Masterarbeiten

Masterarbeiten

Wichtige allgemeine Hinweise zur Masterarbeit

  • Durch die Anfertigung der Masterarbeit sind insgesamt 30 ECTS zu erwerben. Im Master of Economics entfallen 5 ECTS auf den Zwischenbericht, der in Form eines Seminarvortrag erfolgt, und 25 ECTS auf die Masterarbeit.
  • Benotet wird die Masterarbeit. 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 Masterarbeit 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 Masterarbeit muss mit einer Erklärung der Studierenden oder des Studierenden versehen sein, dass die Arbeit selbst verfasst wurde, keine anderen als die darin angegebenen Quellen und Hilfsmittel benutzt wurden und dass die Masterarbeit noch nicht einer anderen Prüfungsbehörde vorgelegt wurde. Die Arbeit ist in zwei Exemplaren beim Prüfungsamt abzugeben, zusätzlich einmal in elektronischer Form (inkl. Programmcodes und Daten). 

Weitergehende Informationen entnehmen Sie bitte der Rahmenprüfungsordnung für die konsekutiven Masterstudiengänge (insbesondere § 29).

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

Aktuelle Themenvorschläge des Lehrstuhls

Die Themenvorschläge orientieren sich an den Kenntnissen, die man im Rahmen unserer Masterveranstaltungen „Multivariate Time Series Analysis“ oder „Bayesian Econometrics“ erwirbt.

Alle gelisteten Themen können unabhängig von der Sprache der hier gewählten Projektbeschreibung von Studierenden auf Englisch oder Deutsch bearbeitet werden, solange die Prüfungsordnung des jeweiligen Studiengangs eine bestimmte Sprache zulässt.

  • Building a Business Cycle Tracker Based on Machine Learning Techniques (building on Woloszko, 2024)
    [Understanding the current state of an economy is crucial for policymakers, businesses, and researchers, but traditional economic indicators like GDP are published at low frequency and often with significant delays. This thesis will explore how real-time, high-frequency data—such as Google search trends—can be used to estimate economic activity (or inflation) more accurately and promptly. The thesis will address key challenges, such as the short historical record of alternative data and their complex, non-linear relationship with macroeconomic indicatores. Combining approaches from the mixed data sampling (MIDAS) literature and machine learning techniques, the thesis will develop a new high-frequency index of economic activity. The topic is well-suited for students interested in empirical macroeconomics, forecasting, and economic policy analysis.]
  • The Macroeconomic Effects of Fragmentation (building on the index by Fernández-Villaverde et al., 2024)
    [After a period of globalization, the world economy is becoming more fragmented since the late 2010s and early 2020s. This topic is thus well suited in the newly emerging field of geoeconomics, which links economic with geopolitics. Which implications has a more fragmented world economy on trade and economic activity? This thesis will use and explore the causal effects of fragmentation on macroeconomic quantities. The exact research question can explore different dimensions and settings in international macroeconomics (e.g., geographical coverage: world economy, single- or multi-country settings; target variables: exchange rates, economic activity, etc.). The topic is well-suited for students interested in empirical macroeconomics, causal identification in macroeconomics, and time series analysis.]
  • The Macroeconomic Effects of Global Supply Chain Disruptions (building on Bai et al., 2024, or Finck and Tillmann, 2023)
    [The world economy is organized around an intricate global supply chain. Any sudden and large shocks to this global supply chain (e.g., the COVID-19 pandemic, or the Red Sea Crisis) might have ramifications for the world economy. This topic is thus well suited in the newly emerging field of geoeconomics, which links economic with geopolitics. This thesis will use and explore the causal effects of global supply chain disruptions on macroeconomic quantities. The exact research question can explore different dimensions and settings in international macroeconomics (e.g., geographical coverage: world economy, single- or multi-country settings; target variables: exchange rates, economic activity, etc.). The topic is well-suited for students interested in empirical macroeconomics, causal identification in macroeconomics, and time series analysis.]

 

Vergangene Masterarbeitsthemen

Die folgenden Masterarbeiten 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.

  • Belgin Sentürk: Macroeconomic growth forecasting using Bayesian shrinkage priors.

  • Raj Sinha: Machine Learning Approach for Hiring Demand Forecasting in Large Scale Organizations
  • Hendrik Kirchmann: State-Dependent International Spillover Effects of U.S. Fiscal Policy Shocks

  • Benita Heid: Process Mining – die Zukunft der digitalen Prozessoptimierung
  • Vinzent Herdegen: Forecasting Foreign Trade Volumes Using Methods for Hierarchical Time Series
  • Gohar Grigoryan: The Effect of Oil Market Shocks on BRIC Stock Market Volatility over Time
  • Christoph Schuster: The socio-economic determinants of COVID-19: A spatial analysis of German county level data
  • Marlon Skawran: Identifizierung von Kfz-Schadenmustern mittels Clusteranalyse von Reparaturgutachten
  • Kathrin Engelhardt: Long-term predictability: Movements in volatility components

  • Johannes Frank: Forecasting Volatility of the S&P 500 during the COVID-19 Pandemic Using Neural Networks and Random Forests
  • Dominik Walter: Using multi-dimensional dynamic time warping to identify time-varying lead-lag relationships
  • Simone Merkle: Marktsegmentierung im B2B-Markt zur Ableitung strategischer Potenziale am Beispiel des Unternehmensmarktes der DATEV eG

  • Simon Rauch: Forecasting the Duration of Transshipment Processes Using Bayesian Networks
  • Philip Oberfichtner: Explainable Artifical Intelligence in der Versicherungsbranche. Die Identifikation von Risikomerkmalen am Beispiel von Zahntarifen

  • Fabian Waldow: Financial Machine Learning in Future Markets
  • Steffen Zierold: Robuste Portfolio-Optimierung für rangtransformierte Handelssignale
  • Denis Baev: Identification of Oil Price Shocks using the Narrative Sign Restruction Approach and Their Impact on Oil-Producing Economies