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Time Series Analysis - Detailseite

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Strukturbaum

Grunddaten
Veranstaltungsart	Vorlesung/Übung	Veranstaltungsnummer	701034
Semester	WiSe 2025/26	SWS	4
Rhythmus	jedes 2. Semester	Moodle-Link
Veranstaltungsstatus	Freigegeben für Vorlesungsverzeichnis Freigegeben	Sprache	englisch
Belegungsfrist	Es findet keine Online-Belegung über AGNES statt!
Veranstaltungsformat	Präsenz

Termine

Gruppe 1
Tag	Zeit	Rhythmus	Dauer	Raum	Gebäude	Raum- plan	Lehrperson	Status	Bemerkung	fällt aus am	Max. Teilnehmer/-innen
Do.	16:00 bis 18:00	wöch		21B (Seminarraum) Stockwerk: EG	Spand1 Institutsgebäude - Spandauer Straße 1 (SPA 1)			findet statt
Fr.	08:00 bis 10:00	wöch		21B (Seminarraum) Stockwerk: EG	Spand1 Institutsgebäude - Spandauer Straße 1 (SPA 1)			findet statt

Gruppe 1:

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Zugeordnete Person
Zugeordnete Person	Zuständigkeit
Uhrin, Gabor Bela , Dr.	verantwortlich

Studiengänge
Abschluss	Studiengang	Semester
Master of Education (BS)	Wirtschaftspädagogik (WV) 1. Fach ( Vertiefung: mit LA-Option; POVersion: 2015 )	-
Master of Science	Betriebswirtschaftslehre Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2016 )	-
Master of Science	Economics/ Management Sc. Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2016 )	-
Master of Science	Statistik Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2016 )	-
Master of Science	Volkswirtschaftslehre Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2016 )	-
Master of Science	Wirtschaftsinformatik Hauptfach ( Vertiefung: kein LA; POVersion: 2016 )	-
Programmstud.-o.Abl.MA	Betriebswirtschaftslehre Programm ( POVersion: 1999 )	-
Programmstud.-o.Abl.MA	Statistik Programm ( POVersion: 1999 )	-
Programmstud.-o.Abl.MA	Volkswirtschaftslehre Programm ( POVersion: 1999 )	-
Programmstud.-o.Abl.MA	Wirtschaftsinformatik Programm ( POVersion: 1999 )	-
Programmstud.-o.Abl.MA	Wirtschaftspädagogik (WV) Programm ( POVersion: 1999 )	-

Zuordnung zu Einrichtungen
Einrichtungen
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Ökonometrie
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät

Inhalt
Kommentar	This course offers a modern introduction to the broad and dynamic field of time series analysis, with a focus on applications in macroeconometrics and financial econometrics. It balances theoretical foundations with practical tools and applications, providing students with a comprehensive understanding of key methodologies. In the first part of the course, we focus on the most fundamental class of time series models: the ARMA model. Students will learn how to specify, estimate, diagnose, and forecast using ARMA models. We also address the crucial topic of stationarity, including methods for handling trends, seasonality, and unit roots. The second part of the course expands to multivariate time series models, particularly the VARMA framework. We explore cointegration analysis and modern approaches to estimating Structural VARs and local projections. The course also introduces State Space Models, covering their estimation via the Kalman filter and modern Bayesian filtering and smoothing techniques. We then turn to the challenges of high-dimensional time series modeling, comparing sparse models (regularization techniques) with dense models such as dynamic factor models. Finally, we delve into key models used in financial econometrics, including univariate GARCH models and multivariate copula-based models.
Literatur	Linton, Oliver: Time Series for Economics and Finance. Cambridge: Cambridge University Press; 2024. Kilian, Lutz and Lütkepohl, Helmut: Structural Vector Autoregressive Analysis. Cambridge University Press; 2017. Särkkä, Simo and Svensson, Lennart: Bayesian Filtering and Smoothing. 2nd ed. Cambridge University Press; 2023.
Bemerkung	StO/PO MA 2016: 6 LP, Modul: "Time Series Analysis" StO/PO MEMS 2016: 6 LP, Modul: "Time Series Analysis", Major: Quantitative Methods
Prüfung	Written exam (90 min)

Strukturbaum

Die Veranstaltung wurde 7 mal im Vorlesungsverzeichnis WiSe 2025/26 gefunden: