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Wahlpflichtbereich Empirische Wirtschaftsforschung


Verantwortliche Dozenten:

Prof. Dr. Friedrich Kugler
Prof. Dr. Karsten Schmidt
Beschreibung des Fachs

Im Wahlpflichtbereich Empirische Wirtschaftsforschung (EW) werden ökonomische Zusammenhänge (betriebs- wie volkswirtschaftlicher Art) empirisch überprüft. Es wird untersucht, wie sich bestimmte ökonomische Größen in der Vergangenheit verhalten haben, um daraus Informationen über das Zusammenwirken dieser Größen zu gewinnen und um fundierte Prognosen für die Zukunft machen zu können. Die verwendeten Methoden umfassen vor allem die Regressionsrechnung und weitere multivariate Verfahren wie z.B. die Faktorenanalyse.

In der Veranstaltung EW A lernen die Teilnehmer, wie man eigenständig eine Befragung zu einem vorgegebenen oder selbstgewählten Thema durchführt. Dabei werden alle Schritte von der Konzeption des Fragebogens über die Datenerfassung bis hin zur Datenanalyse durchlaufen. Die Veranstaltung EW B vermittelt einen Überblick über die gängigsten Verfahren zur multivariaten Datenanalyse. Mit Hilfe von Cluster-, Diskriminanz-, Varianz- und Faktorenanalyse werden zahlreiche praktische Problemstellungen behandelt.


Anforderungen an Studierende
Es werden mindestens durchschnittliche mathematisch-statistische Kenntnisse sowie Interesse an der Untersuchung von Daten mit Hilfe des Computers erwartet.

Spätere Tätigkeitsfelder
Die Fähigkeit, Wirtschaftsdaten zu erheben, auszuwerten und zu interpretieren spielt in allen kaufmännischen Bereichen eines Unternehmens eine wesentliche Rolle. Darüber hinaus ergeben sich interessante Beschäftigungsfelder bei Wirtschafts- und Marktforschungsinstituten.

Lehrveranstaltungen

EW A: Meinungsforschungs-Projekt
Ziel: Durchführung einer oder mehrerer Befragungen
Inhalt:
  • Auswahl einer Thematik
  • Ausarbeitung eines Fragebogens
  • Entwurf des Fragebogens
  • Durchführung der Umfrage
  • Erfassung der Daten
  • Auswertung der Daten

EW B: Multivariate Verfahren
Ziel: Kennenlernen der wichtigsten multivariaten Verfahren neben der multiplen Regression
Inhalt:
  • Varianzanalyse
  • Faktorenanalyse
  • Clusteranalyse
  • Diskriminanzanalyse
  • Multidimensionale Skalierung