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Statistisches Bundesamt verleiht Nachwuchspreis

Archivmeldung vom 19.11.2021

Bitte beachten Sie, dass die Meldung den Stand der Dinge zum Zeitpunkt ihrer Veröffentlichung am 19.11.2021 wiedergibt. Eventuelle in der Zwischenzeit veränderte Sachverhalte bleiben daher unberücksichtigt.

Freigeschaltet durch Sanjo Babić
Statistisches Bundesamt
Statistisches Bundesamt

Foto: Martin Kraft / Eigenes Werk
Lizenz: CC BY-SA 3.0
Die Originaldatei ist hier zu finden.

Das Statistische Bundesamt (Destatis) hat vier herausragende wissenschaftliche Arbeiten mit dem Gerhard-Fürst-Preis 2021 ausgezeichnet. Prämiert wurden drei Abschlussarbeiten und eine Dissertation, die sich mit Fragestellungen rund um Statistik, Datenanalyse und neue digitale Anwendungen auseinandersetzen. Damit fördert das Statistische Bundesamt innovative Methodenforschung und Digitalisierungsprozesse in der amtlichen Statistik.

Dr. Georg Thiel, Präsident des Statistischen Bundesamtes, überreichte die Urkunden an Dr. Joscha Krause, Maria Thurow, Christina Meyer und David Kläffling. Der Nachwuchspreis ist je nach Kategorie mit einem Preisgeld in Höhe von 1 000 Euro (Förderpreis), 2 500 Euro (Abschlussarbeit) beziehungsweise 5 000 Euro (Dissertation) dotiert.

Website- und Social-Media-Daten valide für die Schätzung regionaler Indikatoren nutzen

Dr. Joscha Krause wurde für seine Dissertation zum Thema "Regularization Methods for Statistical Modelling in Small Area Estimation" ausgezeichnet. Die präzise Schätzung von Bevölkerungsindikatoren auf regionaler Ebene bei geringen Stichprobenumfängen sahen die Gutachterinnen und Gutachter als besonders förderwürdig an. Die Dissertation betreute Prof. Dr. Ralf Münnich an der Universität Trier.

Neue Guidelines für Imputationsverfahren: Umgang mit fehlenden Werten in der amtlichen Statistik

Maria Thurow erhielt den Preis für ihre Bachelorarbeit "Optionen zur Bemessung des Abstandes zweier Verteilungen in der Praxis". Ihre Abschlussarbeit, die sich mit der Anwendung und vergleichenden Bewertung von Imputationsalgorithmen befasst, hat eine große praktische Relevanz für statistische Ämter. Ihre Arbeit entstand an der Technischen Universität Dortmund bei Prof. Dr. Markus Pauly.

Geschlechterspezifische Unterschiede in der Altersvorsorge

Christina Meyer bekam den Förderpreis für ihre Masterarbeit zum Thema "Gender-specific retirement saving behavior. Evidence from the German Tax Payer Panel". Ihre Auswertung von Daten mit ökonometrischen Methoden demonstriert nachdrücklich den Wert des Tax Payer Panel (TPP) für die angewandte Wirtschaftsforschung. Christina Meyer verfasste ihre Arbeit an der Ludwig-Maximilians-Universität München bei Prof. Dr. Joachim Winter.

Unternehmenssparen im Nichtfinanzsektor

David Kläffling erhielt den Förderpreis für seine Bachelorarbeit "Corporate Governance and Corporate Saving in Advanced Economies". In seiner Abschlussarbeit zeigt David Kläffling das Phänomen des "Unternehmenssparens" im Nichtfinanzsektor auf. Die Arbeit entstand bei Dr. Michael Schwan an der Universität zu Köln.

Wissenschaftliches Kolloquium: "Von der Umweltstatistik zur nachhaltigen Entwicklung"

Das Statistische Bundesamt prämiert die Arbeiten auf Empfehlung eines unabhängigen Gutachtergremiums unter dem Vorsitz von Professor Dr. Walter Krämer von der Technischen Universität Dortmund. Die Auszeichnungen wurden am 18. November 2021 im Rahmen des 30. Wissenschaftlichen Kolloquiums in Wiesbaden verliehen. Das Kolloquium hat 2021 den Schwerpunkt "Von der Umweltstatistik zur nachhaltigen Entwicklung" und wird vom Statistischen Bundesamt zusammen mit der Deutschen Statistischen Gesellschaft veranstaltet.

Die Preisträgerinnen und Preisträger bekommen die Gelegenheit, ihre Arbeiten in der Zeitschrift "WISTA - Wirtschaft und Statistik" des Statistischen Bundesamtes zu publizieren. Die Aufsätze werden im Laufe des Jahres 2022 erscheinen. Die Kurzfassungen der prämierten Arbeiten sowie weitere Details zur Verleihung des Gerhard-Fürst-Preises sind im Internetangebot des Statistischen Bundesamtes zu finden.

Quelle: Statistisches Bundesamt (ots)

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