Prüfungstermine:
Tag |
Zeit |
Turnus |
Termin |
fällt aus am |
Lehrperson |
Raum |
Dienstag
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14:00
bis
16:00
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Klausur
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27.07.2021 bis 27.07.2021
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Bemerkung :
This lecture course examines development economics issues from a micro perspective. The focus is on understanding measurement, causes, and consequences of poverty at the household level. The topics to be covered in the first part include the measurement of poverty, and hunger, causes and consequences of gender bias in developing countries, the link between poverty and fertility, the relationship between poverty, migration and unemployment and informality in urban areas. In the second part, the focus will be on vicious cycles of poverty in rural areas, focusing on rural land, labor, capital, credit, and insurance markets. A third part will focus on policy issues for poverty reduction in developing countries.
Voraussetzungen:
Zugangsvoraussetzungen:
BA in Economics, Agricultural Economics, International trade, Social Sciences and have taken intermediate course in Microeconomics; Statistics and Econometrics
Required courses:
Microeconomics; Mathematical Economics, Calculus
Leistungsnachweis:
All students are required to take a writen exam. (90 minutes)
Written examination (1 exam, 6 Credits)
Prüfungszusatzleistungen: According to material in the course.
Prüfungsanforderungen:
According to material in the course. Students should be able to formulate and explain different micro-economic models on development. They should be able to explain how the theoretical models can be tested with empirical data and what are the limitations of this type of analysis
This lecture course examines development economics issues from a micro perspective. The focus is on understanding the measurement, causes, and consequences of poverty at the household level. After successful completion, students will understand poverty in developing countries, including its measurement and key determinants. The objective of the course is that students can: Explain the linkages between poverty, hunger, gender inequality, and fertility. Analyze how market failures in markets for land, labor, capital, and insurance can trap households in poverty. Derive appropriate policy recommendations to tackle poverty traps.2 Use regression analysis and interpret results to assess determinants of poverty and ways to overcome it. This lecture is part of a cycle on development economics (Development Economics I-II). For students in the MA Development Economics, the first 2 are required, and the third is optional. For students in the MA International Economics, it is recommended to take at least one of the courses f they would like to follow a specialization in development economics.
Organisatorisches:
Arbeitsaufwand: Präsenzzeit 28 Stunden + Selbststudium 140 Stunden
Dauer in Semester: 1
Häufigkeit: Next Summer term
Sws: 2
Wiederholbarkeit: 2
Min. Fachsemester: 1
Max. Fachsemester: 3
Maximale Studierendenzahl: nicht begrenzt
Zugangsvoraussetzungen:
BA in Economics, Agricultural Economics, International trade, Social Sciences and have taken intermediate course in Microeconomics; Statistics and Econometrics
Required courses:
Microeconomics; Statistics, Econometrics
Zielgruppe:
MA and PhD in Economics, MA Agricultural Economics
Termin
Tag |
Zeit |
Turnus |
Termin |
fällt aus am |
Lehrperson |
Raum |
keine Angabe
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10:00
bis
12:00
|
Block
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19.04.2021 bis 30.04.2021
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Voraussetzungen:
SoSe 2021
801050
Vorlesung
2 SWS
ECTS-Punkte: 6
Abteilung
Statistik
Teilnehmer/-in:
30
Zugeordnete Lehrpersonen:
Kneib
,
Riebl
Termine
Tag |
Zeit |
Turnus |
Termin |
fällt aus am |
Lehrperson |
Raum |
Mittwoch
|
10:00
bis
12:00
|
Einzel
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14.04.2021 bis 14.04.2021
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|
|
Mittwoch
|
10:00
bis
12:00
|
Einzel
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21.04.2021 bis 21.04.2021
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Sonntag
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23:55
|
Einzel
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06.06.2021 bis 06.06.2021
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|
Mittwoch
|
10:00
bis
12:00
|
Einzel
|
16.06.2021 bis 16.06.2021
|
|
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|
Sonntag
|
23:55
|
Einzel
|
18.07.2021 bis 18.07.2021
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Prüfungstermine:
Tag |
Zeit |
Turnus |
Termin |
fällt aus am |
Lehrperson |
Raum |
Mittwoch
|
23:55
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Abgabe Hausarbeit
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15.09.2021 bis 15.09.2021
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Kommentar:
Diese Veranstaltung findet online statt.
Bemerkung :
Important: You need to register for this course on Stud.IP before Tuesday, April 13, 11:59 pm.
Leistungsnachweis:
Prüfung: Hausarbeit (ca. 15 Seiten)
Termine
Tag |
Zeit |
Turnus |
Termin |
fällt aus am |
Lehrperson |
Raum |
Dienstag
|
12:30
bis
14:00
|
wöch.
|
13.04.2021 bis 13.07.2021
|
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ZHG /
ZHG103
|
Prüfungstermine:
Tag |
Zeit |
Turnus |
Termin |
fällt aus am |
Lehrperson |
Raum |
Dienstag
|
12:15
bis
13:45
|
Klausur
|
13.07.2021 bis 13.07.2021
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ZHG /
ZHG102
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Kommentar:
Die Lehrveranstaltung wird zumindest zu Beginn des Semesters in digitaler Form durchgeführt.
Bemerkung :
Inhalt:
Multivariate Verteilungen und ihre Charakteristika, multivariate Normalverteilung,
Hauptkomponentenanalyse, Faktorenanalyse, Diskriminanzanalyse
Voraussetzungen:
Empfohlenes Fachsemester: 2-3
Leistungsnachweis:
Organisatorisches:
Lehrveranstaltungen:
1. Multivariate Verfahren (Vorlesung) 2 SWS
2. Multivariate Verfahren (Übung) 2 SWS
Termin
Tag |
Zeit |
Turnus |
Termin |
fällt aus am |
Lehrperson |
Raum |
Prüfungstermine:
Tag |
Zeit |
Turnus |
Termin |
fällt aus am |
Lehrperson |
Raum |
keine Angabe
|
08:00
bis
18:00
|
mdl.Prf. Block
|
26.07.2021 bis 28.07.2021
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|
Leistungsnachweis:
Mdl. Prüfung (30 Minuten)
Termine
Tag |
Zeit |
Turnus |
Termin |
fällt aus am |
Lehrperson |
Raum |
Dienstag
|
14:00
bis
16:00
|
wöch.
|
13.04.2021 bis 15.07.2021
|
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|
|
Mittwoch
|
14:00
bis
16:00
|
wöch.
|
14.04.2021 bis 14.07.2021
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Prüfungstermine:
Tag |
Zeit |
Turnus |
Termin |
fällt aus am |
Lehrperson |
Raum |
Sonntag
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Andere Prf. form
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25.07.2021 bis 25.07.2021
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Voraussetzungen:
Diese Vorlesung wird im Rahmen Masterstudienganges für Angewandte Informatik gehalten. Sie ist für Studierende geeignet, die sich mit Kerninformatik beschäftigen. Bachelor-Studierende höherer Fachsemester sind willkommen.
Literatur:
1. R. Wanka, Approximationsalgorithmen, Teubner-Verlag 2006.2. T. H. Cormen, C. E. Leiserson, R. L. Rivest, Introduction to Algorithms, MIT Press, 2001.3. J. Hromkovic, Algorithmics for Hard Problems, Springer Verlag, 2001.4. J. Hromkovic, Theoretical Computer Science, Springer Verlag, 2003.5. I. Wegener, Effiziente Algorithmen für grundlegende Funktionen, Teubner Verlag, 1989.
Termine
Tag |
Zeit |
Turnus |
Termin |
fällt aus am |
Lehrperson |
Raum |
Montag
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14:00
bis
16:00
|
14tägl
|
12.04.2021 bis 12.07.2021
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GZG /
MN09
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Mittwoch
|
14:00
bis
16:00
|
wöch.
|
14.04.2021 bis 14.07.2021
|
|
|
GZG /
MN09
|
Prüfungstermine:
Tag |
Zeit |
Turnus |
Termin |
fällt aus am |
Lehrperson |
Raum |
keine Angabe
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mdl.Prf. Block
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02.08.2021 bis 20.08.2021
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Termine
Tag |
Zeit |
Turnus |
Termin |
fällt aus am |
Lehrperson |
Raum |
Dienstag
|
10:00
bis
12:00
|
wöch.
|
13.04.2021 bis 13.07.2021
|
|
|
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Prüfungstermine:
Tag |
Zeit |
Turnus |
Termin |
fällt aus am |
Lehrperson |
Raum |
Mittwoch
|
11:00
bis
14:00
|
Klausur
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04.08.2021 bis 04.08.2021
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ZHG /
ZHG002
|
Kommentar:
Bemerkung :
Termine
Tag |
Zeit |
Turnus |
Termin |
fällt aus am |
Lehrperson |
Raum |
Dienstag
|
10:00
bis
12:00
|
wöch.
|
13.04.2021 bis 13.07.2021
|
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GZG /
MN09
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Freitag
|
10:00
bis
12:00
|
wöch.
|
16.04.2021 bis 16.07.2021
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GZG /
MN09
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Prüfungstermine:
Tag |
Zeit |
Turnus |
Termin |
fällt aus am |
Lehrperson |
Raum |
Sonntag
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Andere Prf. form
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25.07.2021 bis 25.07.2021
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Kommentar:
Diese Vorlesung wird im Rahmen des Masterstudienganges für Angewandte Informatik gehalten. Sie kann alternativ den Studienbereichen Kern- oder Bioinformatik oder dem höheren Anwendungsfach Mathematik zugeordnet werden. Bachelor-Studierende höheren Semesters sind willkommen.
Es werden folgende Themen behandelt:
- Grundbegriffe der Informationstheorie
- Asymptotische Äquipartiton
- Enttropierate stochastischer Prozesse
- Datenkompression
- kanalkaöazität
Die Zuordnung zur Bioinformatik ist durch das neu aufgelegte Scherpunktprogramm 1395 der DFG zum Thema "Information and Communication within molecular biology" gerechtfertigt.
Literatur:
- T. M. Cover, J. A. Thomas, Elements of Informationtheory, Wiley-Interscience.
- D.J.C MacKay, Information Theory, Inference, and Learning Theory, Cambridge University Press
Termine
Tag |
Zeit |
Turnus |
Termin |
fällt aus am |
Lehrperson |
Raum |
Donnerstag
|
10:00
bis
12:00
|
wöch.
|
15.04.2021 bis 15.07.2021
|
|
|
|
Donnerstag
|
12:00
bis
14:00
|
wöch.
|
15.04.2021 bis 15.07.2021
|
|
|
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Gruppe 1. Gruppe
Tag |
Zeit |
Turnus |
Termin |
fällt aus am |
Lehrperson |
Raum |
Prüfungstermine: 1. Gruppe
Tag |
Zeit |
Turnus |
Termin |
fällt aus am |
Lehrperson |
Raum |
Donnerstag
|
10:00
bis
14:00
|
Klausur
|
22.07.2021 bis 22.07.2021
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Medizinisc /
MED23
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Bemerkung :
Die Lehrveranstaltungen werden zumindest zu Beginn des Sommersemesters in digitaler Form durchgeführt.
Termine
Tag |
Zeit |
Turnus |
Termin |
fällt aus am |
Lehrperson |
Raum |
Dienstag
|
10:00
bis
12:00
|
wöch.
|
13.04.2021 bis 13.07.2021
|
|
|
|
Mittwoch
|
08:00
bis
12:00
|
wöch.
|
14.04.2021 bis 14.07.2021
|
|
|
|
Prüfungstermine:
Tag |
Zeit |
Turnus |
Termin |
fällt aus am |
Lehrperson |
Raum |
Mittwoch
|
08:00
bis
12:00
|
Präsentation
|
14.07.2021 bis 14.07.2021
|
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Bemerkung :
Raum (s. auch Kursplan in StudIP): voraussichtlich virtuell.
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Termin
Tag |
Zeit |
Turnus |
Termin |
fällt aus am |
Lehrperson |
Raum |
Prüfungstermine:
Tag |
Zeit |
Turnus |
Termin |
fällt aus am |
Lehrperson |
Raum |
Mittwoch
|
09:00
bis
16:00
|
mdl.Prf.
|
21.07.2021 bis 21.07.2021
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Voraussetzungen:
Examination requirements: The students should know and manage and understand and have insights into all topics that are covered in the module that consists of lectures and predominantly on labs where the students learn image analysis on their own notebooks: the exam requirements include:
- Bases of electromagnetic radiation and its interactions with the atmosphere and terrestrial land cover types;
- Basic techniques of remote sensing image acquisition, pre-processing, enhancement and classification - as covered in the lectures and labs;
- Knowledge and skills regarding application of the software as used in the practical labs;
- Options of remote sensing integration into forest monitoring regarding both mapping and estimation;
- Assessing quality of remote sensing products, including accuracy analysis.
Bring your own laptop
For the WLAN-Connection (eduroam or GoeMobile) you need an StudIT-Account
Leistungsnachweis:
Examination:
Oral exam (approx. 15 minutes, 80%) and practical exam (approx. 15 minutes, 20%)
Zielgruppe:
FOR MSc SUFONAMA 1 FOR MSc ab 1
SoSe 2021
800066
Vorlesung
2 SWS
ECTS-Punkte: 6
Abteilung
Ökonometrie
Teilnehmer/-in:
30
Dozent:
Herwartz
Termine
Tag |
Zeit |
Turnus |
Termin |
fällt aus am |
Lehrperson |
Raum |
keine Angabe
|
18:00
bis
20:00
|
Block
|
12.04.2021 bis 23.04.2021
|
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MZG/Blauer /
MZG 8.163
|
Prüfungstermine:
Tag |
Zeit |
Turnus |
Termin |
fällt aus am |
Lehrperson |
Raum |
Montag
|
18:00
bis
19:30
|
Klausur
|
26.07.2021 bis 26.07.2021
|
|
|
|
Kommentar:
Bemerkung :
Klassische Zeitreihenanalyse: Transformation der Daten, parametrische und nicht-parametrische Schätzung des Trends und der Saisonschwankungen, Konjunkturzyklen.
Exponentielles Glätten: Filterung von Zeitreihen, Berücksichtigung von Trend und Saisonschwankungen, Schätzung der Glättungsparameter durch Kreuzvalidierung, Anwendung in der Prozesskontrolle.
Zeitreihen als Realisation eines stochastischen Prozesses: Verteilungen und Momente, die Auto- und partielle Autokorrelationsfunktion, schwache und starke Stationarität, Gauß`sche Zeitreihen, Schätzung von Mittelwert und Autokorrelationsfunktion einer stationären Zeitreihe Parametrische Modelle für Zeitreihen: Allgemeine lineare Modelle und ihre Eigenschaften - ARMA Modelle zur Beschreibung stationärer Zeitreihen, unterschiedliche Darstellungen eines ARMA Modells und ihre Anwendungen, multiplikative ARMA Modelle für Zeitreihen mit Saisonkomponenten - ARIMA Modelle zur Beschreibung nicht-stationärer Zeitreihen, Modellidentifizierung, Unit Root Tests, Parameterschätzung, Modellüberprüfung, Vorhersagen - ARCH und GARCH Modelle zur Modellierung von Finanzzeitreihen, Parameterschätzung, Modellüberprüfung, Vorhersagen - Diverse Anwendungsbeispiele aus den Bereichen Makro- und Mikroökonomik, Marketing, Produktion und Finanzwissenschaft
In der Übung wird der praktische Umgang mit Zeitreihen am PC geübt.
Voraussetzungen:
Vorausgesetzte Kenntnisse: Gute Kenntnisse der Vorlesung "Statistik" u./o. "Einführung in die Ökonometrie"
Weitere Hinweise: Die Vorlesung wird nach Absprache mit den Teilnehmer in Englisch gehalten.
Termine
Tag |
Zeit |
Turnus |
Termin |
fällt aus am |
Lehrperson |
Raum |
Dienstag
|
08:00
bis
10:00
|
wöch.
|
13.04.2021 bis 13.07.2021
|
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MZG/Blauer /
WiSoRZ MZG 6.111
|
Donnerstag
|
12:00
bis
14:00
|
wöch.
|
15.04.2021 bis 15.07.2021
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