Lehrveranstaltungen des Instituts für Ökonometrie und Data Science

Alle Veranstaltungen in den nachfolgenden Tabellen werden in den Ankündigungen nach Semestern beschrieben. Für Seminare gibt es ausführliche Zusatzinformation in Form von Steckbriefen auf den verlinkten Seiten.

Übersicht Bachelor

Kompetenzbereich BWL / VWL

Modul / Veranstaltung Empf. Fach­semester Sprache Semester
Ökonometrie 5 Deutsch Winter
Seminar Data Science & ökonometrische Methoden 6 Deutsch Sommer

Übersicht Master

Area Data Science and Applied Econometrics

Modul / Veranstaltung Empf. Fach­semester Sprache Semester
Financial Econometrics 1 - 3 Englisch Winter

Area Finance, Banking, and Insurance

Modul / Veranstaltung Empf. Fach­semester Sprache Semester
Financial Econometrics 1 - 3 Englisch Winter

Veranstaltungsankündigungen nach Semestern

  • Wintersemester 2026/2027

    Bachelor Wirtschaftswissenschaft

    Kompetenzbereiche Betriebs- und Volkswirtschaftslehre

    • Ökonometrie (273006)

      Termine:Lehrpersonen:
      Fr. 11:00 - 12:30 | I-401Sönksen
      Inhalt:

      Die folgenden Kursinhalte sind geplant, können aber je nach zeitlichem Verlauf variieren:

      1. Motivationen für das lineare Regressionsmodell
      2. Schätzung und Inferenz
      3. Endogenität: Ursprünge und Lösungen
      4. Das verallgemeinerte lineare Regressionsmodell
      5. Instrumentenvariablen

      Das Verständnis für die theoretischen Konzepte aus der Vorlesung wird in der Übung gefördert. Dies geschiet u.a. durch den Einsatz statistischer Software. Die Übung ist somit ein wichtiger Bestandteil des Moduls.

      Literatur:
      • Angrist, J. und Pischke, J.-S. (2015), Mastering Metrics: The path from cause to effect, Princeton University Press, Princeton, New Jersey.
      • Hansen, B. (2022), Econometrics, Princeton University Press, Princeton, New Jersey.
      • Stock, J.H. and M.W. Watson (2007): Introduction to
        Econometrics, 3rd ed. Pearson
    • Übung zu Ökonometrie (273033)

      Termine:Lehrpersonen:
      Fr. 09:15 - 10:45 | I-401Itzen
    • Hannover Finance Symposium (BSc) (273020)

      Termine:Lehrpersonen:
      Blockveranstaltung (Gruppe 1)Breitner, Dierkes, Dräger, Prokopczuk, Schneider, Sibbertsen, Sönksen, Todtenhaupt
      Blockveranstaltung (Gruppe 2)Breitner, Dierkes, Dräger, Prokopczuk, Schneider, Sibbertsen, Sönksen, Todtenhaupt
      Blockveranstaltung (Gruppe 3)Breitner, Dierkes, Dräger, Prokopczuk, Schneider, Sibbertsen, Sönksen, Todtenhaupt
      Blockveranstaltung (Gruppe 4)Breitner, Dierkes, Dräger, Prokopczuk, Schneider, Sibbertsen, Sönksen, Todtenhaupt
      Inhalt:

      Das Hannover Finance Symposium wird am 11.11.2026 stattfinden. Zur Erbringung einer Prüfungsleistung (Hausarbeit mit mündlicher Prüfung) ist die Teilnahme verpflichtend. Details werden auf der Webseite des Hannover Center of Finance and Insurance bekannt gegeben.

    Master Wirtschaftswissenschaft

    Mehrere Kompetenzbereiche (Areas)

    • Financial Econometrics (379012)

      Termine:Lehrpersonen:
      Fr. 09:15 - 10:45 | I-332Sönksen
      Inhalt:
      • Characteristics of Financial Time Series
      • Event Studies
      • Generalized Methods of Moments (GMM) in empirical asset pricing
      • Volatility Modeling

      Further topics might be touched upon if time permits. Practice sessions help deepening understanding of the theoretical concepts discussed in class and partly rely on statistical software for that purpose. They are an integral part of the module.

      Literatur:
      • Campbell, J. Y., Lo, A. W. and MacKinlay, A. C. (1997): The Econometrics of Financial Markets, Princeton University Press, Princeton, New Jersey.
      • Cochrane, J. (2005)., Asset Pricing (Revised Edition), Princeton University Press, Princeton, New Jersey.
      • Greene, W. H. (2012): Econometric analysis (International Edition), 7th ed., Pearson, Essex.
      • Hamilton, J. D. (1994): Time Series Analysis, Princeton University Press, Princeton, New Jersey.
      • Singleton, K. (2006), Empirical Dynamic Asset Pricing, Princeton University Press, Princeton, New Jersey.
    • Exercise Financial Econometrics (379074)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mi. 09:15 - 10:45 | I-332Krumme
    • Hannover Finance Symposium (MSc) (379019)

      Termine:Lehrpersonen:
      Blockveranstaltung (Gruppe 1)Breitner, Dierkes, Dräger, Prokopczuk, Schneider, Sibbertsen, Sönksen, Todtenhaupt
      Blockveranstaltung (Gruppe 2)Breitner, Dierkes, Dräger, Prokopczuk, Schneider, Sibbertsen, Sönksen, Todtenhaupt
      Blockveranstaltung (Gruppe 3)Breitner, Dierkes, Dräger, Prokopczuk, Schneider, Sibbertsen, Sönksen, Todtenhaupt
      Inhalt:

      Das Hannover Finance Symposium wird am 11.11.2026 stattfinden. Zur Erbringung einer Prüfungsleistung (Hausarbeit mit mündlicher Prüfung) ist die Teilnahme verpflichtend. Details werden auf der Webseite des Hannover Center of Finance and Insurance bekannt gegeben.

    Promotionsstudium

    3. Bereich: Wissenschaftliche Kompetenzen

    • Doktorandenseminar Ökonometrie und Data Science (574015)

      Termine:Lehrpersonen:
      BlockveranstaltungSönksen

    Forschungsveranstaltungen

    • Research Seminar Financial Markets and the Global Challenges (77782)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mi. 11:00 - 12:30 | III-115Blaufus, Dierkes, Dräger, Gassebner, Prokopczuk, Reichert, Schneider, Schröder, Sibbertsen, Sönksen, Todtenhaupt
      Inhalt:

      External guests present their latest research

  • Sommersemester 2026

    Bachelor Wirtschaftswissenschaft

    Kompetenzbereiche Betriebs- und Volkswirtschaftslehre

    • Bachelor-Seminar in Data Science & ökonometrischen Methoden (273034)

      Termine:Lehrpersonen:
      BlockveranstaltungItzen, Krumme, Sönksen
      Inhalt:

      Studierende lernen, wie man ein wissenschaftliches Papier in den Bereichen Data Science oder Ökonometrie verfasst und Forschungsergebnisse überzeugend und wissenschaftlich korrekt präsentiert. Die Studierenden vertiefen ihre methodischen Fähigkeiten und werden auf das Schreiben ihrer Abschlussarbeiten vorbereitet.

      Bemerkungen:

      Details zu den Anmeldemodalitäten und dem Zeitplan werden auf der Institutswebseite bekannt gegeben.

      Prüferin: Prof. Dr. Sönksen

    • Einführung in das wissenschaftliche Arbeiten am Institut für Ökonometrie und Data Science (273035)

      Termine:Lehrpersonen:
      BlockveranstaltungItzen, Krumme
      Inhalt:
      • Einführung in die Programmierung mit Python
      • Einführung in LaTeX
      • Wissenschaftliches Schreiben und Integrität
    • Introduction to Machine Learning (273037)

      Termine:Lehrpersonen:
      Do. 09:15 - 10:45 | I-301Sönksen
      Inhalt:

      This course provides students with an introduction to machine learning methods. It deals with regression and classification settings and covers the following topics:

      • difference between econometrics and machine learning
      • learning theory (e.g. bias-variance trade-off)
      • local prediction methods
      • shrinkage and feature selection techniques
      • classification and regression trees
      Literatur:

      Introduction to Statistical Learning (James, Witten, Hastie, Tibshirani)

    • Exercise Introduction to Machine Learning (273038)

      Termine:Lehrpersonen:
      Fr. 09:15 - 10:45 | I-301Itzen

    Master Wirtschaftswissenschaft

    Kompetenzbereich (Area) Data Science and Applied Econometrics

    • Einführung in das wissenschaftliche Arbeiten am Institut für Ökonometrie und Data Science (373030)

      Termine:Lehrpersonen:
      BlockveranstaltungItzen, Krumme
      Inhalt:
      • Einführung in die Programmierung mit Python
      • Einführung in LaTeX
      • Wissenschaftliches Schreiben und Integrität
    • Master Seminar on Data Science & Econometric Methods (373031)

      Termine:Lehrpersonen:
      BlockveranstaltungItzen, Krumme, Sönksen
      Inhalt:

      Die Studierenden lernen, wie man eine wissenschaftliche Arbeit in Datenwissenschaft oder Ökonometrie verfasst und ihre Ergebnisse überzeugend und wissenschaftlich fundiert präsentiert. Sie vertiefen ihre methodischen Fähigkeiten und werden auf das Verfassen ihrer Masterarbeit vorbereitet.

    • Causal Machine Learning (373032)

      Termine:Lehrpersonen:
      Fr. 09:15 - 10:45 | II-013Sönksen
      Inhalt:

      This course combines the flexibility of machine learning methods with econometrics and covers the following topics:

      • a short overview of machine learning
      • measures of causal effects (e.g., average treatment effects)
      • machine learning techniques to estimate causal effects (e.g., causal forests)
      Literatur:

      Applied Causal Inference Powered by ML and AI, Chernozhukov/Hansen/Kallus/Spindler/Syrgkanis

    • Advanced Predictive Methods (373033)

      Termine:Lehrpersonen:
      Do. 11:00 - 12:30 | I-332Sönksen
      Inhalt:

      This course familiarizes students with more elaborate prediction techniques. It covers the following topics:

      • learning theory
      • random forests
      • boosting and bagging
      • artificial neural networks
      • support vector machines
      Literatur:

      Elements of Statistical Learning (Friedman & Tibshirani)

    • Exercise Advanced Predictive Methods (373034)

      Termine:Lehrpersonen:
      Fr. 11:00 - 12:30 | II-013Sönksen

    Forschungsveranstaltungen

    • Research Seminar Financial Markets and the Global Challenges (77782)

      Termine:Lehrpersonen:
      Mi. 11:00 - 12:30 | I-442Blaufus, Dierkes, Dräger, Gassebner, Prokopczuk, Reichert, Schneider, Schröder, Sibbertsen, Sönksen, Todtenhaupt
      Inhalt:

      External guests present their latest research