Die Studierenden diskutieren Ideen und Konzepte in kleineren Gruppen. Sie arbeiten im Team, so dass arbeitsteilig vorgegangen werden kann. Sie lernen, Ihre Ressourcen im Projekt bei knapper Zeit effektiv zu koordinieren. Zudem wird deutlich, welchen Stellenwert die Verlässlichkeit bei der Teamarbeit einnimmt.

• Nutzen und Grenzen von Prognosen
• Recherche, Aufbereitung und Transformation von Zeitreihendaten (Trends, Zyklen)
  
• Monitoring von (makroökonomischen) Entwicklungen
• Prognose
  
• Ableiten einer Benchmark-Prognose mittels Zeitreihenverfahren
  
• Evaluation der Prognosemethoden
• Erstellen einer Prognose
  
• Identifikation von Annahmen der Prognose
• Identifikation von Prognoserisiken und Beurteilung der Unsicherheit
  

• Makroökonomisches Konjunkturmodell
• Trendbereinigung (HP-Filter)
  
• (Auto) Korrelationsanalyse
• Prognoseverfahren (Moving average, exponential smoothing, autoregressive Modelle, indikatorgestützte Modelle)
• Statistische Tests und Signifikanz
  

Literatur:

    OECD reports, IMF reports, Forschungsbeiträge zu aktuellen Fragen, Economist,…
    Rob J Hyndman and George Athanasopoulos, Forecasting: Principles and Practice, https://otexts.com/fpp2/.
    Roland Döhrn, Konjunkturdiagnose und –prognose: Eine anwendungsorientierte Einführung (in German), Springer Verlag, Berlin, 2014
    Carnot, Nicolas, Vincent Koen, Bruno Tissot, Economic Forecasting and Policy, Palgrave Macmillan UK, 2011
    Weitere Literaturhinweise während der Veranstaltung