Modulhandbuch (Module manual)

​Es ist empfohlen, aber nicht notwendig, ein grundlegendes Verständnis finanzwirtschaftlicher Zusammenhänge und quantitativer Methoden durch bisher belegte Kurse im Bachelor- und Masterstudium aufgebaut zu haben.​

​Die Veranstaltung umfasst die Datenbeschaffung und -aufbereitung sowie die darauf aufbauenden empirischen Analysen finanzwirtschaftlicher Fragestellungen. Die Studierenden erwerben die Fähigkeiten, mithilfe eines Statistikprogramms eigene empirische Untersuchungen durchführen zu können. Wesentliche Methoden der empirischen Arbeit in Bezug auf typische Fragestellungen in Finance werden theoretisch vorgestellt und ihre Anwendung kritisch beleuchtet. In der vorlesungsbegleitenden Übung wird der praktische Umgang mit der Software vertieft sowie die erlernten Methoden auf konkrete Fragestellungen angewendet. Die erworbenen Kompetenzen ermöglichen es den Studierenden, im weiteren Studienverlauf und in der betrieblichen Praxis, eigenständig Frage- und Problemstellungen anhand von Daten zu bearbeiten und zu beurteilen. Zudem bereitet das Modul die Studierenden darauf vor, ihre Fähigkeiten im Rahmen einer Seminar- oder Masterarbeit selbstständig erweitern zu können.

The course comprises the acquisition and preparation of data sets as well as the subsequent empirical analyses of financial issues. Students acquire the skills to conduct own empirical investigations using a statistics program. Essential methods of the empirical work related to typical questions in finance are introduced theoretically and their application is critically examined. In the tutorial accompanying the lecture, the practical handling of the software is deepened and the methods learned are applied to practical questions. The acquired competencies enable students to work independently on and evaluate questions and problems based on data in the further studies and in business practice. In addition, the module prepares students to be able to independently expand their skills in the course of a seminar or master thesis.​

​·  kennen wesentliche Methoden der empirischen Datenauswertung und können diese selbstständig anwenden.

·  kennen zahlreiche Möglichkeiten der Datenbeschaffung und -aufbereitung und können diese eigenständig nutzen.

·  erlernen Grundkenntnisse der empirischen Datenmodellierung mithilfe einer Statistiksoftware.

​·  können die erlernten Methoden sowie die kennengelernten Datenquellen für empirische auswählen und anwenden.

·  entwickeln Fähigkeiten, die erlernten Methoden, Modelle und Erklärungsansätze eigenständig weiterentwickeln.

​·  können die erlernten Methoden und empirische Analysen kritisch reflektieren und bewerten.

·  stärken ihre Diskussionsfähigkeiten im wissenschaftlichen Kontext durch die interaktiven Diskussionen im Rahmen der Veranstaltung.

·  stärken ihre englischen Sprachfähigkeiten durch die aktive Mitarbeit in der Veranstaltung.

​·  organisieren selbstständig ihre Vor- und Nachbereitung und fördern so die Fähigkeit des Selbst- und Zeitmanagements.

·  können die Ergebnisse ihrer Lösungen im Rahmen der Übung systematisch präsentieren.

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Die Einführungsveranstaltung, in der weitere wichtige Informationen zum Modul gegeben werden, findet in der ersten Vorlesungswoche des Sommersemesters statt! Der genaue Termin wird in PAUL veröffentlicht.

The introductory lecture, in which further important information on the module will be given, will take place in the first week of lectures of the summer semester! The exact date will be published in PAUL.

Die Unterrichts- und Prüfungssprache des Moduls ist Englisch. Teaching and exam language: English.​