Schwerpunktmodulgruppe "Data Science and Econometrics"


Es müssen insgesamt 24 Leistungspunkte (ECTS) erbracht werden. Pflichtveranstaltungen sind zwingend zu belegen. Aus den Wahlpflichtveranstaltungen bzw. Wahlveranstaltungen kann frei ausgewählt werden, bis die insgesamt geforderte Anzahl der Leistungspunkte erreicht ist.

Studienprogramm: Master in Economics with Honors (PO2024)
Modulgruppentyp: Schwerpunktmodulgruppe
Name (deutsch): Data Science and Econometrics
Name (english): Data Science and Econometrics
ECTS: 24
Modulgruppenverantwortliche*r: Prof. Dr. Rolf Tschernig
Qualifikationsziele: Die Verfügbarkeit verschiedenster Datensätze wird in Zukunft weiter stark zunehmen. Entscheidungen sowohl in Unternehmen als auch in staatlichen Institutionen müssen die in den Daten enthaltenen Informationen effizient und möglichst vollständig berücksichtigen. Bedeutsam ist dabei auch, dass gleichzeitig Aussagen über die Zuverlässigkeit der gewonnenen Entscheidungsgrundlagen gemacht werden können. In der Schwerpunktmodulgruppe Data Science and Econometrics lernen Studierende die wesentlichen ökonometrischen und statistischen Methoden kennen und anwenden, die für die Analyse z.B. von makroökonomischen Zeitreihen oder mikroökonometrischen Paneldaten aber auch Big Data verfügbar sind. Dazu gehören der Kleinst-Quadrate-Schätzer, Instrumentvariablenschätzer und Maximum-Likelihood-Schätzer ebenso wie Machine-Learning-Methoden. Solide Kenntnisse der ökonometrischen Theorie bilden eine wesentliche Voraussetzung für verlässliche empirische Analysen, in denen einerseits ökonomisches Fachwissen integriert und statistisch überprüft werden kann und andererseits die statistischen Eigenschaften der verfügbaren Daten gezielt berücksichtigt und überprüft werden können. Bei selbst durchgeführten empirischen Analysen sammeln Studierende praktische Erfahrung und lernen die Umsetzung der erlernten ökonometrischen Theorie. Dies befähigt Absolventen der Modulgruppe gängige empirische Analysemethoden eigenständig anzuwenden und sich fortgeschrittene Methoden in Ökonometrie und im Bereich Data Science anzueignen.

Dieser Modulgruppe sind folgende Module zugeordnet:

Modulkennung Modulname P/WP/W SWS ECTS
VWL-MSc-EW-M01 Data Science and Econometrics 1 (Fortgeschrittene Ökonometrie) Pflicht 2V+2Ü 6
VWL-MSc-EW-M02 Data Science and Econometrics 2 (Quantitative Wirtschaftsforschung II) Pflicht 2V+2Ü 6
12 ECTS aus dem folgenden Angebot müssen erbracht werden:
VWL-MSc-EW-M03 Data Science and Econometrics 3 (Angewandte Mikroökonometrie) Wahlpflicht 2V+2Ü 6
IMMO-MSc-PM-M04 Data Science and Econometrics 4 (Empirical Methods in Real Estate) Wahlpflicht 3V+3Ü 6
BWL-MSc-BA-M03 Data Science and Econometrics 5 (Data Science & Machine Learning) Wahlpflicht 2V+2Ü 6
VWL-MSc-AW-M02 Data Science and Econometrics 6 (Arbeitsmärkte, Beschäftigung und Wachstum der MOE Staaten) Wahlpflicht 2V+2Ü 6
VWL-MSc-MA-M01 Data Science and Econometrics 7 (Computational Economics and Finance) Wahlpflicht 2V+2Ü 6
VWL-MSc-IIV-M02 Data Science and Econometrics 8 (Impact Evaluation Methods) Wahlpflicht 2V+2Ü 6
VWL-MSc-EW-M04 Data Science and Econometrics 9 (Applied Financial Econometrics) Wahlpflicht 2V+2Ü 6
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