Das Institut für Ökonometrie und Data Science ist an der Schnittstelle von Ökonometrie, maschinellem Lernen und empirischer Finanzwirtschaft angesiedelt. Ökonometrische Verfahren erlauben uns dabei, die Größe von ökonomisch-relevanten Parametern, beispielsweise bezüglich der Risikopräferenz von Investoren, zu schätzen und Aussagen über die Schätzunsicherheit zu treffen. Dabei werden bis heute neue Verfahren entwickelt, die den speziellen Anforderungen und Gegebenheiten von aktuellen Fragestellungen und Datensätzen Rechnung tragen. Durch den Datenreichtum der Finanzwirtschaft kommen seit einigen Jahren häufig bei der Analyse auch Verfahren des maschinellen Lernens zum Einsatz, die flexibel Muster in den Beobachtungen erkennen sollen. Ein spannendes Forschungsfeld ergibt sich dabei durch die Frage, wie diese Flexibilität in Kombination mit etablierten finanzwirtschaftlichen Theorien und zur Unterstützung klassischer ökonometrischer Verfahren genutzt werden kann.
Die Lehre am Institut befasst sich ebenfalls mit den beschriebenen Forschungsfeldern. Dabei liegt der Fokus in der Bachelorausbildung ausschließlich auf Methodenseite, während in den vertiefenden Masterveranstaltungen verstärkt auch die Schnittstellen von Methodik und empirischer Finanzwirtschaft beleuchtet werden. Mit einer anspruchsvollen Ausbildung sollen den Studierenden vielfältige berufliche Möglichkeiten eröffnet werden. Auf den folgenden Seiten finden Sie weitere Informationen zu unserer Arbeit in Forschung und Lehre.
