AG Statistik


Allgemeine Information

Unten sind die Vorlesungen aufgelistet, die unsere Arbeitsgruppe im Sommersemester anbietet.

Wenn Sie eine Bachlor- oder Masterarbeit in Statistik schreiben möchten, setzen Sie sich bitte mit Prof. Redenbach in Verbindung.

Wichtige Links

  • KIS: Termine der Veranstaltungen
  • URM: Anmeldung zu Übungen (offen bis 18. April 2019)
  • OpenOLAT: Kursmaterialien und weitere Informationen (Zugangscodes erhalten Sie in der ersten Vorlesung)

Vorlesungen im Sommersemester

Unsere Arbeitsgruppe bietet im Sommersemester 2019 folgende Vorlesungen an:

Regression and Time Series Analysis

Inhalte

  • Lineare Regressionsmodelle
  • Kleinste-Quadrate- und Maximum-Likelihood-Schätzer
  • Konfidenzbänder für Regressionskurven
  • Tests für Regressionsparameter (t- und F-Tests), Likelihood-Quotienten-Tests
  • Modellvalidierung mit Residuenanalyse
  • Datenadaptive Modellwahl (stepwise regression, R² und Mallows C_p)
  • Varianzanalyse (ANOVA)
  • Stationäre stochastische Prozesse in diskreter Zeit
  • Autokovarianzen, Spektralmaß und Spektraldichte
  • Lineare Prozesse, insbesondere ARMA-Modelle
  • Schätzer für ARMA-Parameter (Yule-Walker, Kleinste Quadrate, CML)
  • Datenadaptive Modellwahl mit AIC, BIC und FPE
  • Zeitreihen mit Trend oder Saisonalität (SARIMA)
  • Vorhersage von Zeitreihen

 


Kontaktzeit

4 SWS / 60 h Vorlesung
2 SWS / 30 h Übung

Inhaltliche Voraussetzungen

Lehrveranstaltung „Stochastische Methoden“ aus dem Bachelorstudiengang Mathematik.

Angebotsturnus

Die Vorlesung wird jedes Jahr im Sommersemester angeboten.

 [Link ins KIS]

 [Link ins OLAT]

Financial Statistics

Inhalte

Statistics of Financial Markets:

  • Modelle und Schätzverfahren für Finanzzeitreihen (ARCH, GARCH und Verallgemeinerungen), Value-at-Risk
  • Copulas und ihre Anwendung im Risikomanagement auf der Grundlage multivariater Daten

Extreme Value Theory:

  • Statistische Verfahren zum Schätzen der Wahrscheinlichkeit extremer Ereignisse bzw. von extremen Quantilen

Kontaktzeit

2 SWS / 30 h Vorlesung

Inhaltliche Voraussetzungen

Lehrveranstaltung „Regression and Time Series Analysis“.

Angebotsturnus

Die Vorlesung wird unregelmäßig angeboten.

 [Link ins KIS]

 [Link ins OLAT]

Seminar

Unsere Arbeitsgruppe beitet im Sommersemester folgendes Seminar an:

 

 

Fachpraktika

Themen für Fachpraktika werden auf der Fachpraktikumsbörse zum Ende jedes Semesters vorgestellt.

Reading Course

Der Reading Course dient als Vorbereitung auf die Masterarbeit. Die Themenvergabe erfolgt individuell. Bitte wenden Sie sich an Prof. Redenbach, wenn Sie einen Reading Course in Statistik belegen möchten.

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