Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
040014 KU Econometrics in Finance (MA) (2019S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
- Anmeldung von Mo 11.02.2019 09:00 bis Mi 20.02.2019 12:00
- Anmeldung von Di 26.02.2019 09:00 bis Mi 27.02.2019 12:00
- Abmeldung bis Do 14.03.2019 23:59
Details
max. 40 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Mi, 19.6., 14 - 16:30 Uhr, ISOR-Besprechungsraum, 06.511
Mittwoch
06.03.
15:00 - 16:30
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag
07.03.
15:00 - 16:30
Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch
13.03.
15:00 - 16:30
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag
14.03.
15:00 - 16:30
Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch
20.03.
15:00 - 16:30
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag
21.03.
15:00 - 16:30
Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch
27.03.
15:00 - 16:30
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag
28.03.
15:00 - 16:30
Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch
03.04.
15:00 - 16:30
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag
04.04.
15:00 - 16:30
Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch
10.04.
15:00 - 16:30
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag
11.04.
15:00 - 16:30
Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag
02.05.
15:00 - 16:30
Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch
08.05.
15:00 - 16:30
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag
09.05.
15:00 - 16:30
Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch
15.05.
15:00 - 16:30
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag
16.05.
15:00 - 16:30
Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch
22.05.
15:00 - 16:30
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Donnerstag
23.05.
15:00 - 16:30
Hörsaal 10 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch
29.05.
15:00 - 16:30
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Mittwoch
26.06.
14:00 - 16:30
Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
Donnerstag
27.06.
14:00 - 16:30
Seminarraum 14 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
The assessment is made up of three part.The first part consists of weekly exercises which are either of theoretical nature or require programming in R. The solutions of these exercises are presented by students in the first half of the Wednesday class.The second part is an empirical project. Whether this project needs to be presented in class or in written form will be discussed in the first lecture.The third part is an oral exam at the end of the term.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Admitted students have to attend the first lecture on Wednesday 6th of March to confirm their participation!The students can earn up to 40, 30 and 30 in the three parts described above. A total of 50 points is minimally required to pass the course. More than 63, 75 resp. 87 points yield the grades 3, 2 resp 1.
Prüfungsstoff
1) Financial Data: Basic Concepts and Properties
2) Univariate Time Series Analysis
3) Multivariate Time Series Analysis
4) Volatility Concepts
5) Panel Data
6) Difference in differences
7) Bonus: Machine Learning in Finance
2) Univariate Time Series Analysis
3) Multivariate Time Series Analysis
4) Volatility Concepts
5) Panel Data
6) Difference in differences
7) Bonus: Machine Learning in Finance
Literatur
"Introductory econometrics for finance" by C Brooks
"Analysis of Financial Time Series: Financial Econometrics" by RS Tsay
"Panel data econometric" by M Arellano
"Analysis of Financial Time Series: Financial Econometrics" by RS Tsay
"Panel data econometric" by M Arellano
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:28
More advanced topics include the analysis of panel data and the difference in differences estimation.An important objective is to provide a comprehensive knowledge to do empirical work in financial research and practice. Therefore, a part of the course consists of practical exercises where students are instructed to apply econometric concepts to real financial data. In this context, students will be introduced to basic programming and application steps using the statistical software package R.