| Instructors: | ao.Univ.Prof. Dr. Michael Hauser |
| Type: | PI |
| Weekly hours: | 2 |
| Members (max.): | 35 |
| Registration period: | 02/25/10 to 02/26/10 |
| Note: | Die Lehrveranstaltung wird nur im SS angeboten. |
- Class objective(s) (learning outcomes)
- Nach Abschluss dieser LV sind die Studierenden in der Lage:
Bivariate dynamische Zusammenhänge (Interventionen und Transfers) zu formulieren und die geeignete Modellform zu finden. Spezifikation, Modellwahl, Schätzung und Prognose durchzuführen und die Ergebnisse zu interpretieren.
(Granger-)Kausalitätsüberprüfungen durchzuführen.
Multivariate dynamische Beziehungen für stationäre und nicht-stationäre Variable zu formulieren, Identifikationsprobleme (u.A. spurious regression) zu erkennen und gegebenenfalls zu umgehen.Diese LV fördert außerdem folgende Fähigkeiten der Studierenden:
Feedback anzunehmen.
Eigene ökonomische Hypothesen zu formulieren und zu verwerfen. - Prerequisites according to degree program
- PI (Vertiefungskurs V) im Rahmen der SBWL Operations Research (Diplomstudium)
PI (Kurs IV) im Rahmen der SBWL Operations Research (Bakkalaureat)
- Teaching and learning method(s)
- Der Stoff liegt in Form eines Skriptums vor. Die wesentlichen Aussagen werden an die Tafel geschrieben, und die Verfahren in EViews vorgeführt.
Zu allen Problemstellungen gibt es Übungsaufgaben, die empirisch an Hand von Daten durch Benutzung von EViews gelöst werden. Die Beispiele werden in der Folgestunde der LV präsentiert und diskutiert.Interessenten für Bachelor-Arbeiten haben die Gelegenheit ein kleines Projekt zu präsentieren, um sich im problemorientierten Arbeiten zu üben.
- In case of restricted admission; selection criteria
- s. o.
- Criteria for successful completion
- Bei einer größeren Anzahl von Zuhöreren wird zusätzlich zu den Übungsbeispielen und den Präsentationen ein Test abgehalten.
Es sind mindestens 50% der Beispiele vorzubereiten, vor der Stunde anzukreuzen und an dem Test teilzunehmen. Der Notenschlüssel ist (jeweils die linke Grenze ausgenommen)
50 62.5% Genügend
62.5 - 75% Befriedigend
75 - 87.5% Gut
87.5 - 100% Sehr Gut - Availability of instructor(s) for contact by students
- Sprechstunde Di 15.00-16.00 (Institute for Statistics and Mathematics)
per email: mailto:michael.hauser@wu.ac.at
| Day | Date | Time | Room |
|---|---|---|---|
| Thursday | 05/06/10 | 04:30 PM - 06:00 PM | SR Statistik (2H415) |
| Monday | 05/10/10 | 04:30 PM - 06:00 PM | SR Statistik (2H415) |
| Monday | 05/17/10 | 04:30 PM - 06:00 PM | SR Statistik (2H415) |
| Thursday | 05/20/10 | 04:30 PM - 06:00 PM | SR Statistik (2H415) |
| Thursday | 05/27/10 | 04:30 PM - 06:00 PM | SR Statistik (2H415) |
| Monday | 05/31/10 | 04:30 PM - 06:00 PM | SR Statistik (2H415) |
| Monday | 06/07/10 | 04:30 PM - 06:00 PM | SR Statistik (2H415) |
| Thursday | 06/10/10 | 04:30 PM - 06:00 PM | SR Statistik (2H415) |
| Monday | 06/14/10 | 04:30 PM - 06:00 PM | SR Statistik (2H415) |
| Thursday | 06/17/10 | 04:30 PM - 06:00 PM | SR Statistik (2H415) |
| Monday | 06/21/10 | 04:30 PM - 06:00 PM | SR Statistik (2H415) |
| Thursday | 06/24/10 | 04:30 PM - 06:00 PM | SR Statistik (2H415) |
| Monday | 06/28/10 | 04:30 PM - 06:00 PM | SR Statistik (2H415) |
Die Lehrveranstaltung umfasst die Schwerpunkte Interventions- und Transferanalyse, VAR (Vektorautogregressive Modelle), Kointegration und VEC (vector error correction).
| Unit | Contents |
|---|---|
| 1 | Transferanalyse |
| 2 | Vektor-Zeitreihenmodelle |
| 3 | Kreuzkorrelationsanalyse |
| 4 | Modellbildung |
| 5 | Interpretation von Transfermodellen |
| 6 | Interventionsanalyse |
| 7 | Prognose mit Transfermodellen |
| 8 | Vektor-Autoregressive Modelle |
| 9 | Das Spurious Regression Problem |
| 10 | Kointegration und Fehlerkorrekturmodelle |
Alois Geyer: Zeitreihenanalyse, Skriptum, als download (pdf) unter http://www.wu.ac.at/or/lv/sbwlor/sbwl_vk4, 2004; Content relevant for class examination: Ja; Content relevant for degree examination: Ja; Recommendation: Unbedingt notwendige Studienliteratur für alle Studierenden
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