Seminar zur Ökonometrie und VWL/BWL
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- Angela Hochberg
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1 Institut für Statistik und Ökonometrie Prof. Dr. P. Stahlecker Sommersemester 2012 Seminar zur Ökonometrie und VWL/BWL Die angegebenen Literaturquellen sind Vorschläge von uns. Bestandteil einer Seminararbeit ist auch die selbstständige Zusammenstellung von Literatur und Fakten. Natürlich unterstützt ihr Seminarbetreuer Sie bei dieser Aufgabe. Themenliste Volks- und Betriebswirtschaftslehre 1. Vergleich von Prognoseverfahren am Beispiel der Prognose des Wirtschaftswachstums ([11]) 2. Vergleich von Prognoseverfahren am Beispiel der Absatzprognose bei alternativen Werbemaßnahmen 3.»Googlemetrie«Vorhersage der Entwicklung des Arbeitsmarktes ([1], [2]) 4. Untersuchung der geldpolitischen Maßnahmen der ECB in der Euro-Schuldenkrise ab Mögliche makroökonomische Effekte der aktuellen Geldpolitik im Euro-Raum 6. Ist das Einkommen in einer Volkswirtschaft Pareto-verteilt? Eine empirische Analyse ([9]) 7. Vergleich der Zinsstrukturkurvenmodelle von Nelson Siegel und Nelson Siegel Svensson und Parameterschätzung ([10], [20]) 8. Vergleich der historischen Performance eines Portfolio-Modells nach Markowitz und Black Litterman ([15]) 9. Markowitz-Portfolio unter Nebenbedingungen. Ein R-Programm zur numerischen Analyse ([43]) Methoden 10. Zur Methodologie von VAR-Modellen: Integrierte Prozesse und Unit-Roots ([26], [40], [45], [51]) 11. Zur Methodologie von VAR-Modellen: Das Konzept der Kointegration ([24], [26], [40]) 12. Zur Methodologie von VAR-Modellen: Schätzen und Testen ([40]) 13. Konzepte zum Umgang mit fehlenden Daten ([13], [39], [47], [52]) 14. Logistische Regression Einführung in die Regressionsanalyse bei abhängigen diskreten Variablen ([22])
2 15. Elementare Einführung in die Theorie und Anwendung der Quantilregression anhand eines selbstgewählten Beispiels ([17], [36], [50], [14]) 16. Elementare Einführung in die Theorie und Anwendung des Instrumentalvariablen- Schätzers anhand eines praktischen Beispiels ([22], [30]) 17. Die Verallgemeinerte Methode der Momente dargestellt anhand eines praktischen Beispiels ([25], [26], [34], [40]) 18. Schätzmethoden bei Paneldaten: Modelle mit festen und zufälligen Parametern ([3], [22], [31], [34], [56]) 19. Das Simultane Gleichungsmodell Allgemeine Modellspezifikation und Beziehung zum VAR-Modell, Strukturelle und reduzierte Form ([22], [34], [35], [24]) 20. Das Simultane Gleichungsmodell Das Identifikationsproblem am Beispiel von Angebots- und Nachfragefunktion ([22]) 21. Das Simultane Gleichungsmodell 2SLS, 3SLS, FIM ([22], [30]) 22. Bayesianische Analyse des linearen Regressionsmodells ([57], [22], [35], [7]) 23. Simulationsmethoden mit Hilfe von Markoff-Ketten am Beispiel der Algorithmen von Metropolis, Hastings und von Dempster, Laird, Rubin. ([27]) 24. Verfahren der Risikomessung Der Value at Risk ([18], [28]) 25. Gängige Methoden des finanziellen Risikomanagements im Hinblick auf die neueren Entwicklungen der Finanz- und Kapitalmärkte Ein Literaturüberblick, Vorstellung der grundsätzlichen Vorgehensweisen sowie der gesetzlichen Regelungen 26. Nicht-parametrische Inferenz mit orthogonalen Polynomen am Beispiel der Dichteschätzung für Aktien aus dem DAX30 ([54], [55]) 27. Sind die meisten publizierten empirischen Veröffentlichungen falsch? Eine Analyse anhand der Arbeiten von Ioannidis (2005) und Diekmann (2011) ([32], [12]) 28. Atomkraftwerke und Statistik Die Debatte über die Signifikanz gesundheitlicher Beeinträchtigungen in der Umgebung von Atomkrakftwerken ([37], [23])
3 Literatur [1] Askitas, N., Zimmermann, K.F. [2009], Google Econometrics and Unemployment Forecasting, Applied Economics Quarterly, 55, S [2] Askitas, N., Zimmermann, K.F. [2009], Googlemetrie und Arbeitsmarkt, Wirtschaftsdienst, 7, S [3] Baltagi, B.H. [2008], Econometric Analysis of Panel Data, Wiley. [4] Birks, D., Dodge, Y. [1993], Alternative Methods of Regression, Wiley, New York. [5] Black, F. M., Jensen, C., Scholes, M. [1972], The Capital Asset Pricing Model: Some Empirical Tests, in Studies in the Theory of Capital Markets, Michael C. Jensen, ed. New York: Praeger, pp [6] Box, G. E. P., Jenkins, G. M. [1976], Time Series Analysis. Forecasting and Control, Holden-Day, San Francisco. [7] Box, G. E. P., Tiao, G. C. [1992], Bayesian inference in statistical analysis, Wiley. [8] Brinkmann, N. [2005] Die Zinsstrukturkurve als Indikator zukünftiger Zins- und Preisniveauentwicklung, Dissertation, Leipzig. [9] Chatterjee A. et al. [2005], Econophysics of Wealth Distributions: Econophys- Kolkata I, Springer. [10] Deutsche Bundesbank [2005] Schätzung von Zinsstrukturkurven, Deutsche Bundesbank Monatsbericht Oktober [11] Diebold, F., Mariano, R., [1995] Comparing predictive accuracy, Journal of Business and Economics Statistics, 13, S [12] Diekmann, A. [2011] Are Most Published Research Findings False?, Jahrbücher fuer Nationalökonomie und Statistik, 2011, [13] Enders, C. [2010], Applied Missing Data Analysis, Guilford Pubn. [14] Quantitative Micro Software [2008], EViews 6.0 User s Guide. [15] Fabozzi, F. et al. [2007], Robust Portfolio Optimization and Management, Wiley. [16] Fama, E., French, K. R. The Cross-Section of Expected Stock Returns, Journal of Finance, 47 (June 1992), [17] Fitzenberger, B. [2002], Economic applications of quantile regression. [18] Franke, J., Härdle, W., Hafner, C. [2004], Statistics of Financial Markets, Springer, Heidelberg. [19] Fusai, G., Roncoroni, A. [2008], Implementing Models in Quantitative Finance: Methods and Cases, Springer. [20] Gilli et al. [2010], Calibrating the Nelson Siegel Svensson model, COMISEF WORKING PAPERS SERIES. [21] Glasserman, P. [2003], Monte Carlo Methods in Financial Engineering, Springer.
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