Willkommen! Möchten Sie wissen, wie man mit Hilfe von Datenanalysetools geschäftliche und wirtschaftliche Fragen analysiert und löst? Dann ist Ökonometrie von der Erasmus Universität Rotterdam der richtige Kurs für Sie, denn Sie lernen, wie man Daten in Modelle übersetzt, um Prognosen zu erstellen und die Entscheidungsfindung zu unterstützen. * Was lerne ich? Wenn Sie Ökonometrie beherrschen, sind Sie in der Lage, Daten in Modelle zu übersetzen, um Prognosen zu erstellen und die Entscheidungsfindung in einer Vielzahl von Bereichen zu unterstützen, von der Makroökonomie bis hin zu Finanzen und Marketing. Unser Kurs beginnt mit einführenden Vorlesungen über einfache und multiple Regression, gefolgt von Themen von besonderem Interesse, die sich mit Modellspezifikation, endogenen Variablen, binären Entscheidungsdaten und Zeitreihendaten befassen. Sie lernen diese Schlüsselthemen der Ökonometrie, indem Sie sich die Videos mit In-Video-Quiz ansehen und nach den Videos Übungsaufgaben machen.
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Ökonometrie: Methoden und Anwendungen
Dozenten: Francine Gresnigt
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Lineare Regression
- Kategorie: Zeitreihen
- Kategorie: Ökonometrie
- Kategorie: Regressionsanalyse
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In diesem Kurs gibt es 9 Module
Herzlich willkommen! Möchten Sie wissen, wie Sie geschäftliche und wirtschaftliche Fragen mit Hilfe von Datenanalysetools analysieren und lösen können? Dann ist Econometrics von der Erasmus Universität Rotterdam der richtige Kurs für Sie. Sie lernen, wie man Daten in Modelle übersetzt, um Prognosen zu erstellen und die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Was lerne ich? Wenn Sie Ökonometrie beherrschen, sind Sie in der Lage, Daten in Modelle zu übersetzen, um Prognosen zu erstellen und die Entscheidungsfindung in einer Vielzahl von Bereichen zu unterstützen, von der Makroökonomie bis hin zu Finanzen und Marketing. Unser Kurs beginnt mit einführenden Vorlesungen über einfache und multiple Regression, gefolgt von Themen von besonderem Interesse, die sich mit Modellspezifikation, endogenen Variablen, binären Entscheidungsdaten und Zeitreihendaten befassen. Sie lernen diese Schlüsselthemen der Ökonometrie, indem Sie sich die Videos mit In-Video-Quiz ansehen und nach den Videos Übungsaufgaben machen. Benötige ich Vorkenntnisse? Der Kurs eignet sich für (fortgeschrittene) Studenten der Wirtschaftswissenschaften, des Finanzwesens, der Betriebswirtschaft, des Ingenieurwesens und der Datenanalyse sowie für Personen, die in diesen Bereichen arbeiten. Der Kurs erfordert einige Grundkenntnisse über Matrizen, Wahrscheinlichkeit und Statistik, die im Modul Building Block behandelt werden. Wenn Sie auf der Suche nach einem MOOC über Ökonometrie sind, der eher einführend ist und weniger Hintergrundwissen in Mathematik erfordert, könnte Sie der Coursera-Kurs "Enjoyable Econometrics" interessieren, der ebenfalls von der Erasmus-Universität Rotterdam angeboten wird. Wird es aktive Lehrassistenten geben, die mich durch den Kurs führen? Wir empfehlen Ihnen, sich mit anderen Kursteilnehmern auszutauschen, um Themen und Übungen zu besprechen. Mitarbeiter unseres Ökonometrischen Instituts bieten im Januar und Februar eines jeden Jahres eine Anleitung an. Wie erhalte ich ein Zertifikat? Um das Zertifikat dieses Kurses zu erhalten, werden Sie gebeten, sechs Testübungen (eine pro Modul) und ein Fallprojekt zu erstellen. Darüber hinaus bewerten Sie die Arbeit von drei Ihrer Mitschüler in diesem MOOC in einem Peer-Review. Sie erhalten das Zertifikat, wenn Ihre Durchschnittsnote mindestens 50% beträgt. Wir wünschen Ihnen eine schöne Reise in die Welt der Ökonometrie! Das Ökonometrie-Team
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Dieses Fallprojekt ist die letzte Aufgabe unseres MOOC. Es handelt sich um eine angewandte Aufgabe, bei der Sie praktische Fragen mit Hilfe ökonometrischer Methoden beantworten sollen. Bei der Bearbeitung des Fallbeispiels werden Sie verschiedene ökonometrische Methoden und Fähigkeiten, die in unserem MOOC vermittelt wurden, integrieren.
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Durch das Studium dieses Moduls erhalten Sie das erforderliche Hintergrundwissen über Matrizen, Wahrscheinlichkeit und Statistik. Jedes Thema wird mit einfachen Beispielen veranschaulicht, und Sie erhalten eine praktische Übung, die jede Vorlesung abschließt. In drei Vorlesungen über Matrizen lernen Sie die grundlegende Terminologie und die Eigenschaften von Matrizen kennen, einschließlich Transponierung, Spur, Rang, Inverse und positive Definitheit. Zwei Vorlesungen über Wahrscheinlichkeit vermitteln Ihnen die Grundlagen der univariaten und multivariaten Wahrscheinlichkeitsverteilungen, insbesondere der Normalverteilung und der damit verbundenen Verteilungen, einschließlich Mittelwert, Varianz und Kovarianz. In zwei Vorlesungen über Statistik schließlich lernen Sie die grundlegenden Ideen der statistischen Inferenz kennen, insbesondere die Parameterschätzung und das Testen, einschließlich der Verwendung von Matrixmethoden und Wahrscheinlichkeitsmethoden.
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Dozenten
Empfohlen, wenn Sie sich für Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik interessieren
Universitat Autònoma de Barcelona
Universidad de los Andes
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Geprüft am 25. Aug. 2020
Geprüft am 20. Juli 2020
Geprüft am 24. Okt. 2016
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Häufig gestellte Fragen
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