Lehre
Ich halte an der Universität Regensburg Vorlesungen und Seminare in den Themenfeldern Ökonometrie und Data Science. WIchtig dabei ist mir die anwendungsorientierte Lehre und das Erlernen von Programmiersprachen.
Folgende Vorlesungen werden aktuell angeboten:
Economic Data Science und Immobilienmarktanalysen in Python
Inhalte:
Die Vorlesung soll Studierenden das methodische und praktische Handwerkszeug mitgeben, um eigenständig Datenanalysen zu volkswirtschaftlichen und immobilienwirtschaftlichen Fragestellungen durchzuführen und sie auf empirische Abschlussarbeiten vorbereiten. Wir arbeiten in Python mit verschiedenen volkswirtschaftlichen und immobilienwirtschaftlichen Datensätzen.
Folgendes ist geplant:
- Einführung in Programmierung und Datenstrukturen in Python
- Datenanalysen:
- Datenaufbereitung und explorative Analysen
- Visualisierung von Daten und ökonomische Interpretationen
- Regression und kausale Analysen
- Praktische Datenanalysen u.a. mit Immobilienmarktdaten und Regionaldaten der Gemeinden
- Datenbeschaffung:
- Überblick über gängige Datenquellen für ökonomische und immobilienwirtschaftliche Analysen
- Einführung ins Webscraping
- Praxisrelevante Fallstudien
- Datenschutzgrundsätze, rechtliche Aspekte, Anonymisierung und Pseudonymisierung
Verwendbarkeit: Wahlpflichtmodul BSc VWL in der SMG Data Science for Economics und Immobilien- und Regionalökonomik sowie Wahlmodul BSc BWL und BSc Immo
Leistungspunkte: 6 ECTS
Angebotsturnus: Sommersemester
Termin: Vorlesung mittwochs 16.15-17.45 Uhr in Präsenz sowie Übung dienstags 10.15-11.45 Uhr per Zoom
Prüfungsleistung: Fallstudie sowie mündliche Prüfung
Notenverteilung für 2023 und 2024:
Einführung in die Ökonometrie
Inhalte:
| Einführung in ökonometrische Methoden für die empirische Wirtschaftsforschung:
|
Verwendbarkeit: BSc BWL (PO2021), VTMG "Business Analytics" BSc Immo (PO2021), PMG "Grundlagen der VWL für Studierende der Immobilienwirtschaft" BSc VWL (PO2021), PMG "Grundlagen der VWL für Studierende der VWL" BSc IVWL (PO2021), PMG "Grundlagen der VWL für Studierende der iVWL" BSc DB, PMG "Data Analytics"
Leistungspunkte: 6 ECTS
Angebotsturnus: Wintersemester
Termin: Vorlesung montags 12-14 Uhr, Übung mittwochs entweder 14-16 oder 16-18 Uhr
Prüfungsleistung: Klausur, Datum TBD
Notenverteilung des Erst- und Zweittermins 2023/24:
Empirische Projektarbeit
Inhalte:
Anwendung empirischer Kenntnisse auf volkswirtschaftliche und betriebswirtschaftliche Fragestellungen. Die Veranstaltung hat Seminarcharakter. Es findet keine klassische Vorlesung statt.
- Erlernen schriftlicher und mündlicher Darstellung eigenständig erarbeiteter empirischer Analyseergebnisse: Sie analysieren selbst Daten zu einer praxis- und politikrelevanten Fragestellung, schreiben einen kurzen Text und stellen Ihre Ergebnisse vor
- Sie können eins der Themen in einer der folgenden Programmiersprachen (E-Views, R, Python, Stata) nach Wahl bearbeiten
- Auswahl von Themen aus vielfältiger, praxisnaher Themenliste (s. GRIPS-Kurs), z.B.
- Effekte des Berliner Mietendeckels
- Neuzulassung von Autos seit dem Dieselskandal
- Mission Statements von Unternehmen und Non-Profits
- Wirkung der erneuten Anhebung der Mehrwertsteuer in der Gastronomie
- Visualisierung bilateraler Wirtschaftsbeziehungen am Beispiel des Warenhandels
- Institutionen und Wachstum
- Anwendungsgebiete der Zeitreihenanalyse
- ...
- Optimale Vorbereitung auf eine empirische Bachelorarbeit oder auf Datenanalyse im Berufsleben
Format:
- Gemeinsame Veranstaltung mit Prof. Dr. Rolf Tschernig und Prof. Dr. Christoph Knoppik
- Blockveranstaltungen am 18.10. (hier Themenauswahl und -zuteilung) und 8.11., danach individuelle Arbeit am Praxisprojekt und gemeinsamer Vorstellungstermin der Ergebnisse
Prüfungsleistung:
- Projektarbeit (3-4 Seiten Text und Programmiercode)
- Präsentation von 20 Minuten
Angebotsturnus:
- Wintersemester
Leistungspunkte und Anrechnung:
- 4 ECTS, Veranstaltung kann gemeinsam mit einem weiteren Programmierkurs wie Programmieren in R als 6 ECTS in Programmieren für die Volkswirtschaftslehre eingehen
Wann ist dieser Kurs etwas für Sie?
- Sie haben mind. eine der empirischen Vorlesung bei einem der drei Dozenten belegt und haben erste, sehr grundlegende Erfahrung in einer Programmiersprache aus dieser Vorlesung (R, Python, EViews, Stata) - das Vorlesungswissen reicht völlig aus!
- Sie haben Lust, statt einer klassischen Vorlesung mit Klausur lieber selbst etwas umzusetzen und zu präsentieren
Carla Krolage - 01.10.2024 12:49 
