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19799-01 - Lecture: Applied Financial Data Management 3 CP

Semester spring semester 2023
Course frequency Every spring sem.
Lecturers Daniel Hoechle (daniel.hoechle@unibas.ch, Assessor)
Content Die Vorlesung vermittelt das notwendige Wissen, um - beispielsweise im Rahmen der Masterarbeit - selbständig empirisch-ökonomische Untersuchungen durchführen zu können. Im ersten Teil der Veranstaltung geht es um die Aufbereitung und Transformation von ökonomischen Rohdaten (deskriptive Datenanalyse, Behandlung von Ausreissern, Zusammenführung von Datensätzen). In der Folge werden die gebräuchlichsten Verfahren zur Analyse mikroökonometrischer Querschnitts- und Paneldaten diskutiert. Namentlich sind dies das lineare Regressionsmodell, die Fama-MacBeth Methode, der Portfolio Sorts Ansatz und Fixed Effects Panelmodelle. Den Abschluss der Veranstaltung bildet eine Einführung in die Monte Carlo Simulation (Generierung von Pseudo-Zufallszahlen, Konvergenz von MC Simulationen, Bewertung von Aktienoptionen).

Neben der Theorie legt die Vorlesung grossen Wert auf die praktische Umsetzung der besprochenen Methoden. So werden die vorgestellten Verfahren anhand von vier Übungen illustriert und mit realen Daten angewendet. Die Übungen basieren auf der Statistiksoftware R und sind wie kleine Forschungsprojekte strukturiert.
Learning objectives Die Studierenden
- kennen die wichtigsten Data Management Techniken (z.B. Zusammenführung von Datensätzen, Reshape von Paneldaten, Behandlung von Ausreissern) und sind in der Lage, (finanz-) ökonomische Rohdaten selbständig für die nachfolgende Durchführung von empirischen Analysen aufzubereiten.
- beherrschen den Umgang mit R-Skripten, kennen moderne R-Tools (wie z.B. den "Pipe"-Operator) und R-Packages (z.B. dplyr, tidyr oder flexdashboard), und können die Statistiksoftware R zielführend anwenden.
- können statistisch-ökonometrische Modelle (z.B. lineares Regressionsmodell) auf praktische Fragestellungen anwenden und eigene empirisch-ökonomische Untersuchungen durchführen.
Bibliography Das Unterrichtsmaterial umfasst das Vorlesungsskript, ausgewählte wissenschaftliche Artikel sowie eine Reihe von R-Tutorials, welche die verschiedenen Methoden und Konzepte illustrieren und praktisch umsetzen.
Comments Alle Beispiele und Übungen basieren auf der Statistiksoftware "R".

Präsenzveranstaltung
Weblink Weblink to ADAM

 

Admission requirements Solides Grundwissen in Statistik und Ökonometrie (mind. Ökonometrie 1 Vorlesung aus dem Bachelor) ist erforderlich. Basiswissen zur Theorie der Finanzmärkte (z.B. Vorlesung Finanzmarkttheorie 1 aus dem Bachelor) ist von Vorteil.
Course application Belegen in MOnA; Eucor-Studierende und Studierende anderer CH-Universitäten müssen innerhalb der Belegfrist mit einem Hörerschein beim Studiensekretariat im Kollegienhaus belegen. Für alle gilt: Belegen = Anmeldung zur Prüfung
Language of instruction German
Use of digital media No specific media used

 

Interval Weekday Time Room
wöchentlich Monday 08.30-12.00 Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Seminarraum S15 HG.31

Dates

Date Time Room
Monday 06.03.2023 08.30-12.00 Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Seminarraum S15 HG.31
Monday 13.03.2023 08.30-12.00 Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Seminarraum S15 HG.31
Monday 20.03.2023 08.30-12.00 Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Seminarraum S15 HG.31
Monday 27.03.2023 08.30-12.00 Juristische Fakultät, Seminarraum S5 HG.54
Monday 03.04.2023 08.30-12.00 Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Seminarraum S15 HG.31
Modules Module: Field Electives in Finance and Money (Master's Studies: Finance and Money)
Module: Finance Field: Financial Management and Investment (Master's Studies: Finance and Money)
Module: Finance Field: Financial Markets and Asset Pricing (Master's Studies: Finance and Money)
Specialization Module: Quantitative Methods (Master's Studies: Business and Economics (Start of studies before 01.08.2021))
Assessment format record of achievement
Assessment details Schriftliche Prüfung (open book): 08.05.23; 12:30-13:30. WWZ: A-Z.

Assessment registration/deregistration Reg.: course registration, dereg: cancel course registration
Repeat examination no repeat examination
Scale 1-6 0,1
Repeated registration as often as necessary
Responsible faculty Faculty of Business and Economics , studiendekanat-wwz@unibas.ch
Offered by Faculty of Business and Economics

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