Erweitertes Lehrangebot

Inhalt

Die Spieltheorie hat die Modellierung strategischer Interdependenz zum Gegenstand. Strategische Interdependenzen liegen immer dann vor, wenn die optimalen Entscheidungen einzelner Individuen davon abhängen, wie sich die anderen Akteure verhalten. Dies gilt für Unternehmer, die miteinander im Wettbewerb stehen, Bieter in Auktionen, Verhandlungspartner, Kollegen, die sich um eine Beförderung bemühen, Politiker, die um ihre Wiederwahl kämpfen, aber auch für Poker-, Schach- oder Fußballspieler, um nur einige Beispiele zu nennen.  Ziel dieser Vorlesung ist es, den Studierenden die grundlegenden Konzepte und Methoden der Spieltheorie näher zu bringen. Das Ganze wird mit Hilfe von konkreten - Beispielen - aus der Ökonomie aber auch aus anderen Bereichen (z.B. Politik, Biologie) veranschaulicht. Ein Verständnis der spieltheoretischen Methoden ist auch insofern wichtig, da diese in nahezu allen Bereichen der modernen Wirtschaftswissenschaften Einzug gefunden haben.

Literatur

• Gibbons, R. (1992): Game Theory for Applied Economists, Princeton University Press.
• Osborne, M. (2003): An Introduction to Game Theory, Oxford University Press.
• Watson, J. (2013): Strategy ? An Introduction to Game Theory, Third Edition, W. W. Norton & Company.

Inhalt

In diesem Kurs erlernen die Studierenden grundlegende Programmierung in R mit statistischem Anwendungsbezug.
Dazu gibt es eine generelle Einleitung in die Software und die unterliegende Programmiersprache. Weiterer Fokus liegt zudem auf der Hilfe zur Selbsthilfe.
Schlussendlich sind die Studierenden in der Lage, eigene Datensätze zu bearbeiten, einfache statistischen Auswertungen (Regressionen, Tests, etc.) vorzunehmen und Plots zu erstellen.

Der Eintrag in Stud.IP ist ab dem 01.04.2026 ab 7:00 Uhr möglich. Es stehen 10 Plätze zur Verfügung.

Literatur

• Ligges, U. (2005): Programmieren in R. (erhältlich über Springer-Link der UB)

Inhalt

This course is designed for students who are currently writing a seminar paper or thesis at the Institute that involves regression analysis and anyone who is interested in learning about regression modeling. We will introduce and review the foundations of regression analysis including model design and data preparation. The goal is for you to move from your research question to a feasible regression model which helps answer it. Participants can choose to briefly present the research question and data work of their previous/current research projects. Based on that, we can also discuss how to improve or extend your empirical strategies.

Inhalt

In dem Kurs werden wichtige Schritte zur Erstelllung einer wissenschaftlicher Arbeiten behandelt. Dazu gehört die korrekte Literaturrecherche und Zitation, das Verständnis verschiedener Datenarten sowie Tipps zum wissenschaftlichen Schreiben. Studierende lernen, effizient nach relevanten Quellen zu suchen, Daten zu interpretieren und formale Anforderungen einzuhalten. Dadurch entwickeln sie die Fähigkeiten, fundierte und gut strukturierte wissenschaftliche Arbeiten zu verfassen.

Der Eintrag in Stud.IP ist ab dem 02.09.2024 möglich. Es stehen 10 Plätze zur Verfügung.

Literatur

• Theisen, Manuel René (2008): Wissenschaftliches Arbeiten. München: Vahlen.
• Kornmeier, Martin (2009): Wissenschaftlich schreiben leicht gemacht - für Bachelor, Master und Dissertation. Bern: Haupt Verlag.

Inhalt

In den Naturwissenschaften und auch in vielen Sozialwissenschaften ist der Gebrauch von LaTeX für wissenschaftliche Arbeiten üblich. Vor allem Formeln und Tabellen lassen sich mit LaTeX effizient und professionell darstellen. In diesem Kurs erarbeiten wir gemeinsam die grundlegende Funktionsweise des Programms und lernen die wichtigsten Befehle für eine Seminar- oder Abschlussarbeit kennen. Die entstehenden Vorlagen können Sie als Basis für Ihre wissenschaftlichen Arbeiten in LaTeX nutzen.

Der Eintrag in Stud.IP ist ab dem 01.04.2026 ab 7:00 Uhr möglich. Es stehen 10 Plätze zur Verfügung.

Inhalt

In den Wirtschaftswissenschaften ist ein effizienter Umgang mit Daten und die ansprechende Visualisierung von Ergebnissen entscheidend, um gute Forschungsergebnisse zu erzielen und überzeugend zu präsentieren. Dieser Kurs zielt darauf ab, Excel im Umgang mit wirtschaftlichen Daten kompetent und effizient einzusetzen.

Die Inhalte des Kurses setzen sich wie folgt zusammen:

• Grundlagen von Excel
• Sicherer Umgang mit Daten
• Visualisierung: Tabellen und Grafiken

Der Eintrag in Stud.IP ist ab dem 02.09.2024 möglich. Es stehen 10 Plätze zur Verfügung.

Inhalt

Thematische Auseinandersetzung und Wiederholungen von Bruchrechnung, Potenzen und Logarithmen, Gleichungslösen, Ableitungs- und Integrationstheorie im Zuge der Mikro-/Makro-Ökonomik. Die Studierenden können hierbei ihre Schulkenntnisse wieder auffrischen und anhand von gezielten Übungsaufgaben im Repetitorium anwenden.