Universität Wien

040064 UK Forecasting (MA) (2016W)

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 4 - Wirtschaftswissenschaften
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

http://homepage.univie.ac.at/robert.kunst/teaching.html

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 50 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Dienstag 04.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 11.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 18.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 25.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 08.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 15.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 22.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 29.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 06.12. 08:00 - 09:30 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 13.12. 08:00 - 09:30 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 10.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 17.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 24.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
  • Dienstag 31.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal 9 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

The course aims at an understanding of currently used techniques for prediction in empirical economics. It focuses on the following topics:

(1) General introduction (Aims of forecasting, types of forecasts: technical extrapolation, time-series forecasts, theory- and model-based forecasts)
(2) Technical model-free extrapolation (exponential smoothing, ad-hoc prediction etc.)
(3) Univariate time-series techniques (one variable on its own)
(4) Multivariate time-series techniques (several variables together: vector autoregressions, cointegration)
(5) Forecasting using econometric models
(6) Criteria for assessing forecasting accuracy

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

A written closed-book test (40% weight) and a lesser empirical forecasting project (60%); a positive grade on the course requires taking part in the test and at least 50% of the maximum achievable score.

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Participants are familiar with the main procedures that are currently used in empirical economic forecasting and also with the main issues of the related research field

Prüfungsstoff

Lectures and a small empirical project that is elaborated by participants, preferably in small groups of up to three participants

Literatur

- Michael P. Clements and David F. Hendry: Forecasting Economic Time Series. Cambridge University Press.
- Michael P. Clements and David F. Hendry: Forecasting Non-Stationary Economic Time Series. Cambridge University Press.
- Michael P. Clements: Evaluating Econometric Forecasts of Economic and Financial Variables. Palgrave-Macmillan.
- Philip H. Franses, Dick van Dijk, Anne Opschoor: Time Series Models for Business and Economic Forecasting. Cambridge University Press.
- Rob J. Hyndman and George Athanasopoulos: Forecasting: principles and practice. On-line open access.

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:28