine am Arbeitsmarkt auch bei Wirtschaftswissenschaftlern massiv gesuchte Kompetenz. 

 

Deskriptive Statistik

  • Grundbegriffe der Datenerhebung
  • Auswertungsmethoden für ein- und mehrdimensionales Datenmaterial (grafische Darstellungen, Lage- und Streuungsparameter, Konzentrationsmaße; Kontingenztabelle, Korrelations- und Regressionsrechnung)
  • Verhältniszahlen und Indexzahlen
  •  

Wahrscheinlichkeitsrechnung

  • Zufallsvorgänge, Ereignisse und Wahrscheinlichkeiten
  • Zufallsvariablen und Verteilungen
  • Verteilungsparameter

 

Für die praktische Anwendung der in der Veranstaltung präsentierten Methoden wird die Statistiksoftware R genutzt, sodass die Studierenden selbstständige Analysen in R durchführen und Ausgaben der Software interpretieren können (ebenfalls klausurrelevant).

Sämltiche Vorlesungsunterlagen werden auf Digicampus bereitsgestellt. 

 

Vorkenntnis für die Lehrveranstaltung

Voraussetzung für eine erfolgreiche Teilnahme sind die mathematischen Kenntnisse, welche in der Veranstaltung Mathematik I vermittelt werden. Das Modul Mathematik II sollte gleichzeitig besucht werden. Ein Mindestmaß an analytischen Fähigkeiten, die Bereitschaft zum regelmäßigen Besuch der Vorlesung, Teilnahme an der Übung, sowie eigene Vor- und Nachbereitung des Stoffs sind notwendig. Zudem wird die Bereitschaft verlangt, sich in die Statistiksprache R einzuarbeiten. Inhalte mit R sind ebenso klausurrelevant.

 

Literatur zur Lehrveranstaltung

 

  • Bamberg, G.; Baur, F., Krapp, M.:  Statistik, Oldenbourg, 18. Aufl., München 2017
  • Bamberg, G.; Baur, F., Krapp, M.: Statistik-Arbeitsbuch, Oldenbourg, 10. Aufl., München 2017
  • Schira, J.: Statistische Methoden der VWL und BWL, Pearson Studium, München 2007
  • Fahrmeir, L., Heumann C., Künstler, R., Pigeot, I. und Tutz, G.: Statistik, Springer, 8. Aufl., Berlin 2016
  • Dalgaard, P.: Introductory Statistics with R, Springer, New York 2008, URL der Auflage von 2002:  http://link.springer.com/book/10.1007%2Fb97671(aus dem Universitätsnetz verfügbar)

Weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung

Empfohlenes Studiensemester der Lehrveranstaltung im 2. Semester
Fachrichtung Lehrveranstaltung siehe jew. Modulhandbuch
Dauer der Lehrveranstaltung 2 SWS
Typ der Lehrveranstaltung V - Vorlesung
Leistungspunkte 5
Bereich Bachelor: siehe jew. Modulhandbuch
Prüfung „Die Frage, wie geprüft wird, befindet sich bei allen bayerischen Universitäten derzeit in Klärung. Sobald es hierzu Neuigkeiten gibt, werden diese an zentraler Stelle veröffentlicht.“
Turnus des Prüfungsangebots

jedes Semester

Dauer der Prüfung t.b.a.
Zugelassene Hilfsmittel vom Lehrstuhl herausgegebene Formelsammlung (ohne eigene Eintragungen!), nicht programmierbarer und nicht grafikfähiger Taschenrechner
Lehrveranstaltungspflicht Wahlpflicht
Semester jedes SoSe

 

Titel Dozent(in)   Zeit Studium empfohlenes Semester Typ
Statistik I - Übung

verschiedene

Dozenten

 

Dienstag

Mittwoch

Bachelor 2. Semester Übung

Die Veranstaltung findet im SoSe statt.

 

Diese Veranstaltung findet digital statt!

Inhalt der Lehrveranstaltung

Grundlage der Übungen ist eine Sammlung relevanter Aufgaben, die die Studierenden selbständig vorbereiten sollen und deren Lösungen in den Übungsveranstaltungen dargestellt werden. Die Aufgabensammlung wird von der Stura im Rahmen des Skriptenverkaufs angeboten und ist außerdem über Digicampus verfügbar. Ferner wird eine Sammlung von Musterklausuren inklusive Lösungen zum eigenständigen Üben über Digicampus bereitgestellt. Darüber hinaus können weitere Übungsaufgaben auch aus:

  • Bamberg, G.; Baur, F.: Statistik-Arbeitsbuch, Oldenbourg, 8. Aufl. München 2008

im Selbststudium bearbeitet werden.

 

 

 

Weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung

 

Empfohlenes Studiensemester der Lehrveranstaltung im 2. Semester
Fachrichtung Lehrveranstaltung siehe jew. Modulhandbuch
Beginn der Lehrveranstaltung

Beginn in der 1. Vorlesungswoche

Dauer der Lehrveranstaltung 2 SWS
Typ der Lehrveranstaltung Ü - Übung
Bereich

Bachelor: siehe jew. Modulhandbuch

Semester jedes SoSe

 

Lehrveranstaltungen und Seminare - WiSe 2019/2020

Titel Dozent(in) Raum Zeit Studium empfohlenes Semester Typ
Statistics and Finance with Excel Dr. Dominik Schneller 2113 (CIP-Pool)

3 Gruppen:

Montag 10:00-11:30,

Montag 12:15-13:45,   

Montag 14:00-15:30

Bachelor 5. Semester Vorlesung + Übung

Die Veranstaltung findet im SoSe und WiSe statt.

 

Teilnahme nur mit vorheriger Bewerbung!

 

 

 

Inhalt der Lehrveranstaltung

1. Einführung in grundlegende und fortgeschrittene Techniken im Umgang mit Excel
       - Formeln und Bezüge, Logikfunktionen, Datumsfunktionen
       - mathematische Funktionen, statistische Funktionen, Matrixfunktionen

       - Zielwertsuche

       - Excel Analysefunktionen
       - Solver
2. Deskriptive Statistik

       - Grundbegriffe der Datenerhebung
       - Auswertung von ein- und mehrdimensionalem Datenmaterial
3. Ausgewählte Verfahren der induktiven Statistik (Intervallschätzung und Signifikanztests)
4. Wahrscheinlichkeitsrechnung
5. Zufallsvariablen und Verteilungen
6. einfache und multiple lineare Regressionsrechnung
7. Dynamische Investitionsrechenverfahren

 

Ziel ist der selbständige kompetente Umgang mit Excel, der in der Arbeitswelt in allen betriebswirtschaftlichen Berufen unumgänglich ist. Der Student soll die nötigen Tabellenkalkulationskenntnisse erwerben, die für die Auswertung von betriebswirschaftlichen Daten nötig sind. Zusätzlich werden ausgewählte Methoden der Statistik vertieft und erweitert.

 

Vorkenntnis für die Lehrveranstaltung

Voraussetzung für eine erfolgreiche Teilnahme sind die statistischen Kenntnisse, welche in den Veranstaltungen Statistik I/II vermittelt werden.

Die Bereitschaft zum Erwerb von analytischen Fähigkeiten, die Bereitschaft zum regelmäßigen Besuch der Veranstaltung und eine aktive Teilnahme, sowie eigene Vor- und Nachbereitung des Stoffs sind notwendig. Microsoft Excel Grundkenntnisse erleichtern den Einstieg, sind aber nicht zwingend erforderlich.

 

Platzvergabe:

Die Auswahl unter allen Bewerberinnen und Bewerbern erfolgt nicht nach dem first-come, first-served-Prinzip, sondern anhand derer Noten. Dazu müssen im Bewerbungsformular die in den Veranstaltungen Statistik (GBM/ReWi) oder Statistik I sowie Statistik II erzielten Noten angegeben werden. Die Bewerbung wird vom 30.03.2020, 12:00 Uhr bis 14.04.2020, 12:00 Uhr möglich sein.

 

Nach der Bewerbung für einen Platz bekommen Sie - falls Sie auf Basis ihrer Noten ausgewählt werden - einen Platz angeboten. Die Information, ob Sie einen Platz erhalten, werden Sie voraussichtlich bis 16.04.2020 erhalten.

 

Haben Sie eine Zusage für einen Platz erhalten, behalten Sie diesen Platz endgültig nur dann, falls Sie (oder ein Vertreter mit Vollmacht) zu Beginn der ersten Veranstaltung in der ihnen zugewiesenen Gruppe (!) erscheinen und sich in die Anwesenheitsliste eintragen. Erscheinen Sie nicht in der ersten Veranstaltung, so werden wir Ihren Platz an Bewerber auf der Warteliste weitervergeben. Diese erhalten gegebenenfalls nach der ersten Veranstaltung von uns einen Platz per Mail angeboten.

 

Literatur zur Lehrveranstaltung

  • Anderson, D., Sweeney, D., Williams, T.: Contemporary Business Statistics with Microsoft Excel, 2. Auflage, Mason 2006.
  • Bamberg, G., Baur, F., Krapp, M.: Statistik, 17. Auflage, München 2012.
  • Fahrmeir, L., Kneib, T., Lang, S.: Regression: Modelle, Methoden und Anwendungen, 2. Auflage, Berlin 2009.
  • Formelsammlung Statistik I und II
  • Hedderich, J., Sachs, L.: Angewandte Statistik: Methodensammlung mit R, 14. Auflage, Berlin 2011.
  • Hill, R., Griffiths, W., Judge, G.: Undergraduate Econometrics, 2. Auflage, New York 2000.
  • Perridon, L., Steiner, M., Rathgeber, A.: Finanzwirtschaft der Unternehmung, 16. Auflage, München 2012.
  • v. Auer, L.: Ökonometrie: Eine Einführung, 6. Auflage, Berlin 2013.

Weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung

empfohlenes Studiensemester der Lehrveranstaltung im 5. Semester
Fachrichtung Lehrveranstaltung iBWL, GBM (PO 2010), ReWi
Dauer der Lehrveranstaltung 2 SWS
Typ der Lehrveranstaltung V - Vorlesung
Leistungspunkte 4/5
Bereich Cluster F&I, L&I, S&I || SB II || sonstige Leistung
Prüfung Klausur
Turnus des Prüfungsangebots jedes Semester
Dauer der Prüfung 60 Minuten
Prüfungsausschluss Wer bereits an der Excel-Veranstaltung "Business Data Processing mit Excel" oder "Statistik mit Excel" des Lehrstuhls Okhrin/Bamberg teilgenommen hat, kann die Veranstaltung nicht mehr belegen.
Semester WiSe
Titel Dozent(in) Raum Zeit Studium empfohlenes Semester Typ
Ökonometrie

Prof. Dr. Yarema Okhrin

Ansprechpartner:

Eugen Heine

Andreas Schmidt Logistik

Hörsaal (K 1001)

Montag

15:45 - 17:15

Master 1. Semester WiSe und SoSe

Die Veranstaltung findet im WiSe statt.

 

 

Inhalt der Lehrveranstaltung

  • Multiple lineare Regression (Parameterschätzung, Beurteilung der Modellgüte und Interpretation der Ergebnisse)
  • Prüfen der Modellprämissen (Heteroskedastizität, Autokorrelation, ...)
  • Erweiterungen der multiplen Regression (Panel Daten)
  • Modellierung binärer und nominaler Daten
  • Anwendung der ökonometrischen Modellierungsmethoden unter Verwendung der statistischen Programmiersprache R.

 

Vorkenntnis für die Lehrveranstaltung

Voraussetzung für eine erfolgreiche Teilnahme sind die statistischen und mathematischen Kenntnisse, welche in den Veranstaltungen Statistik I und II sowie Mathematik I und II vermittelt werden. Die Bereitschaft zum regelmäßigen Besuch der Vorlesung, sowie eigene Vor- und Nachbereitung des Stoffs sind notwendig. Zudem wird die Bereitschaft verlangt, sich in die Statistiksprache R einzuarbeiten.

 

Literatur zur Lehrveranstaltung

  • Cameron A.C, und Trivedi P.K "Microeconometrics: theory and methods", Cambridge University Press
  • Greene W.H. "Econometric Analysis", Pearson
  • Gujarati, D., Basic Econometrics, McGraw-Hill
  • Veerbek, M.A., Guide to Modern Econometrics, Wiley
  • Wooldridge J.M. "Introductory Econometrics: a modern approach", South Western

 

Weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung

Empfohlenes Studiensemester der Lehrveranstaltung ab dem 1. Semester
Fachrichtung Lehrveranstaltung siehe Modulhandbuch
Dauer der Lehrveranstaltung 2 SWS
Typ der Lehrveranstaltung V - Vorlesung
Leistungspunkte 6
Bereich Master: siehe jew. Modulhandbuch
Prüfung Klausur
Turnus des Prüfungsangebots jedes Semester
Dauer der Prüfung 60 min
Lehrveranstaltungspflicht Pflicht
Semester WiSe
Titel Dozent(in) Raum Zeit Studium empfohlenes Semester Typ
Ökonometrie -   Offene Sprechstunde Ellena Nachbar

J 2322

(Universalraum LS Okhrin)

Mittwoch 12:15-13:45

(abweichende Termine siehe Details)

Master 1. Semester WiSe und SoSe

Die Veranstaltung findet im WiSe statt.

 

 

Eine Anmeldung ist nicht erforderlich!

 

Inhalt der Lehrveranstaltung

Die offene Sprechstunde bietet allen Teilnehmern der Veranstaltung Ökonometrie die Möglichkeit ihre Fragen zur Vorlesung oder den Übungen zu klären. Die Sprechstunde ist somit nicht als zusätzliche Übungsveranstaltung zu verstehen. Stattdessen steht Ihnen während der Sprechstunde ein Ansprechpartner zu Verfügung, der Sie beim Verständnis des Prüfungsstoffs unterstützt.

 

Kommen Sie einfach mit Ihren Fragen vorbei – je früher, desto besser! Eine Anmeldung ist nicht erforderlich.

 

Abweichende Termine:

  • Am 20.11 findet die Sprechstunde von 13:15-14:45 statt.
  • Am 18.12 entfällt die offene Sprechstunde.

Hinweis: Die offene Sprechstunde findet bis einschließlich 22.01 statt.  Außerdem wird am 12.02 (Mittwoch vor der Klausur) um 12:30-14:00 ein zusätzlicher Termin angeboten. 

 

 

 

 

Weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung

empfohlenes Studiensemester der Lehrveranstaltung ab dem 1. Semester
Fachrichtung Lehrveranstaltung Master: siehe Modulhandbuch
Dauer der Lehrveranstaltung 2 SWS
Typ der Lehrveranstaltung K - Kurs
Bereich Zusatzangebot zur Veranstaltung Ökonometrie
Semester jedes WiSe

 

Titel Dozent(in) Raum Zeit Studium empfohlenes Semester Typ
Ökonometrie -   Übung

Eugen Heine

Andreas Schmidt Logistik

Hörsaal (K 1001),

CIP 2113

Mittwoch 17:30-19:00

Donnerstag 14:00-15:30 (PC Übung 1 - CIP  )

Donnerstag 15:45-17:15 (PC Übung 2 - CIP)

Master 1. Semester

Saalübung

PC-Übung

Die Veranstaltung findet im WiSe statt.

 

 

Eine Anmeldung ist nicht erforderlich!

 

Inhalt der Lehrveranstaltung

Saalübung:
Nach einer allgemeinen Einführung in die Statistiksoftware R, erfolgt die Anwendung der in der Vorlesung vorgestellten statistischen Methoden anhand von Beispieldaten und mittels der Programmiersprache R. Ein Besuch dieser Übung wird dringend empfohlen, da der Inhalt für die Prüfung relevant ist.

 

PC-Übung:
Die PC-Übung (freiwilliges Zusatzangebot) bietet die Möglichleit die Anwendung ökonometrischer Analysen zu üben, indem Übungsblätter mit ökonometrischen Fragestellungen selbstständig und computergestützt gelöst werden. Für die PC-Übung stehen zwei Termine zur Auswahl.

 

Die Übungen werden nicht wöchentlich angeboten, sondern bei Bedarf. Die Termine werden zu gegebener Zeit bekannt gegeben.

 

Literatur zur Lehrveranstaltung

 

  • Everitt, B; Hothorn T.: A Handbook of Statistical Analyses using R, Chapman and Hall/CRC; 3 edition, 2014.
  • Wollschläger, D.: Grundlagen der Datenanalyse mit R - Eine anwendungsorientierte Einführung, 4. Auflage, Springer, 2017.

 

 

Weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung

 

Empfohlenes Studiensemester der Lehrveranstaltung

ab dem 1. Semester

Fachrichtung Lehrveranstaltung Master: siehe Modulhandbuch
Dauer der Lehrveranstaltung

2 SWS

Typ der Lehrveranstaltung

Ü - Übung

Bereich Master: siehe jew. Modulhandbuch
Lehrveranstaltungspflicht Pflicht
Semester jedes WiSe

 

Titel Dozent(in) Raum Zeit Studium empfohlenes Semester Typ
Mathematik der Finanzmärkte Dr. Sebastian Heiden

Andreas Schmidt Logistik

Hörsaal: (K: 1001),

K: 1002

Di:10:00-11:30

Fr:12:15-13:45

Master 5. Semester Vorlesung + Übung

Die Veranstaltung findet im WiSe statt.

 

 

Inhalt der Lehrveranstaltung

  • Prozesse in diskreter Zeit
  • Stochastische Prozesse, insb. Martingale
  • Geometrische Brownsche Bewegung
  • No-arbitrage und risikoneutrale Bewertung
  • Zinsrechnung und Zinsmodelle
  • Forwards, Futures und Optionen
  • Financial Engineering
  • Asset pricing
  • Anlageklassen und Portfolio Management
  • Investment strategies

Derivate wie Optionen, Forwards oder Futures ermöglichen auf vielfältige Weise das Management von Risiken. Im Rahmen des Kurses werden Modelle zur quantitativen Bewertung und Bepreisung vermittelt, die anhand allgemeiner mathematischen Theorie von einfachen Grundlagen entwickelt werden. Das Ziel des Kurses ist eine Brücke zwischen einer anwendungsorientierten Sicht und der mathematischen Theorie aufzubauen. Dabei wird großer Wert auf die Vermittlung der ökonomischen Intuition zur Analyse finanzmathematischer Problemstellung gelegt. Zudem wird die Bereitschaft verlangt, sich tiefergehend in die Statistiksprache R einzuarbeiten.

 

Übungstermine

Zur Veranstaltung wird eine Übungsveranstaltung angeboten. Diese findet (nach Vorlesungsfortschritt - Termine der Übung werden per Digicampus kommuniziert) Freitags von 12:15-13:45 in HW 1002 statt. Das Übungsskript wird im Digicampus zur Verfügung gestellt. In der Übung werden die Inhalte der Vorlesung vertieft und empirisch angewendet. Daher wird zu einem Besuch dringend geraten, insbesondere da die Übung dafür vorgesehen ist, Fragen zur Vorlesung zu stellen und diese transparent für alle Veranstaltungsteilnehmer/Innen zu beantworten

 

Literatur zur Lehrveranstaltung

  • Marek Capiński,Tomasz Zastawniak, Mathematics for finance: an introduction to financial engineering, Springer, 2007
  • Hansjoerg Albrecher, Andreas Binder, Philipp Mayer, Einführung in die Finanzmathematik, Springer, 2009
  • John Hull, Options, futures and other derivatives, Pearson, 2009
  • Paul Wilmott, Paul Wilmott introduces quantitative finance, Wiley, 2008
  • Nicholas Bingham, Rüdiger Kiesel, Risk-neutral valuation, Springer, 2004
  • Edwin Elton, Modern portfolio theory and investment analysis, Wiley, 2011
  • Philipp Schönbucher, Credit Derivatives Pricing Models, Wiley, 2006

 

Weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung

empfohlenes Studiensemester der Lehrveranstaltung im 5. Semester
Fachrichtung Lehrveranstaltung

Bachelor: siehe Modulhandbuch ihres Studiengangs (falls einbringbar)

Dauer der Lehrveranstaltung 2 SWS
Typ der Lehrveranstaltung:

V - Vorlesung

Bereich siehe Modulhandbuch des jew. Studiengangs
Prüfung Klausur
Dauer der Prüfung 60 Minuten
Lehrveranstaltungspflicht Wahlpflicht
Semester jedes WiSe

 

Titel Dozent(in) Raum Zeit Studium empfohlenes Semester Typ
Statistik II Prof. Dr. Yarema Okhrin Sigma Park Montag 10:00 - 11:30 Bachelor 2. Semester Vorlesung

Die Veranstaltung findet im WiSe statt.

 

 

Inhalt der Lehrveranstaltung

Ziel sind der Ausbau der in Statistik I (oder vergleichbaren Veranstaltungen) gelegten Grundlagen (sowohl in Statistik als auch in der eigenständigen, empirischen Umsetzung mit Hilfe der Statistiksoftware R) sowie die Vertiefung insbesondere im Bereich der Wahrscheinlichkeitsrechnung. Insbesondere werden die in Statistik I gelegten Grundlagen auch genutzt um den Bereich der induktiven Statistik zu vermitteln.

 

Wahrscheinlichkeitsrechnung

  • Zufallsvariablen und Verteilungen
  • Verteilungsparameter
  • Gesetz der großen Zahlen und zentraler Grenzwertsatz

 

Induktive Statistik

  • Grundlagen der induktiven Statistik
  • Punkt-Schätzung
  • Intervall-Schätzung
  • Signifikanztests und Gütefunktion

 

Für die praktische Anwendung der in der Veranstaltung präsentierten Methoden wird die Statistiksoftware R genutzt, sodass die Studierenden selbstständige Analysen in R durchführen und Ausgaben der Software interpretieren und kompetent analysieren können. (ebenfalls klausurrelevant).

 

 

Vorkenntnis für die Lehrveranstaltung

Voraussetzung für eine erfolgreiche Teilnahme sind die mathematischen und statistischen Kenntnisse, welche in den Veranstaltungen Mathematik I/II und Statistik I vermittelt werden. Die Bereitschaft zum regelmäßigen Besuch der Vorlesung, sowie eigene Vor- und Nachbereitung des Stoffs sind notwendig.

Zudem werden Grundkenntnisse in der Statistiksprache R verlangt, so wie sie bspw. in der Veranstaltung Statistik I vermittelt werden und die Bereitschaft, sich in die Statistiksprache R tiefergehend einzuarbeiten.

 

Literatur zur Lehrveranstaltung

  • Bamberg, G.; Baur, F., Krapp, M.: Statistik, 18. Auflage, Oldenbourg, München, 2017.
  • Bamberg, G.; Baur, F., Krapp, M.: Statistik-Arbeitsbuch, 10. Auflage, Oldenbourg, München, 2017.
  • Fahrmeir, L., Künstler, R., Pigeot, I. und Tutz, G.: Statistik - Der Weg zur Datenanalyse, Springer, Berlin 2016
     
  • Dalgaard, P.: Introductory Statistics with R, Springer, New York 2008, URL der Auflage von 2002: http://link.springer.com/book/10.1007%2Fb97671 (aus dem Universitätsnetz verfügbar)

 

Weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung

Empfohlenes Studiensemester der Lehrveranstaltung ab dem 2. Semester
Fachrichtung Lehrveranstaltung siehe Modulhandbuch des jew. Studiengangs
Dauer der Lehrveranstaltung 2 SWS
Typ der Lehrveranstaltung V - Vorlesung
Leistungspunkte

5

Bereich Bachelor: siehe jew. Modulhandbuch
Prüfung Klausur
Turnus des Prüfungsangebots

jedes Semester

Dauer der Prüfung 90 min
Zugelassene Hilfsmittel Vom Lehrstuhl herausgegebene Formelsammlung (ohne eigene Eintragungen!), diese muss selbst zur Klausur mitgebracht werden. Nicht programmierbarer und nicht grafikfähiger Taschenrechner.
Lehrveranstaltungspflicht Pflicht
Semester jedes WiSe

 

Titel Dozent(in) Raum Zeit Studium empfohlenes Semester Typ
Statistik II -   Übung

Verschiedene Dozenten/

Tutoren

siehe Zeit

6 Übungsgruppen:

Di 08:15-09:45, J 2106

(Alexandra Pop)

Di 10:00-11:30, K 1004

(Alexandra Pop)

Di 10:00-11:30, K 1003 (Sujin Park)

Mi 08:15-09:45, K 1002 (David Lin)

Mi 10:00-11:30, K 1004 (Benedikt Decker)

Mi 12:15-13:45, J 1109 (David Lin)

Bachelor 2. Semester Vorlesung

Die Veranstaltung findet im WiSe statt.

 

 

Inhalt der Lehrveranstaltung

 

Grundlage der Übungen ist eine Sammlung von Aufgaben, welche die Studierenden vorbereiten sollen und deren Lösungen in den Übungs-veranstaltungen dargestellt werden. Die selbständigen Lösungsversuche dieser Aufgaben (sowie der Besuch der Vorlesung) bilden die beste Vorbereitung für die (90 Minuten dauernde)  Klausur zu Statistik II. Die Aufgabensammlung wird von der Stura im Rahmen des Skriptenverkaufs angeboten und ist außerdem über Digicampus verfügbar. Ferner wird eine Sammlung von Musterklausuren inklusive Lösungen zum eigenständigen Üben bereitgestellt (Diese wird rechtzeitig im Laufe des Semesters bereitgestellt werden). Darüber hinaus können weitere Übungsaufgaben auch aus:

 

  • Bamberg, G.; Baur, F.: Statistik-Arbeitsbuch, 10. Auflage, Oldenbourg, München, 2016.

im Selbststudium bearbeitet werden.

 

Darüber hinaus soll ein sicherer Umgang mit der Statistiksprache R vermittelt werden, der eine selbstständige Auseinandersetzung mit der Software voraussetzt.

Titel Dozent(in) Raum Zeit Studium empfohlenes Semester Typ
Statistik II - R-Sprechstunde

David Lin ||

Raphael Daubner

J 2322 (Universalraum LS Okhrin) Montag 14:00-15:30 (Raphael Daubner), Mittwoch 10:00-11:30 (David Lin) Bachelor 2. Semester Sprechstunde

Die Veranstaltung findet im WiSe statt.

 

Inhalt der Lehrveranstaltung

Die Lösungen der R-Inhalte der Übungsaufgaben der Veranstaltung Statistik II werden in den Übungen dargestellt. Sollte sich darüber hinaus Fragebedarf speziell zu R-Inhalten der Veranstaltung Statistik II ergeben, welcher nicht in der Übung geklärt werden kann, bietet die R-Sprechstunde die Möglichkeit, diese Fragen wöchentlich mit einem Tutor zu diskutieren. 

 

Die Sprechstunde ist somit nicht als zusätzliche Übungsveranstaltung zu verstehen. Stattdessen steht Ihnen während der Sprechstunde ein Ansprechpartner zu Verfügung, der Sie beim Verständnis der R-Elemente der Veranstaltung unterstützt.

 

Wir bitten darum, dieses Angebot rechtzeitig und bereits frühzeitig im Semester zu nutzen, da erfahrungsgemäß mit Verlauf des Semesters immer mehr Nachfrage aufkommt.

 

Auch Studierende, welche sich im Wintersemester 2019/20 auf die die Wiederholungsklausur Statistik I vorbereiten und Fragen zur R-Inhalten haben, können die R-Sprechstunden gerne besuchen!

Termin und Ablauf

Empfohlenes Studiensemester der Lehrveranstaltung

ab dem 2. Semester

Fachrichtung Lehrveranstaltung BWL / VWL
Dauer der Lehrveranstaltung 2 SWS
Typ der Lehrveranstaltung K - Kurs
Bereich Zusatzangebot zur Veranstaltung Statistik II
Semester jedes WiSe

 

Titel Dozent(in) Raum Zeit Studium empfohlenes Semester Typ
Seminar Finanzmarktökonometrie

Prof. Dr. Yarema Okhrin,

Eugen Heine

- - Master 1. Semester Seminar

Die Veranstaltung findet im WiSe statt.

 

 

Inhalt der Lehrveranstaltung

Es werden Themen aus den folgenden Gebieten der Finanzmarktökonometrie angeboten:

  • Moderne Aspekte des Risikomanagements
  • Stilisierte Fakten über die Aktienrenditen
  • Modellierung der Abhängigkeiten
  • Simulationen für die Finanzmarktmodelle
  • Stochastische Prozesse in stetiger Zeit
  • Prognosemethoden und Vergleiche

Im Rahmen des Seminars werden die Teilnehmer in kleinen Gruppen ein aktuelles Gebiet der Finanzmarktökonometrie anhand der vorgeschlagenen Literatur und weiteren wissenschaftlichen Artikeln erforschen und mit Hilfe realer Daten umsetzen. Es sind sowohl direkte Gruppenbewerbungen als auch Einzelbewerbungen möglich. Einzelbewerber, welche eine Zusage für das Seminar erhalten haben, werden zu passenden Gruppen zusammengefügt. Die Leistungserbringung erfolgt im Verfassen einer schriftlichen Arbeit. Die Auswahl unter den Bewerbern erfolgt auf Basis von Leistungskriterien. 

 

 

 

Die Bewerbung ist in dem Zeitraum 21.10-30.10 per E-Mail an Eugen Ivanov möglich. Sie sollen folgende Informationen bei der Bewerbung mitschicken:

  • Studis-Auszug des Bachelor und des Masterstudiums
  • Ranking der Präferenz der Themen (in der Form Thema 1 > Thema 3 > Thema 2)
  • Angabe, mit welchen Teampartnern Sie sich zusammen um ein Thema bewerben

 

Vorkenntnis für die Veranstaltung

Voraussetzung für eine erfolgreiche Teilnahme sind die mathematischen und statistischen Kenntnisse, welche in den Veranstaltungen Mathematik I/II und Statistik I/II vermittelt werden.

Vorkenntnisse und/oder die Bereitschaft sich tiefergehend in die Statistik-Programmiersprache R einzuarbeiten sind elementar für das Seminar.

 

Literatur zur Lehrveranstaltung

  • McNeil, A., Frey, R. und P. Embrechts, 2005, Quantitative Risk Management
  • Mills, T. und R. Markellos, 2008, The econometric modelling of financial time series, Cambridge University Press
  • Tsay, R., 2005, Analysis of Financial Time Series, John Wiley & Sons
  • Taylor, S.J., 2005, Asset prices, dynamics, volatility and prediction, Princeton University Press
  • Schmid, T. und M. Trede, 2005, Finanzmarktstatistik, Springer

 

Weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung

empfohlenes Studiensemester der Lehrveranstaltung ab dem 1. Semester
Fachrichtung Lehrveranstaltung Master: siehe Modulhandbuch ihres Studiengangs (falls einbringbar)
Dauer der Lehrveranstaltung 4 SWS
Typ der Lehrveranstaltung S - Seminar
Leistungspunkte

6

Bereich siehe Modulhandbuch
Prüfung Hausarbeit
Dauer der Prüfung Abgabe der Seminararbeiten bis spätestens 30.01.2020
Prüfungsausschluss Das Seminar kann nur einmal belegt werden.
Lehrveranstaltungspflicht Wahlpflicht
Semester

jedes WiSe

 

Titel Dozent(in) Raum Zeit Studium empfohlenes Semester Typ
Projektstudium Data Mining Prof. Dr. Yarema Okhrin Dr. Anett Wins Geb. J, Seminarraum Mi 12:15-13:45 (abweichende Termine siehe Details) Bachelor 4. Semester Kurs

Die Veranstaltung findet im WiSe statt.

 

 

Bewerbung vom 07.10.2019 bis zum 17.10.2019 per E-Mail (s.u.) || beschränkt auf max. 30 Teilnehmer.

 

Inhalt der Lehrveranstaltung

Umfangreiche Datenbestände von Unternehmen beinhalten wichtige Informationen für den Entscheidungsträger und erfordern die Anwendung anspruchsvoller statistischer und mathematischer Verfahren, die unter Data Mining Verfahren zusammengefasst werden. Man betrachtet hierbei nicht eine isolierte Variable bzw. Charakteristik, sondern das Zusammenwirken mehrerer Variablen zugleich, ihre Abhängigkeitsstruktur. Die Methoden werden zur explorativen Datenanalyse verwendet, z.B. bei der Suche nach Strukturen und Besonderheiten in den Daten.

 

In Gruppenarbeit sollen die Grundgedanken, Voraussetzungen sowie die Zielsetzung einzelner Data Mining Verfahren herausgearbeitet, die Anwendung anhand eines Praxisbeispiels (Umsetzung mit der Statistiksoftware R) erprobt sowie die Resultate in einer abschließenden computergestützten Präsentation vorgetragen werden. Die Teilnehmer*innen sollen die Grundsätze wissenschaftlichen Arbeitens durch die theoretische als auch empirische Auseinandersetzung mit speziellen Data Mining Verfahren erlernen und zum Erstellen einer prägnanten Präsentation sowie freier Rede beim Vortragen befähigt werden. Wesentliche methodische und empirische Erkenntnisse sollen in einer schriftlichen Ausfertigung zusammengefasst werden.

 

Themenübersicht

1. Logistische Regressionsanalyse – das Logit -Modell
2. ANOVA: ein- und mehrfaktorielle Varianzanalyse
3. Clusteranalyse I – hierarchische Clusteranalyse
4. Clusteranalyse II – partitionierende Clusteranalyse (k-Means, PAM)
5. Hauptkomponentenanalyse (PCA)
6. Zeitreihenanalyse – Analyse von Longitudinaldaten
7. Künstliche Neuronale Netze – überwachtes Lernen in vorwärts gerichteten Netzen
8. Entscheidungsbäume – rekursive Partitionierung mittels CART-Algorithmus
9. Frequent Pattern Mining – eine Warenkorbanalyse
10. Textmining

 

Anmeldemodalitäten

Anmeldung vom 07.10.2019 bis zum 17.10.2019 an anett.wins@wiwi.uni-augsburg.de unter Angabe von:

 

  • Name, Vorname:*
  • Matrikelnummer:*
  • Studienfach:*
  • Fachsemester:*
  • Themenpräferenz (1. – 3. Präferenz)
  • ggfl. „Wunschpartner“ (1-2)

 

Grundlegendes

  • Gruppenarbeit (2-3 Teilnehmer*innen): eigenständige Gruppenorganisation und Terminvereinbarung mit dem Betreuer
  • Computergestützte Präsentation:
    • Inhalt: Theoretische Ausarbeitung der Methodik sowie Umsetzung mittels der Statistiksoftware R anhand eines selbstständig recherchierten, geeigneten Datensatzes.
    • Umfang: ~60 Minuten zzgl. 15 Minuten Diskussionszeit (je Gruppe)
    • Bearbeitungsumfang, Schwierigkeitsgrad sowie Präsentation der Inhalte und Ergebnisse sollten möglichst gleichmäßig verteilt werden

 

Vorkenntnis für die Lehrveranstaltung

Voraussetzung für eine erfolgreiche Teilnahme sind solide statistische Kenntnisse, welche in den Veranstaltungen Statistik I/II vermittelt werden. Der Besuch der Data Mining Veranstaltung im Sommersemester 2019 wäre wünschenswert. Zudem werden Grundkenntnisse in der Statistiksprache R verlangt, so wie sie bspw. in den Veranstaltungen Statistik I/II vermittelt werden und die Bereitschaft, sich in die Statistiksprache R tiefergehend einzuarbeiten.

 

Literatur zur Lehrveranstaltung

  • Breiman, Friedman, Olshen, Stone (1998): Classification and Regression Trees, Chapman & Hall.
  • Fahrmeir, Kneib, Lang (2007): Regression - Modelle, Methoden und Anwendungen, Springer.
  • James, Witten, Hastie, Tibshirani (2013): An Introduction to Statistical Learning - with Applications in R, Springer.
  • Hastie, Tibshirani, Friedman (2009): The Elements of Statistical Learning – Data Mining, Inference and Prediction, Springer.
  • Hothorn, Everitt (2014): A Handbook of Statistical Analyses using R, Chapman and Hall/CRC, 3rd edition.
  • Rousseeuw, Kaufman (2005): Finding Groups in Data – An Introduction to Cluster Analysis, John Wiley & Sons Inc.
  • Wollschläger (2017): Grundlagen der Datenanalyse mit R - Eine anwendungsorientierte Einführung, Springer.
  • u.v.w. themenbezogene Fachliteratur

 

Weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung

empfohlenes Studiensemester der Lehrveranstaltung ab dem 4. Semester
Fachrichtung Lehrveranstaltung Bachelor: siehe Modulhandbuch ihres Studiengangs (falls einbringbar)
Dauer der Lehrveranstaltung 3 SWS
Typ der Lehrveranstaltung

K - Kurs

Dauer der Prüfung 60 Minuten
Lehrveranstaltungspflicht

Wahlpflicht

Semester WiSe 2019/20

 

Titel Dozent(in) Ansprechpartner Zeit Studium empfohlenes Semester Typ
Seminar Risikomanagement Prof. Dr. Yarema Okhrin  Prof. Dr. Hans Ulrich Buhl

Christian Ritter,

Dr. Sebastian Heiden

- Bachelor 5. Semester Seminar

Die Veranstaltung findet im WiSe statt.

 

 

Bewerbung über Online-Bewerbungstool ||

Auswahl über Motivationsschreiben und Notenspiegel ||

Teilnehmerzahl beschränkt

 

Inhalt der Lehrveranstaltung

Im Seminar Risikomanagement bearbeiten Sie im Team innovative, Themen an der Schnittstelle zwischen wissenschaftlicher Forschung und Anwendung in der betrieblichen Praxis. Zusätzlich werden u.a. durch die Arbeit in (interdisziplinären) Teams wichtige Soft-Skills vermittelt, welche Sie im beruflichen Alltag jederzeit beherrschen sollten.

 

Seminarthemen:

Die Themenstellungen stammen aus dem Bereich Ertrags- und Risikomanagement und bauen auf die Inhalte der Vorlesung Risikomanagement auf. Eine Datei mit den Seminarthemen der Lehrstühle Buhl und Okhrin finden Sie zu Beginn des Bewerbungszeitraums  hier.

 

Termin und Ablauf

Termin Datum
Bewerbungsphase 07.10.19 - 21.10.19
Zu-/Absage Bis 22.10.2019
Abgabe der Seminararbeit Spätestens bis 20.12.2019, 12:00 Uhr (Abgabe einer elektronischen Version der Arbeit (schriftliche Arbeit, Daten sowie sämtliche kommentierte Programmcodes in einer Zip-Datei) an den Betreuer per Mail und zusätzlich Abgabe einer identischen schriftlichen Arbeit in den Briefkasten des jeweiligen betreuenden Lehrstuhls).

 

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