Bachelorarbeiten

Wichtige allgemeine Hinweise zur Bachelorarbeit

  • Durch die Anfertigung der Bachelorarbeit sind insgesamt 15 ECTS zu erwerben. Davon ent­fallen 3 ECTS auf den Zwischenbericht, der in Form eines Seminarvortrag erfolgt, und 12 ECTS auf die Bachelorarbeit.
  • Benotet wird die Bachelorarbeit. Der Zwischenbericht stellt eine unbenotete Studienleis­tung dar.
  • Aktuelle Themenvorschläge des Lehrstuhls finden Sie unten. Studierende können aber auch selber Themen vor­schlagen, die zum Profil des Lehrstuhls passen.
  • Im Zwischenbericht ist der Stand der Einarbeitung darzulegen. Aus diesem muss eine positive Prognose für den Erfolg der Bachelorarbeit erkennbar sein. Zudem dient der Zwischenbericht der Kontrolle, dass das Thema auch eigenständig bearbeitet wird.

Ablauf

Eine Anfrage bezüglich eines Themas kann jederzeit am Lehrstuhl erfolgen. Zunächst wird ein Arbeitsthema vergeben, in das sich unter Betreuung durch die Mitarbeiter des Lehrstuhls eingearbeitet wird. Diese Einarbeitung bedeutet die Sichtung der relevanten Literatur (zumeist englischsprachig) und die Aktivierung der Kenntnisse des Statistik-Paketes R. Die Einarbei­tungsphase kann sich mit dem Besuch von Wahlpflichtmodulen des Lehrstuhls zeitlich überschneiden. Sprechzeiten können mit den betreuenden Lehrstuhlteam-Mitgliedern ver­einbart werden. 

Am Ende der Einarbeitungszeit erfolgt die endgültige Formulierung des Themas und die Anmeldung der Bachelorarbeit im Prüfungsamt. Der Zwischenbericht in Form eines rund 30-minütigen Semi­narvortrags kann am Ende der Einarbeitungszeit oder während der Bearbeitungszeit erfolgen. Die Bearbeitungszeit beträgt standardmäßig 9 Wochen.

Die Arbeit ist in zwei Exemplaren beim Prüfungsamt abzugeben, zusätzlich einmal in elektronischer Form (inkl. Programmcodes und Daten). Weitergehende Informationen entnehmen Sie bitte der Bachelorprüfungsordnung (insbesondere §26).

Nach Abgabe der Arbeit bemüht sich der Lehrstuhl um eine zeitnahe Korrektur (maximal 4 Wochen).

Aktuelle Themenvorschläge des Lehrstuhls

Die Themenvorschläge orientieren sich an den Kenntnissen, die man im Rahmen unserer Bachelorveranstaltungen „Analysis of Macroeconomic and Financial Markets Data“ oder „Economic Expectations and Forecasting Methods“ erwirbt.

Alle gelisteten Themen können unabhängig von der Sprache der hier gewählten Projektbeschreibung von Studierenden auf Englisch oder Deutsch bearbeitet werden.

  • Gender Differences in Inflation Expectations
    [Women tend to have higher inflation expectations, on average, relative to men. Based on data from an expectation survey among European private households, the Bachelor’s thesis will investigate which parts of the gender-specific distributions of inflation expectations drive this stylized fact. Furthermore, the analysis will investigate how the gender difference varies across countries and over time.]
  • The impact of climate policy events on energy market returns
    [Major announcements and milestones—such as COP, REPowerEU, and TEN-E regulations—aim to reduce fossil fuel use and promote renewables. This study will analyze market reactions to these events, focusing on whether responses differ by event type or timing, such as initial announcements or international endorsements. An event study framework can be used to measure abnormal returns and to assess how long these events remain “newsworthy.”]
  • The impact of technological innovation on renewable energy stock returns
    [Technological innovations can improve renewable energy efficiency, boosting investor confidence and stock returns. However, they can also render existing technologies obsolete, potentially causing short-term investor reluctance and lower returns. Given the rapid pace of development, the overall effect on stock returns is unclear. This study aims to investigate whether technological innovation is a net positive or negative factor for renewable energy stocks using linear regression analyses.]
  • The nexus of renewable energy and the market for technological innovation
    [The renewable energy market is continuously driven by rapidly evolving technologies and the invention of more stable and efficient energy generation mechanisms. There is a strong interconnectedness between the renewable energy sector and technological innovation. The thesis will provide a comprehensive summary of the existing literature on this connection, including the methods used and the conclusions reached.]

Vergangene Bachelorarbeitsthemen

Die folgenden Bachelorarbeiten wurden am Lehrstuhl seit 2019 betreut. Die Liste kann interessierten Studierenden dazu dienen ein Gefühl dafür zu bekommen, welche Art von Themen für eine Abschlussarbeit am Lehrstuhl für Statistik und Ökonometrie in Frage kommen.

  • Alexander Lomakin: A Real-Time Assessment of the GDPplus Methodology.
  • Meltem Hasanova: RCTs in Macroeconomic Expectation Surveys – A Literature Review.

  • Vinzent Baron: Evaluating the predictive accuracy of GARCH models across financial time series.
  • Felix Berling: The effect of oil price fluctuations on perceived inflation tail risks in the US.
  • Ian Fischer: Option Pricing in the Heston Model: Comparing Physics-Informed and Supervised Neural Networks.
  • Hendrik Kirchmann: State-Dependent International Spillover Effects of U.S. Fiscal Policy Shocks.
  • Laura Liptak: Gender Differences in Professional E-Sports.
  • Tizian Moll: Foreign Trade Effects on the German Macroeconomy.
  • Gia Long Nguyen: Are first releases of German national accounts data efficient predictors of final releases?
  • Daniil Sverev: Der Effekt von Ölpreisschocks auf Inflationserwartungen: Eine empirische Analyse von US-Haushalten.
  • Yevgeniy Vaysman: The effect of the stock market on consumer confidence in Germany.
  • Philipp Wunder: The impact of oil price changes on US consumer inflation expectations.

  • Jakob Wohnsiedler: Der Effekt von Benzinpreisen auf Inflationserwartungen: Eine empirische Analyse von US-Haushalten.
  • Felix Teksler: Welche Faktoren sind für das Konsumentenvertrauen in den USA maßgeblich?
  • Jana Balduin: Umfang und Gründe für Nebenjobs von Studierenden unter besonderer Berücksichtigung des elterlichen Bildungshintergrunds.
  •  Furkan Cemen: Wie relevant sind Karriereüberlegungen für Nebentätigkeiten von Studierenden? Auswertung einer Umfrage unter Studierenden der Wirtschaftswissenschaften.
  • Giovanni Billo: Forecasting oil and gas prices in times of unrest: can ML help?
  • Lukas Killing: Empirical Analysis of Global Direct Air Capture Carbon Removal Strategies: Growth Patterns, Geographic Distribution, and Potential Impact on Climate Change Mitigation.
  • Elias Michaelsen: The Impact of Transfer Spending of German Football Clubs on their Performance in the Bundesliga.

  • Shahar Cohen: Estimating the Short-Run Effects of the 2023 Israel–Hamas War on the Israeli Economy
  • Alexa Kalb: What effects did the Russian war against Ukraine have on trade between Germany and selected countries?
  • Luigi Abbruzzese: From Tweets to Trades: An Event Study Analysis of Elon Musk’s lnfluence on Tesla Stock Prices
  • Maximilian Bergler: Entwicklungspotentiale und Erfolgsfaktoren von Steuerkanzleien
  • Benjamin Krebs: Forecasting Gas Consumption using Weather Data
  • Jonas Hupp: Impact of Energy Prices on New Registrations of Electric Passenger Cars in Germany
  • Manuel Hoster: Statistische Analyse von Fußballwetten in der Bundesliga
  • Manuel Mosburger: Zinsänderungen in den USA : (Wie) reagieren die Inflationserwartungen der Haushalte?
  • Leonhard Gräf: Überrenditen durch Kongressinsiderwissen in Kriegszeiten – Eine Eventstudie
  • Jule Kraut: Russia-Ukraine crisis: Stock market reactions of selected countries
  • Zita Lettenmeier: Eine betriebswirtschaftliche Analyse der Auswirkungen der Covid-19-Pandemie auf die Gastronomie
  • Linus Forster: Analyse von „IHS Automotive“ Nachfrageprognosen für PKWs in Krisenzeiten

  • Leon Löppert: Testing Multi-Factor Models on U.S. Industry Portfolios
  • Heiko Müller: Inflation beliefs during crises – an extension
  • Leon Zink: Analyse der Beziehung von Posts auf Reddit und dem Kursverlauf der GME-Aktie

  • Jaroslaw Sentschuk: Saisonbereinigung hierarchischer makroökonomischer Zeitreihen

  • David Kreisl: The Impact of the COVID-19 Pandemic on the German Housing Market
  • Carlos Barrado: A machine learning volatility forecast approach for the US Stock Market

  • Jasper Schober: The Effect of President Trump’s Tweets on Economic Policy Uncertainty in the U.S.
  • Christoph Drechsel: Forecasting the volatility of industry portfolios using GARCH models
  • Benno Buschmann: Einsatz von Deep Learning Verfahren zur Prädiktion von Zeitreihen im Kontext von Automotive Sensorik