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Advanced Econometrics: Time Series Analysis

Informationen

  • Die Veranstaltung wird in der Regel im Wintersemester gelesen.
  • Neben der Vorlesung wird eine Übung angeboten, in der Aufgaben zu den Themen der Vorlesung besprochen werden. Versuchen Sie die Aufgaben vor der jeweiligen Übung selbständig zu lösen.
  • Termine der Vorlesungen, Übungen und Tutorien finden Sie

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    Termine der Vorlesung und Übung finden Sie auf Klips 2.0

Inhalte und Ziele

Die Studierenden erlernen vertiefte Kenntnisse statistisch-ökonometrischer Methoden zur Analyse von Zeitreihendaten. Sie spezifizieren ARIMA Prozesse, schätzen, testen und interpretieren ARIMA  Die Studierenden lernen,  Tests auf Nichtstationarität durchzuführen und zeitlich variierende Volatilität zu modellieren. Sie analysieren Zeitreihen mit vektorautoregressiven Modellen und können empirische Analysen von dynamischen ökonomischen Prozessen selbständig durchführen.

Inhalte sind dabei: 

  • Lineare Differenzengleichungen
  • Stationäre Prozesse
  • Schätzung und Prognose von ARMA Prozessen 
  • Anpassungsgüte und Modellauswahl
  • Einheitswurzeltests
  • GARCH Prozesse
  • Multivariate Zeitreihen
  • Kointegration und Granger Kausalität

Die erlernten Methoden werden von den Studierenden in Computerübungen mit Hilfe von ökomometrischer Software zur Analyse von Zeitreihendaten angewendet.