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Syllabus

Herzlich willkommen zum Kurs "Matlab für Sozial- und Wirtschaftswissenschaftler"!


Dieser Kurs ist als ein Online-Kurs und als eine Ergänzung unseres gleichnamigen Buches konzipiert sowie frei für alle.

Es gibt technisch bedingt einen Unterschied, ob Sie Zugang zu der Lehr- und Lernplattform AULIS der HSB haben. Einzelheiten dazu entnehmen Sie auf der nächsten Seite "Hinweise zum Durcharbeiten".

Für einige Aufgaben müssen Sie (kostenlosen) Zugang zur Mathworks(R)-Plattform haben. Nähere Informationen werden im Laufe des Kurses bekannt gegeben.

Falls Sie für diesen Kurs zusätzliche Credit-Points zur Anrechnng für Ihr Studium erhalten wollen, ist eine Anmeldung für die Studierende über das ZLL und eine Prüfung notwendig. Professionals können ebenfalls eine Zertifizierung über die Professional School erhalten.

Die Matlab-Dateien (Skripte und Funktionen) aus den Online-Videos sind im Bereich "MATLAB" zu finden. Die Matlab-Dateien (Skripte und Funktionen) aus dem Buch sind auf der Buchwebseite zu finden. 

Auf dieser Seite wird der Syllabus (Lehrplan) vorgestellt. Dieser zeigt auf, wie Sie am besten die Kompetenzen in Matlab aufbauen. Viel Spaß!

Syllabus

Allgemeine Informationen und Organisationshinweise

Dozenten: PD Dr. Christian Fieberg, Prof. Dr. Armin Varmaz,

E-Mail: cfieberg@uni-bremen.de, armin.varmaz@hs-bremen.de

Termine:  Die Vorlesung findet online statt, d.h. sie fällt nicht aus, sondern muss digital erarbeitet werden. 

Lehrbuch: Poddig, Th., Varmaz, A., Fieberg, Ch., Abdel-Karim, B.: ''MATLAB für Sozial- und Wirtschaftswissenschaftler''. Das Buch ist frei zum Lesen auf der Webseite verfügbar.

Zusatz-Lehrbuch mit vielen Matlab-Anwendungen: Poddig, Thorsten; Varmaz, Armin; Fieberg, Christian: ''Computational Finance: Eine Matlab, Octave und Freemat basierte Einführung"  Uhlenbruch, 2019, Freier Zugriff unter www.computationalfinance.de

Prüfungsform

Die Prüfungsform wird am Anfang der Vorlesungszeit besprochen. Im Regalfall besteht die Prüfung aus einer Hausarbeit und einem eAssessment. In der Hausarbeit sollen Sie matlabbasiert sozialwissenschaftliche und/oder ökonomische Fragestellungen bearbeiten. Im eAssessment sollen Sie in begrenzter Zeit eine Programmieraufgabe lösen. 

Aufbau der Veranstaltung

Ablauf der Veranstaltung

Diese Vorlesung ist sowohl als Blended Learning-Veranstaltung als auch als eine reine Online-Veranstaltung konzipiert. Wenn der Kurs als eine Blended Learning-Veranstaltung angeboten wird,  wechseln sich Präsenzphasen mit Onlinephasen ab.

In diesem Kurs werden Sie stärker selbstverantwortlich Lernen! Sie haben die klassische Vorlesung, die Sie aus Ihrem Studium kennen, ersetzt durch Selbststudiums-Phasen, in denen Sie das Lehrbuch und die korrespondierenden Online-Module durcharbeiten. Bitte beachten Sie: die Gestaltung der Online-Module basiert auf der Annahme, dass Sie die notwendigen Kapitel aus dem Lehrbuch  vorher gelesen haben und ggf. die Ergänzungsvideos gesehen haben. Alleine anhand der Online-Module ist das Erlernen der Kompetenzen unmöglich! In den Online-Modulen wird gezeigt, wie beispielhafte Aufgaben gelöst werden. Die Konzeption der Vorlesung fußt auf der Idee  von "flipped classroom": Die grundlegenden Inhalte erarbeiten Sie sich durch das Studium des Lehrbuches; tiefergehende Beispiele und Fallstudien werden in den Online-Modulen besprochen. 

Am Ende jeder Online-Einheit gibt es ein kurzes Quiz, mit dem Sie  Ihr Verständnis der grundlegenden Konzepte  prüfen können. Zusätzlich  haben Sie die Möglichkeit, Online-Aufgaben zu bearbeiten. Sie brauchen noch mehr Aufgaben zum Üben? Kein Problem, das Lehrbuch hat sehr viele Aufgaben zum Üben. 

Idealerweise gehen Sie im Selbststudium wie folgt vor:
  1. Sie lesen das entsprechende Kapitel im Buch
  2. Sie schauen sich das entsprechende Online-Modul an.
  3. Sie beantworten die Quiz-Aufgaben.
  4. Sie lösen die Aufgaben im Buch und Online-Aufgaben.
Wir wollen die Online-Einheiten so interaktiv wie möglich gestalten. Sie haben die Möglichkeit, Unklarheiten und Fragen zu jeder Online-Einheit in dem vorbereiteten Forum zu stellen. Die Fragen werden wir aufgreifen und in zuätzlichen Videos und/oder in der Präsenzphase bearbeiten.

Unsere Studierenden haben unterschiedlichen Hintergrund. Einige kommen direkt aus dem Praktikum bei Industrieunternehmen, andere haben eine Lehre bei einer Bank absolviert, und wieder andere haben in Statistikkursen mit Matlab gearbeitet. Aus dieser Heterogenität ergeben sich Herausforderungen für die Konzeption der Lehre und der Lehrinhalte, da das Wissen um relevante Themen unterschiedlich ausgeprägt ist. Die vermutete Heterogenität der Studierenden ist ein Grund für das gewählte Blended--Learning--Konzept, weil dieses das Lernen losgelöst von festen Raum- und Zeitstrukturen im eigenen Lerntempo ermöglicht. Zudem werden wir versuchen, die Studierenden individuell zu unterstützen. Dazu ist Ihre Mitarbeit gefragt: Besuchen Sie uns regelmäßig in der Sprechstunde!

Voraussetzungen
  1. Sehr guter Umgang mit Computern und Internet.
  2. Sehr gute Kenntnisse im Umgang mit Excel.
  3. Kenntnisse in Statistik und linearer Algebra.
  4. Fähigkeit selbstständig zu arbeiten, auch Lehrbücher  notfalls selbstständig auszusuchen und sich dort einzulesen. Dieser Punkt ist von besonderer Wichtigkeit für Sie in dieser Vorlesung.
Lehrinhalt

Die nachfolgende Tabelle gibt Ihnen die Übersicht über den geplanten Zeitablauf des Unterrichts, damit Sie eine Orientierung haben. 
Vorlesungswoche
Buchkapitel
Online-Einheit
und weitere Materialien
Hinweise
V
1.
1. Einführung
Themen:
  1. Get-Together
  2. Vorstellung von Syllabus
  3. Prüfungsform
  4. Erwartungen und Wünsche
OM
2.
2. Die Installation und der Programmeinstieg
1. Programmeinstieg
OM
3.
2. Die Installation und der Programmeinstieg
1. Programmeinstieg
OM
4.
3. Matrizen-operationen und Indexierung
2. Matrizenoperationen und Indexierung
OM
5.
4. Die Datentypen
3. Datentypen in Matlab
V
6.
--
  1. Einführung in
    1. Datenbanken (u.a. ORBIS, Datastream, Capital IQ)
    2. Wissenschaftliches und empirisches Arbeiten in Sozial- und Wirtschaftswissenschaften
  2. Besprechung und Diskussion von angelaufenen Fragen
OM
7.
5. Grafiken erstellen
4. Grafiken erstellen
--
OM
8.
6. Datenstrukturen
5. Datenstrukturen in Matlab
10.
OM
11.
7. Kontrollstrukturen
6. Kontrollstrukturen
OM
12.
8. Datenimport und Datenexport
7. Datenimport und Datenexport
OM
13.
9. Anreizwirkungen in der Nachfrage nach Gesundheitsvorsorge
8. Fallstudie zur Gesundheitsvorsorge mit dem
SOEP-Datensatz
V
14.
Abschluss-Workshop
Kurzeinführung in Python und R

Sprechstunde

Sie haben die Möglichkeit, digital einen Zeitraum für die Sprechstunde zu resevieren. In der Sprechstunde können Sie Fragen zu den Inhalten der Vorlesung, zu den Lösungen der Aufgaben, zu den Hausarbeiten etc. stellen.