WS 20/21

In this course, we will introduce basic python concepts and explore their usage in financial econometrics. Statistical modelling of any kind always requires data. Thus, being able to handle raw data sets, i.e. data cleaning, data structuring, etc., is an essential task which has to be done at the beginning of every project. The first part of the course will focus on the most popular tools that python offers (pandas, numpy, matplotlib, datetime, etc.) in order to tackle the aforementioned tasks .

The second part of the course introduces financial time series. Here, we will discuss their unique characteristics also known as "stylized facts" and different approaches on how to model them, in particular ARMA and GARCH processes will be of interest. If time permits, we will also peek into quantitative risk management and portfolio optimization.

Be aware that the course starts on the 26th of March and not on the 29th!

Zielgruppe

Der Kurs richtet sich an Quereinsteiger in einer der Masterstudiengänge im Fach Statistik, die im WiSe 2020/21 ihr Studium beginnen.

Termin

Einschreibeschlüssel: Wiso2021

Moodle-Kurs zur Veranstaltung Statistische Datenauswertung und Visualisierung bei H. Küchenhoff, F. Fleischmann und A. Fenske.

Eine Selbsteinschreibung ist mit dem Schlüssel DHStat2021 möglich.

Amtliche Statistik ist der zentrale Informationsdienstleister in einer demokratisch organisierten Gesellschaft. Sie informiert Politik, Wirtschaft und Gesellschaft über aktuelle wirtschaftliche, gesellschaftliche und vermehrt auch ökologische Entwicklungen. Hierdurch bildet sie eine wichtige Basis für informierte Entscheidungen, ist aber zugleich Kontrollinstanz vor allem für die Politik, indem sie die Konsequenzen von Entscheidungen und Handlungen empirisch spiegelt. Um diesen Ansprüchen gerecht zu werden, verfügt die amtliche Statistik über eine strenge, an hohen Qualitätsansprüchen orientierte Methodik und auch Methodologie, auf deren Basis in den letzten Jahren eine intensive Auseinandersetzung mit komplexer statistischer Modellierung, Techniken des maschinellen Lernens und den Möglichkeiten neuer Datenquellen geführt wurde. (Diese Entwicklung hat auch zu einer engen Kooperation mit einer Reihe von Universitäten geführt, aus der eine EU-weite Zertifizierung von Teilstudiengängen hervorging (EMOS: European Master in Official Statistics). Bei uns an der LMU ist es möglich, das  EMOS-Zertifikat im Rahmen des Masterstudiengangs Statistik mit wirtschafts- und sozialwissenschaftlicher Ausrichtung zu erwerben.)

Das Format der Veranstaltung ist eine Mischung aus Live-Online-Vorlesung, Gastvorträgen und vielen Inverted-Classroom-Elementen mit Diskussionsrunden. Außerdem findet eine eigenständige Auseinandersetzung mit dem Stoff in Form von kurzen Miniprojekten als Übungsaufgaben statt, in welchen spezifische Inhalte aufgearbeitet und anschließend diskutiert werden. 

Die Veranstaltung ist Pflicht im Rahmen der EMOS-Variante; alle anderen Studierenden können 6 ECTS-Punkte erwerben, die sie sich flexibel anrechnen lassen können.

Einschreibeschlüssel Gast: PRAKT2021

Ziel dieses im Rahmen des Programms Lehre@LMU geförderten Kurses ist es, Studierenden elementare Techniken des wissenschaftlichen Arbeitens in der Statistik näher zu bringen.

Zielgruppe:
Bachelorstudierende der Statistik ab dem vierten Fachsemester und interessierte Masterstudierende der Statistik.

Dozenten: Georg Schollmeyer und Cornelia Fütterer

Termin:
28.10.2020 von 15 Uhr bis ca. 19 Uhr (mit Pause) via Zoom

Anmeldung:
Zur besseren Plaung wird um eine unverbindliche Anmeldung per E-Mail bei Georg Schollmeyer (Georg.Schollmeyer@stat.uni-muenchen.de) bis zum 25.10.2020 gebeten.

Inhalte:

• Wissenschaftliche Arbeiten schreiben
  
• Literaurrecherche und -verwaltung
  
• Halten von Vorträgen
• Simulationen

ECTS-Punkte:
Dieser Kurs ist ein Angebot zur Vorbereitung auf Seminare und Abschlussarbeiten. Es können daher keine ECTS-Punkte erworben werden.

Einschreibeschlüssel: wissArb20

Termine

• Vorlesung: Dienstag, 12:00 - 14:00 Uhr,
• Übungen:  Montag, 14:00 - 16:00 Uhr

Einschreibeschlüssel

• Der Einschreibeschlüssel lautet "einf_oek_w2021".

General Information

• Kickoff Meeting: 06.11.2020 16:00 - 17:30 via Zoom.
• Due to the current situation the seminar will be held online.
• Enrolment key:
  • This seminar is only for students enroled in the data science master.
  • Write an eMail to giuseppe.casalicchio [at] stat.uni-muenchen.de to ask for the enrolment key.

Schedule

• Kickoff: 03.11.2020 16:00 CEST
  

Covid19

• Due to the current situation the seminar will very likely be held online.
  

Enrollment key

• ethicsAI_20

Einschreibeschlüssel: Stat1NF

Passwort für Gastzugang (vorläufig für noch nicht immatrikulierte Studierende): gast

Termine

• Vorlesung: Dienstag, 16:15 - 17:45 Uhr
  
• Übung: Donnerstag, 16:15 - 17:45 Uhr
  

Termine

• Vorlesung/Übung: Montag, 14:15 - 15:45 Uhr
  

Schedule

• Class: Wednesday, 8.30 - 10.00 a.m.

Enroll

• Use the key automl to enroll.
  

Schedule

• Kick-off Meeting: 02.11.2020 0900 - 1030

Covid19

• Due to the current situation the course will very likely be held via Zoom.

Enrollment key

• The enrollment key is survive2020

Schedule

• Lecture: Wednesday, 9 - 11 c.t.
• Tutorial: Wednesday, 11 - 12 c.t.
• Location: online (videos + zoom-meetings)

Enrollment key

• The enrollment key is "sesame_street".

Tutorium

Zur Veranstaltung wird ein Tutorium angeboten. Dieses findet Dienstag 18–20 Uhr statt.

Termine

• Vorlesung: Dienstag, 16 - 18 c.t., Prof. Dr. Christian Heumann
• Übungen (Statistik I): 
  Mittwoch, 12 - 14 c.t. & 14 - 16 c.t.
  Donnerstag, 10 - 12 c.t. (2x), 12 - 14 c.t. (2x), 18 - 20 c.t.
• Übung (Statistik II):
  Donnerstag, 08 - 10 c.t.

Einschreibeschlüssel

• Der Einschreibeschlüssel lautet "20wiwistat21".