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Makroökonometrisches Seminar

Rolf Tschernig & Enzo Weber
Turnus: Wintersemester


Das Seminar bietet die Möglichkeit, eine eigene Arbeit in empirischer Wirtschaftsforschung bzw. Ökonometrie zu verfassen. Der Schwerpunkt liegt auf der Makroökonometrie, aber auch andere Bereiche können berücksichtigt werden. Auch eine Anbindung an die Forschung im Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) ist möglich. Die Seminararbeit umfasst die Motivation der Studie, theoretische Fundierung, Datensuche, empirische Anwendung mittels geeigneter Software und Interpretation der Ergebnisse

Zeitlicher Ablauf:

Bitte senden Sie eine Präferenzliste von drei Themen bis zum 14.10.2022 an
enzo.weber@wiwi.uni-regensburg.de. Die Vergabe erfolgt direkt im Anschluss. Rolf Tschernig und Enzo Weber stehen Ihnen für Nachfragen gerne zur Verfügung. Die erste Seminarsitzung findet am 24.10.2022 statt.
Die Seminarvorträge (30 Minuten + Diskussion) werden im Dezember und Januar gehalten. Nähere Informationen folgen.
Die verbindliche Anmeldung in FlexNow muss bis eine Woche nach dem letzten Vortrag erfolgen.
Termin für die Abgabe der Seminararbeit (ca. 20 Seiten; per E-Mail) ist eine Woche nach Klausurzeitraum.

Das Seminar ist auch mit einem Auslandsaufenthalt im Wintersemester kombinierbar. Hierfür kann die wesentliche Arbeit im Seminar auch auf die vorlesungsfreie Zeit vor und/oder nach dem Wintersemester gelegt werden. Bei Interesse melden Sie sich bitte unter enzo.weber@wiwi.uni-regensburg.de, um eine individuelle Vereinbarung zu treffen.


Hinweise zur Recherche:
Aus dem Universitätsnetz sind u.a. folgende Datenbanken verfügbar:
Web of Science ( isiknowledge.com/WOS )
EconLit (s.u.)
EBSCO (s.u.)
DataStream (s.u.)
rzblx10.uni-regensburg.de/dbinfo/dbliste.php


Themen:
Hier finden Sie eine Liste möglicher Themen. Eigene Vorschläge sind dabei nach Absprache willkommen! Die Quellen sollen eine erste Orientierung geben. Grundsätzlich sind Sie in der Literaturarbeit aber frei. Hauptbetreuer werden sein: Rolf Tschernig Nr. 1-6, Enzo Weber Nr. 7-8. Alle Themen können auf Deutsch oder Englisch bearbeitet werden.

1. Macroeconomic Forecasting with Factor Models

Stock, J. and Watson, M. (2002). Macroeconomic Forecasting Using Diffusion Indexes, Journal of the American Statistical Association, 20, 147 – 162.
Härdle, W. & Simar, L. (2007). Applied Multivariate Statistical Analysis, Springer

2. Low Frequency Econometrics

Müller, U. and Watson, M. (2018). Long-Run Covariability, Econometrica, 86, 147 - 162.
Müller, U. and Watson, M. (2017). Low-Frequency Econometrics, In Advances in Economics and Econometrics: Eleventh World Congress of the Econometric Society, Volume II, ed. by B. Honoré, and L. Samuelson, Cambridge University Press, 53 – 94.

3. Long Memory Processes

Hassler, U. (2018). Time Series Analysis with Long Memory in View, Wiley.

4. Prediction with Nonlinear Time Series Models using Univariate Nonparametric Methods

Tschernig, R. (2004), Nonparametric Time Series Regression in: Lütkepohl, H. und Krätzig, M. (Hrsg.), Applied Time Series Econometrics, S. 243-288.

5. Model Selection

As an introduction: Chapter 6 in Elliot, G. and Timmermann, A. (2016). Economic Forecasting, Princeton University Press.

6. Mixed Frequency Econometrics

Ghysels, E. (2016). Macroeconometics and the reality of mixed frequency data, Journal of Econometrics, 193, 294-314

7. Nowcasting the crisis

In der Corona-Krise sind zahlreiche hochfrequente Wirtschaftsindikatoren wie der LKW-Fahrleistungsindex in den Fokus geraten. Diese können genutzt werden, um zeitnahe Informationen über den Konjunkturverlauf zu erhalten. Es soll untersucht werden, welche Indikatoren die besten Ergebnisse für ein Nowcasting des BIP erbringen. Zudem soll geprüft werden, ob sich dies über Phasen hinweg veränderte und ob Zusammenhänge speziell in der Corona-Krise stabil blieben.

https://www.bundesbank.de/de/statistiken/konjunktur-und-preise/woechentlicher-aktivitaetsindex/methodik-833778

8. Unemployment hysteresis and structural change

Hysteresis effects appear when cyclical unemployment becomes permanent. This could happen if skills and experiences of the unemployed become obsolete. Therefore, the project should analyse the role of technological and structural change for unemployment hysteresis. 

https://iab.de/en/project/?id=5251478


  1. Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
  2. Institut für Volkswirtschaftslehre und Ökonometrie