Um eine Abschlussarbeit am Lehrstuhl für Statistik verfassen zu k?nnen, muss sichergestellt sein, dass die?Thematik fachlich zu Ihnen passt. Daher ist es notwendig sich zun?chst für mehrere (2-3) Themenbereiche zu bewerben und die eigenen Themenwünsche?der Priorit?t nach zu ordnen.

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Hierbei gehen Sie bitte folgenderma?en vor:

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1. Voraussetzung für die Vergabe von Bachelorarbeiten ist die erfolgreiche Teilnahme an?Statistik I und II.?Wünschenswert ist zudem eine?weitere themenbezogene Veranstaltung. Somit soll gew?hrleistet sein, dass Sie die n?tigen Vorkenntnisse für das Verfassen einer Abschlussarbeit am Lehrstuhl für Statistik mitbringen.
2. Informieren Sie sich auf der Lehrstuhlhomepage über ausgeschriebene Themenbereiche.
3. Bewerben Sie sich unbedingt?frühzeitig, d. h. etwa 6 Wochen, bevor?Sie mit der Arbeit beginnen m?chten.
4. Senden Sie Ihre?Bewerbung an:? statistik@wiwi.uni-augsburg.de

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Ihre Email muss?folgendes?enthalten:

• Ihren aktuellen und vollst?ndigen?Studis-Auszug?(für Masteranden zzgl. den Studis-Auszug des Bachelors oder einen gleichwertigen Nachweis zur Beurteilung der Methodenkompetenzen).
• Informationen darüber, welche Veranstaltungen Sie bereits erfolgreich besucht haben und in denen Sie?Kernkompetenzen?für den angestrebten Themenbereich aufbauen konnten.
• Informationen über den gewünschten?Beginn- und Abgabezeitpunkt.?Bezüglich der?Korrekturfristen beachten?Sie unbedingt Kapitel 2.3 Termine und Fristen unseres Leitfadens.
• Eine?Pr?ferenzreihenfolge?von 2-3 Themenbereichen.
• Für den erstgenannten Themenbereich h?ngen Sie zudem ein?Motivationsschreiben?(300-400 W?rter) an. Dieses muss?schlüssig darstellen, wieso der Themenbereich für Sie als Abschlussarbeit fachlich und pers?nlich interessant ist und zeigen, dass Sie sich mit?Inhalt?und?Fragestellungen?des Themenbereiches bereits besch?ftigt haben. Weitere Informationen zu Motivationsschreiben, eigenen Themenvorschl?gen etc. finden Sie in unserem?Leitfaden.

Generell k?nnen Abschlussarbeiten am Lehrstuhl für Statistik?w?hrend des gesamten Jahres?begonnen werden.

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Wird die Note einer Bachelor- oder Masterarbeit zu einem bestimmten Datum (z. B. Semesterende) ben?tigt, muss die Korrekturzeit für diese Arbeiten beachtet werden. Diese betr?gt bei Bachelorarbeiten und auch Masterarbeiten 3 Monate.?Es liegt?in der Verantwortung der Studierenden,?ihre Arbeiten rechtzeitig anzumelden, anzufertigen und abzugeben.

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Wenn Sie für eine Abschlussarbeit ausgew?hlt wurden, setzt sich der Lehrstuhl mit Ihnen zur?Terminvereinbarung?in Verbindung. Es wird Ihnen ein konkretes Thema vorgeschlagen, zu welchem Sie nach entsprechender Einarbeitungszeit eine?Disposition?und?initiale Arbeitsgliederung?verfassen. Nach Zustimmung durch den Lehrstuhl wird die Arbeit angemeldet. Weitere Informationen zur Disposition finden Sie in unserem?Leitfaden.

Der Lehrstuhl für Statistik befasst sich generell mit mathematischen und statistischen Modellen und Verfahren zur Formulierung, Analyse und L?sung datengestützter und praxisbezogener Probleme aus dem betriebs-?und volkswirtschaftlichen Bereich. Methodisch gesehen beziehen sich Abschlussarbeiten auf die Gebiete

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• Data Mining, Data Analytics und Machine Learning
• Modellierung von Zeitreihen
• Prognosemethoden
• Regressionsanalyse
• Statistische Auswertung von Daten

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Darüber hinaus sind?auch eigene Themenvorschl?ge und praxisbezogene Arbeiten?in Kooperation mit Unternehmen, sowie Abschlussarbeiten von (Wirtschafts-)Mathematikern, Wirtschaftsingenieuren und Wirtschaftsinformatikern?willkommen.

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Allgemeine Themenbereiche für Bachelorarbeiten mit Bezug zu Veranstaltungen

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Allgemeine Themenbereiche für Masterarbeiten mit Bezug zu Veranstaltungen

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Spezielle Themenbereiche für Bachelor- und Masterarbeiten

Genauere Erl?uterungen zur?Bewerbung, zum Ablauf der Abschlussarbeit, formalen Anforderungen, sowie zu m?glichen Zitierweisen finden Sie in unserem?Leitfaden. Wir bitten jeden Interessenten, bei Fragen zur Abschlussarbeit zun?chst den Leitfaden zu konsultieren. Falls Sie Ihre Arbeit in Latex anfertigen m?chten existiert hierzu eine?Vorlage.

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Hier?finden Sie eine Auflistung der bisher am Lehrstuhl für Statistik verfassten Abschlussarbeiten. Diese Liste kann Ihnen als Orientierung dienen, da wir durchaus?gerne im Themenumfeld vieler bisheriger Arbeiten wieder Abschlussarbeiten anbieten.

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Bachelorarbeiten

• Analyse und Prognose über die Preisentwicklung des Immobilienmarktes in Peking
• Behavioral Finance - Psychologische Aspekte der Entscheidungen im Risikomanagement
• Empirische Untersuchung von Import und Export kreativer Dienstleistungen mittels Varianzanalyse
• Mehrdimensionale Varianzanalyse
• Option Pricing Using Neutral Networks
• Risiken von Burn-Out Erkrankungen durch die Diskriminanzanalyse
• Untersuchung der Arbeitslosigkeit mithilfe der Varianzanalyse: Bundesl?ndervergleich
• Zeitreihenmodellierung der Arbeitsmarktdaten
• Die Entwicklung der Case-Based Decision Theory als entscheidungstheroretisches Konzept
• Vergleich von historischer Simulation und Monte Carlo Simulation zur Quantifizierung des Marktrisikos
• Extremwerttheorie und Value-at-Risk: Eine empirische Analyse
• Financial Contagion und Spillover: Eine empirische Analyse
• Islamic Banking: Portfoliooptimierung mittels Schariakonformen Aktien
• L?nderratings und Spillovereffekte in der Eurozone
• Lower Partial Moments in der empirischen Risikomessung
• Portfoliomanagement unter alternativen Zielfunktionen
• Portfolioperformance unter alternativen Verteilungen: eine empirische Analyse
• Portfoliosensitivit?t und Renditecharakteristika
• Prognose makro?konomischer Variablen mit Google Trends: Real-time vs. Latest available
• Prognose und Backtesting des Value-at-Risk
• Prognosef?higkeit von Commitment of Traders
• Renditeprognosen auf Basis von Investor Sentiment und Investor Attention
• Renditeverteilung und Portfolioperformance: Eine empirische Analyse
• Risikoma?e und Verteilungsannahmen in der Portfoliooptimierung
• Semivarianz in der Portfoliooptimierung: Eine empirische Analyse
• Simulationsbasierte Berechnung des Value-at-Risk: Ein empirischer Vergleich
• Analyse und Spezifikation der funktionalen Form von Regressionsmodellen
• Der BDS-Test für die i.i.d.-Eigenschaft bei Finanzzeitreihen
• Die Beurteilung von Prognosen: Der Mincer-Zarnowitz-Regressionstest
• Portfoliooptimierung unter alternativen Zielfunktionen - das Minimum-Varianz-Portfolio und das Minimum-CVaR-Portfolio im Vergleich
• Tests auf die i.i.d. - Eigenschaft bei temporaler Aggregation bei Finanzzeitreihen
• Testverfahren zur Aufdeckung von Strukturbrüchen in Zeitreihendaten: eine empirische Studie
• Tsay`s Linearit?tstest: eine kleine empirische Studie über die nichtlinearen Strukturen in Renditen
• Untersuchung der Normalverteilungseigenschaft bei Finanzzeitreihen anhand ausgew?hlter Tests
• Value-at-Risk-Forecasts im Vergleich: Eine empirische Analyse verschiedener Backtest-Verfahren
• In-Sample-Fit vs. Out-of-Sample-Prognosegüte bei linearen Regressionsmodellen
• Investor Sentiment auf dem Goldmarkt
• Tests der Normalverteilungs- und Abh?ngigkeitseigenschaften von Finanzmarktzeitreihen
• Affinity Propagation Clustering: Algorithmus und Anwendung
• Clusteranalyseverfahren angewandt auf die Wahlergebnisse der Bundestagswahl 2013
• Methodik und Anwendung des CART-Algorithmus - Ein empirischer Vergleich der Vorhersagegüte von Bagging und Kreuzvalidierung bei Klassifikationsb?umen
• Paneldaten: Modellierungsans?tze und Visualisierungstechniken

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Masterarbeiten

• Vergleich von verschiedenen Clusteranalyseverfahren mit SPSS
• Long-memory und Strukturbrüche in einer Finanzzeitreihe: Eine empirische Analyse
• Aktien spielend beeinflussen? Eine kritische Analyse zur Entwicklung von Aktienrenditen in Abh?ngigkeit von Fu?ball-L?nderspielergebnissen
• An Analysis of Index Credit Default Swaption Models
• Das Verlustpotential bei Nichtberücksichtigung zyklischer Bewegungen in Assetm?rkten: Eine Simulationsstudie
• Sentiment als Prognosevariable für W?hrungsrenditen in Markov-Switching-Modellen: Ein Vergleich von Sentix und ZEW
• Kreditrisikomanagement mithilfe von Data Mining Methoden
• "Six sigma" und Statistische Qualit?tskontrolle
• Kreditrisiko und Ausfallwahrscheinlichkeiten im OTC-Kreditderivategesch?ft - eine empirische Analyse in Bezug auf Credit Default Swaps
• Probleme und Variablenselektion bei Regressionsmodellierung gro?er Datens?tze
• BMW Group Rohstoffmanagement - Einkauf Stahl: Empirischer Stahlgrundstoff Forecast (Trend und Volatilit?t)
• Die Prognose von Aktien- und Bondrenditen mit nichtlinearen Modellen und der Bond-Equity-Yield-Ratio: Eine empirische Studie
• Die Prognosekraft von Investor Sentiment für Renditen in internationalen Bondm?rktenMA
• Missing Values: Visualisierung und Imputationsverfahren

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