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Veranstaltung
Predictive Modeling [SS202521311]
Dozent/en
Einrichtung
- KIT-Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Bestandteil von
- Teilleistung Predictive Modeling | Wirtschaftsingenieurwesen (M.Sc.)
- Teilleistung Predictive Modeling | Technische Volkswirtschaftslehre (M.Sc.)
- Teilleistung Predictive Modeling | Wirtschaftsinformatik (M.Sc.)
- Teilleistung Predictive Modeling | Informationswirtschaft (M.Sc.)
- Teilleistung Predictive Modeling | Wirtschaftsmathematik (M.Sc.)
Literatur
- Elliott, G., und A. Timmermann (Hsg.): "Handbook of Economic Forecasting", vol. 2A und 2B, 2013.
- Gneiting, T., und M. Katzfuss: "Probabilistic Forecasting", Annual Review of Statistics and Its Application 1, 125-151, 2014.
- Hansen, B.E.: "Econometrics", Online-Text (https://www.ssc.wisc.edu/~bhansen/econometrics), 2020.
- Hastie, T., Tibshirani, R., and J. Friedman: "The Elements of Statistical Learning", 2. Ausgabe, Springer, 2009.
- Weitere Literatur wird in der Vorlesung bekanntgegeben.
Veranstaltungstermine
- 22.04.2020 14:00 - 15:30 - Room: 30.28 Seminarraum 2 (R120)
- 29.04.2020 14:00 - 15:30 - Room: 30.28 Seminarraum 2 (R120)
- 06.05.2020 14:00 - 15:30 - Room: 30.28 Seminarraum 2 (R120)
- 13.05.2020 14:00 - 15:30 - Room: 30.28 Seminarraum 2 (R120)
- 20.05.2020 14:00 - 15:30 - Room: 30.28 Seminarraum 2 (R120)
- 27.05.2020 14:00 - 15:30 - Room: 30.28 Seminarraum 2 (R120)
- 03.06.2020 14:00 - 15:30 - Room: 30.28 Seminarraum 2 (R120)
- 10.06.2020 14:00 - 15:30 - Room: 30.28 Seminarraum 2 (R120)
- 17.06.2020 14:00 - 15:30 - Room: 30.28 Seminarraum 2 (R120)
- 24.06.2020 14:00 - 15:30 - Room: 30.28 Seminarraum 2 (R120)
- 01.07.2020 14:00 - 15:30 - Room: 30.28 Seminarraum 2 (R120)
- 08.07.2020 14:00 - 15:30 - Room: 30.28 Seminarraum 2 (R120)
- 15.07.2020 14:00 - 15:30 - Room: 30.28 Seminarraum 2 (R120)
- 22.07.2020 14:00 - 15:30 - Room: 30.28 Seminarraum 2 (R120)
Anmerkung
Lehrinhalt
Logistische Regression, Quantilsregression, Verteilungsprognosen, Methoden des statistischen Lernens, Methoden zur Auswertung von Prognosen (absolute und relative Prognosegüte)
Lernziele
Die/der Studierende
- besitzt umfangreiche Kenntnisse über ökonometrische Prognoseverfahren und deren Auswertung
- ist in der Lage diese mit Hilfe statistischer Software umzusetzen und empirische Problemstellungen kritisch zu analysieren
Voraussetzungen
Es werden inhaltliche Kenntnisse der Veranstaltung "Angewandte Ökonometrie" [2520020] vorausgesetzt.