Hallo zusammen,

habe mich auf mehrere VWL Masterstudiengänge beworben und einige Zusagen bekommen. An einer Promotion wäre ich schon interessiert, ist bei mir aber noch nicht 100% konkretisiert.

Zusagen u.a. bei

VWL
Mannheim, Bonn, München, wovon ich Mannheim vorziehen würde

In Mannheim ist es mgl., sich nach erfolgreichem Bestehen der PhD Kurse im ersten Semester, für den Research Track zu bewerben, ist denke ich das gleiche wie die Quant. Econ Master der anderen Unis.

Wenn ich die Kurse mit denen des normalen VWL Masters vergleiche, ist das ja etwas völlig anderes. Mich interessieren Themen wie Monetary, Labour, Developing Econ, Int. Trade etc. Es kann auch schon mal quantitativer zugehen.
Bei den PhD Modulen klingt das aber so, als wenn man praktisch nur Ökonometrie hat bzw. ein Mathestudium mit VWL Bezug. (https://gess.uni-mannheim.de/doctoral-programs/economics-cdse/course-catalog/spring-2019.html). Tue ich mir damit einen Gefallen?

Ich wäre jetzt nicht so scharf darauf, dass ich 2 Jahre nur Mathe habe und die klassischen Module praktisch ausgeklammert werden und ich mich nur auf hypertheoretische Modelle konzentriere.
Ich finde es halt insofern interessant, als das man vorzeitig die Promotion starten kann.

Habt ihr Erfahrungen? Was sind eure Meinungen dazu? Würdet ihr davon abraten?

Viele Grüße

antworten

Generell sind die PhD Track Kurse sehr zu empfehlen, also z.B. die Quant Econ tracks. Es ist sowohl ein Signal, als auch nützlich für den PhD. Es wird von dir erwartet, dass du dir die Literatur in deinem Feld aneignest, daher ist kein Kurs in z.B. Monetary wirklich ausreichend um da zu forschen. Zumal sich sowas auch noch machen lässt, wenn man erstmal im PhD ist.

Die Gefahr bei normalen Mastern ist, dass du keine technische Basis hast. Das ist verkraftbar, wenn du vorher Mathe gemacht hast. Aber mit nem "oldschool" VWL Bachelor wirst du schnell gegen eine Wand fahren. Du brauchst Mathe und Ökonometrie auf dem hohen Niveau um überhaupt heutzutage irgendwo reinzukommen und zu forschen. Es ist absolut Standard, dass Studenten heutzutage den großen Woolridge, Hamilton und Hayashi gut kennen (also, wenn sie empirisch arbeiten). Es gibt auch noch genug Master wo das nicht gemacht wird, und ich habe das bisher immer als großes Defizit gesehen.

Es hat auch nichts mit Theorie zu tun. Es ist Voraussetzung, dass du so früh wie möglich ein Forschungsfeld und einen entsprechenden (potentiellen) Mentor findest, dort gute Ideen hast usw. Das setze ich einfach mal vorraus.

Aber ein guter PhD ist absolut fest in den technischen Dingen, gerade wenn er praxisorientiert forscht. Du konkurierst ja mit Leuten, die sowohl super Ideen und Konzepte haben, und dir auch jeden Proof von Analysis bis Asmyptotische Theorie problemlos an die Tafel klatschen.

Du bist ja mit ca 100~200 im Bachelor gestartet, und deutsche PhD Programme nehmen (von allen Kandidaten) so im Durschnitt 10-15 Leute pro Jahr. Kannst dir ja überlegen...

Es ist halt schwer, und sone schöne Microtheorie Vorlesung auf PhD Niveau ist natürlich der Tod, wenn du mit Data arbeiten willst (in machen Programmen muss man aber nicht jeden Basiskurs machen, da kannst du dann z.B. Mathe, Metrics und Macro machen)

Es hat nichts damit zu tun was du später machst, und dein Erfolg hängt nachher von einerseits deiner Forschungsleistung, und andererseits deinen Mentoren, deren Stil und deren Netzwerk ab.

Aber ich habe zu oft gesehen, dass Leute scheitern oder nicht in den PhD kommen, weil sie nicht die technische Basis haben.
Musst du halt durch.

antworten

Ist nicht mehr aktuell, aber dachte ich Frage trotzdem. Habe Karriere technisch vor in die Forschung zu gehen. Würdest du (oder ihr) empfehlen direkt Mathematik oder Wima zu studieren. Da wo ich Wima studieren würde wäre es 120 ECTS Mathe und 60 ECTS Wirtschaft (davon 50 ECTS VWL Module) oder doch sinnvoller VWL zu studieren im Bachelor und es mit quantitativen Modulen zu füllen?

WiWi Gast schrieb am 05.07.2019:

Generell sind die PhD Track Kurse sehr zu empfehlen, also z.B. die Quant Econ tracks. Es ist sowohl ein Signal, als auch nützlich für den PhD. Es wird von dir erwartet, dass du dir die Literatur in deinem Feld aneignest, daher ist kein Kurs in z.B. Monetary wirklich ausreichend um da zu forschen. Zumal sich sowas auch noch machen lässt, wenn man erstmal im PhD ist.

Die Gefahr bei normalen Mastern ist, dass du keine technische Basis hast. Das ist verkraftbar, wenn du vorher Mathe gemacht hast. Aber mit nem "oldschool" VWL Bachelor wirst du schnell gegen eine Wand fahren. Du brauchst Mathe und Ökonometrie auf dem hohen Niveau um überhaupt heutzutage irgendwo reinzukommen und zu forschen. Es ist absolut Standard, dass Studenten heutzutage den großen Woolridge, Hamilton und Hayashi gut kennen (also, wenn sie empirisch arbeiten). Es gibt auch noch genug Master wo das nicht gemacht wird, und ich habe das bisher immer als großes Defizit gesehen.

Es hat auch nichts mit Theorie zu tun. Es ist Voraussetzung, dass du so früh wie möglich ein Forschungsfeld und einen entsprechenden (potentiellen) Mentor findest, dort gute Ideen hast usw. Das setze ich einfach mal vorraus.

Aber ein guter PhD ist absolut fest in den technischen Dingen, gerade wenn er praxisorientiert forscht. Du konkurierst ja mit Leuten, die sowohl super Ideen und Konzepte haben, und dir auch jeden Proof von Analysis bis Asmyptotische Theorie problemlos an die Tafel klatschen.

Du bist ja mit ca 100~200 im Bachelor gestartet, und deutsche PhD Programme nehmen (von allen Kandidaten) so im Durschnitt 10-15 Leute pro Jahr. Kannst dir ja überlegen...

Es ist halt schwer, und sone schöne Microtheorie Vorlesung auf PhD Niveau ist natürlich der Tod, wenn du mit Data arbeiten willst (in machen Programmen muss man aber nicht jeden Basiskurs machen, da kannst du dann z.B. Mathe, Metrics und Macro machen)

Es hat nichts damit zu tun was du später machst, und dein Erfolg hängt nachher von einerseits deiner Forschungsleistung, und andererseits deinen Mentoren, deren Stil und deren Netzwerk ab.

Aber ich habe zu oft gesehen, dass Leute scheitern oder nicht in den PhD kommen, weil sie nicht die technische Basis haben.
Musst du halt durch.

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WiWi Gast schrieb am 08.07.2023:

Ist nicht mehr aktuell, aber dachte ich Frage trotzdem. Habe Karriere technisch vor in die Forschung zu gehen. Würdest du (oder ihr) empfehlen direkt Mathematik oder Wima zu studieren. Da wo ich Wima studieren würde wäre es 120 ECTS Mathe und 60 ECTS Wirtschaft (davon 50 ECTS VWL Module) oder doch sinnvoller VWL zu studieren im Bachelor und es mit quantitativen Modulen zu füllen?

WiWi Gast schrieb am 05.07.2019:

Generell sind die PhD Track Kurse sehr zu empfehlen, also z.B. die Quant Econ tracks. Es ist sowohl ein Signal, als auch nützlich für den PhD. Es wird von dir erwartet, dass du dir die Literatur in deinem Feld aneignest, daher ist kein Kurs in z.B. Monetary wirklich ausreichend um da zu forschen. Zumal sich sowas auch noch machen lässt, wenn man erstmal im PhD ist.

Die Gefahr bei normalen Mastern ist, dass du keine technische Basis hast. Das ist verkraftbar, wenn du vorher Mathe gemacht hast. Aber mit nem "oldschool" VWL Bachelor wirst du schnell gegen eine Wand fahren. Du brauchst Mathe und Ökonometrie auf dem hohen Niveau um überhaupt heutzutage irgendwo reinzukommen und zu forschen. Es ist absolut Standard, dass Studenten heutzutage den großen Woolridge, Hamilton und Hayashi gut kennen (also, wenn sie empirisch arbeiten). Es gibt auch noch genug Master wo das nicht gemacht wird, und ich habe das bisher immer als großes Defizit gesehen.

Es hat auch nichts mit Theorie zu tun. Es ist Voraussetzung, dass du so früh wie möglich ein Forschungsfeld und einen entsprechenden (potentiellen) Mentor findest, dort gute Ideen hast usw. Das setze ich einfach mal vorraus.

Aber ein guter PhD ist absolut fest in den technischen Dingen, gerade wenn er praxisorientiert forscht. Du konkurierst ja mit Leuten, die sowohl super Ideen und Konzepte haben, und dir auch jeden Proof von Analysis bis Asmyptotische Theorie problemlos an die Tafel klatschen.

Du bist ja mit ca 100~200 im Bachelor gestartet, und deutsche PhD Programme nehmen (von allen Kandidaten) so im Durschnitt 10-15 Leute pro Jahr. Kannst dir ja überlegen...

Es ist halt schwer, und sone schöne Microtheorie Vorlesung auf PhD Niveau ist natürlich der Tod, wenn du mit Data arbeiten willst (in machen Programmen muss man aber nicht jeden Basiskurs machen, da kannst du dann z.B. Mathe, Metrics und Macro machen)

Es hat nichts damit zu tun was du später machst, und dein Erfolg hängt nachher von einerseits deiner Forschungsleistung, und andererseits deinen Mentoren, deren Stil und deren Netzwerk ab.

Aber ich habe zu oft gesehen, dass Leute scheitern oder nicht in den PhD kommen, weil sie nicht die technische Basis haben.
Musst du halt durch.

Früher hätte ich gesagt mach Wima, aber inzwischen gibt es auch viele gute Quant Econ Programme die durch den stärkeren VWL Bezug vielleicht doch vorzuziehen sind.

Wima ist halt oft auch Versicherung und Finanz, also eher praktisch statt Forschung.
Quant Econ sind oft die PhD Vorprogramme und man traut dich da oft, sowohl bei Econ als auch bei Mathe in die Vollen zu gehen.
Aber wima ist such prima, guck halt dass du den Bezug nicht verlierst.

Ich würde zwei Dinge als Ziel sehen: erstens, so früh wie möglich forschen, bei Forschung helfen, und Namen auf Workingpaper haben. Neben Letters ist das das wichtigste Kriterium auch für Aufnahme ins PhD Programm.

Zweitens, guck das du spätestens bis zum Master auf Matheniveau von einen de la Fuente und Statsniveau zB. Hansen. Dh. Ende Jahr 1 Master hast du die Dinge tief genug drinnen um die Beweise zu führen und zu verstehen, und kannst bei den relevanten Themen zb. einem Mathebuch folgen.

Das Ding ist nämlich, PhD Micro, Macro und Metrics sind eigentlich nur umbenannte Mathevorlesungen.

Micro ist Funktionenanalyse und Differentialgeometrie, Macro ist dynamische Systeme, Metrics ist halt WT

Leider brauchst du nicht alles aus Mathe, und kommst daher auch mit einen Mathestudium, was zu breit ist, erst im Master auf entsprechende Tiefe (wenngleich mit mehr Kompetenz). Dann fehlt dir aber oft Zugang zum Forschungsthema. Daher ist das suboptimal.
Mathematiker mit Econ Ambitionen aber ohne gute Ideen gibt es wie Sand am Meer. Die kommen selten weit.
Du brauchst die Tiefe, ja, aber es ist an sich kein ausreichender Wettbewerbsvorteil.

Also: Finde dein Feld, finde die Mathematik die in diesem Feld gebraucht wird (guck in die Appendix der Klassiker Paper, aktuellen Paper, oder Handbücher, nicht Lehrbücher!). Dann plane ein Level weiter (tiefer) zu gehen, oder ein zusätzliches Feld von Mathe dazuzunehmen. Heuristik: um das im Paper zu können, musst du ein Level höhere Mathematik draufhaben.

Dann such das Programm was dich am nähesten dranbringt und mach den Rest wie wir alle es taten: hol es in der Freizeit auf.

Dein Ziel ist in Jahr 1 PhD das tiefste Matheverständnis deines Jahrgangs zu haben, ohne einer diese Mathestudenten zu sein die von econ nix verstehen. Dann passt es automatisch mit den Noten und du hast genug Munition für deine Forschung, ohne wie ein Mathematiker bei Null anzufangen.

Der Rest bis dahin is der übliche trade off von guten Noten vs. erste eigene Forschung.

antworten

Ein VWL-Master bietet sich aus eigener Erfahrung wirklich nur dann an, wenn du die VWL liebst und definitiv in die Forschung möchtest oder alternativ eine realistische Aussicht auf einen der wenigen Plätze in BB oder EZB hast. Quantitative Methoden sind in den genannten Bereichen definitiv von Vorteil. Im PhD musst du die mathematischen Methoden draufhaben, schließlich biedert sich die VWL seit Jahrzehnten immer mehr der Mathematik bzw. Physik an. Klassische VWL ist schön und gut, bringt dich aber professionell nicht weiter.

Wenn du ein optimales Kosten/Nutzen-Verhältnis erreichen möchtest, solltest du dich in einem BWL-Bereich vertiefen und in die Privatwirtschaft gehen.

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WiWi Gast schrieb am 09.07.2023:

Ist nicht mehr aktuell, aber dachte ich Frage trotzdem. Habe Karriere technisch vor in die Forschung zu gehen. Würdest du (oder ihr) empfehlen direkt Mathematik oder Wima zu studieren. Da wo ich Wima studieren würde wäre es 120 ECTS Mathe und 60 ECTS Wirtschaft (davon 50 ECTS VWL Module) oder doch sinnvoller VWL zu studieren im Bachelor und es mit quantitativen Modulen zu füllen?

Generell sind die PhD Track Kurse sehr zu empfehlen, also z.B. die Quant Econ tracks. Es ist sowohl ein Signal, als auch nützlich für den PhD. Es wird von dir erwartet, dass du dir die Literatur in deinem Feld aneignest, daher ist kein Kurs in z.B. Monetary wirklich ausreichend um da zu forschen. Zumal sich sowas auch noch machen lässt, wenn man erstmal im PhD ist.

Die Gefahr bei normalen Mastern ist, dass du keine technische Basis hast. Das ist verkraftbar, wenn du vorher Mathe gemacht hast. Aber mit nem "oldschool" VWL Bachelor wirst du schnell gegen eine Wand fahren. Du brauchst Mathe und Ökonometrie auf dem hohen Niveau um überhaupt heutzutage irgendwo reinzukommen und zu forschen. Es ist absolut Standard, dass Studenten heutzutage den großen Woolridge, Hamilton und Hayashi gut kennen (also, wenn sie empirisch arbeiten). Es gibt auch noch genug Master wo das nicht gemacht wird, und ich habe das bisher immer als großes Defizit gesehen.

Es hat auch nichts mit Theorie zu tun. Es ist Voraussetzung, dass du so früh wie möglich ein Forschungsfeld und einen entsprechenden (potentiellen) Mentor findest, dort gute Ideen hast usw. Das setze ich einfach mal vorraus.

Aber ein guter PhD ist absolut fest in den technischen Dingen, gerade wenn er praxisorientiert forscht. Du konkurierst ja mit Leuten, die sowohl super Ideen und Konzepte haben, und dir auch jeden Proof von Analysis bis Asmyptotische Theorie problemlos an die Tafel klatschen.

Du bist ja mit ca 100~200 im Bachelor gestartet, und deutsche PhD Programme nehmen (von allen Kandidaten) so im Durschnitt 10-15 Leute pro Jahr. Kannst dir ja überlegen...

Es ist halt schwer, und sone schöne Microtheorie Vorlesung auf PhD Niveau ist natürlich der Tod, wenn du mit Data arbeiten willst (in machen Programmen muss man aber nicht jeden Basiskurs machen, da kannst du dann z.B. Mathe, Metrics und Macro machen)

Es hat nichts damit zu tun was du später machst, und dein Erfolg hängt nachher von einerseits deiner Forschungsleistung, und andererseits deinen Mentoren, deren Stil und deren Netzwerk ab.

Aber ich habe zu oft gesehen, dass Leute scheitern oder nicht in den PhD kommen, weil sie nicht die technische Basis haben.
Musst du halt durch.

Früher hätte ich gesagt mach Wima, aber inzwischen gibt es auch viele gute Quant Econ Programme die durch den stärkeren VWL Bezug vielleicht doch vorzuziehen sind.

Wima ist halt oft auch Versicherung und Finanz, also eher praktisch statt Forschung.
Quant Econ sind oft die PhD Vorprogramme und man traut dich da oft, sowohl bei Econ als auch bei Mathe in die Vollen zu gehen.
Aber wima ist such prima, guck halt dass du den Bezug nicht verlierst.

Ich würde zwei Dinge als Ziel sehen: erstens, so früh wie möglich forschen, bei Forschung helfen, und Namen auf Workingpaper haben. Neben Letters ist das das wichtigste Kriterium auch für Aufnahme ins PhD Programm.

Zweitens, guck das du spätestens bis zum Master auf Matheniveau von einen de la Fuente und Statsniveau zB. Hansen. Dh. Ende Jahr 1 Master hast du die Dinge tief genug drinnen um die Beweise zu führen und zu verstehen, und kannst bei den relevanten Themen zb. einem Mathebuch folgen.

Das Ding ist nämlich, PhD Micro, Macro und Metrics sind eigentlich nur umbenannte Mathevorlesungen.

Micro ist Funktionenanalyse und Differentialgeometrie, Macro ist dynamische Systeme, Metrics ist halt WT

Leider brauchst du nicht alles aus Mathe, und kommst daher auch mit einen Mathestudium, was zu breit ist, erst im Master auf entsprechende Tiefe (wenngleich mit mehr Kompetenz). Dann fehlt dir aber oft Zugang zum Forschungsthema. Daher ist das suboptimal.
Mathematiker mit Econ Ambitionen aber ohne gute Ideen gibt es wie Sand am Meer. Die kommen selten weit.
Du brauchst die Tiefe, ja, aber es ist an sich kein ausreichender Wettbewerbsvorteil.

Also: Finde dein Feld, finde die Mathematik die in diesem Feld gebraucht wird (guck in die Appendix der Klassiker Paper, aktuellen Paper, oder Handbücher, nicht Lehrbücher!). Dann plane ein Level weiter (tiefer) zu gehen, oder ein zusätzliches Feld von Mathe dazuzunehmen. Heuristik: um das im Paper zu können, musst du ein Level höhere Mathematik draufhaben.

Dann such das Programm was dich am nähesten dranbringt und mach den Rest wie wir alle es taten: hol es in der Freizeit auf.

Dein Ziel ist in Jahr 1 PhD das tiefste Matheverständnis deines Jahrgangs zu haben, ohne einer diese Mathestudenten zu sein die von econ nix verstehen. Dann passt es automatisch mit den Noten und du hast genug Munition für deine Forschung, ohne wie ein Mathematiker bei Null anzufangen.

Der Rest bis dahin is der übliche trade off von guten Noten vs. erste eigene Forschung.

+1

die beiden längeren Antworten hier sind echt Gold!

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WiWi Gast schrieb am 08.07.2023:

Ist nicht mehr aktuell, aber dachte ich Frage trotzdem. Habe Karriere technisch vor in die Forschung zu gehen. Würdest du (oder ihr) empfehlen direkt Mathematik oder Wima zu studieren. Da wo ich Wima studieren würde wäre es 120 ECTS Mathe und 60 ECTS Wirtschaft (davon 50 ECTS VWL Module) oder doch sinnvoller VWL zu studieren im Bachelor und es mit quantitativen Modulen zu füllen?

Generell sind die PhD Track Kurse sehr zu empfehlen, also z.B. die Quant Econ tracks. Es ist sowohl ein Signal, als auch nützlich für den PhD. Es wird von dir erwartet, dass du dir die Literatur in deinem Feld aneignest, daher ist kein Kurs in z.B. Monetary wirklich ausreichend um da zu forschen. Zumal sich sowas auch noch machen lässt, wenn man erstmal im PhD ist.

Die Gefahr bei normalen Mastern ist, dass du keine technische Basis hast. Das ist verkraftbar, wenn du vorher Mathe gemacht hast. Aber mit nem "oldschool" VWL Bachelor wirst du schnell gegen eine Wand fahren. Du brauchst Mathe und Ökonometrie auf dem hohen Niveau um überhaupt heutzutage irgendwo reinzukommen und zu forschen. Es ist absolut Standard, dass Studenten heutzutage den großen Woolridge, Hamilton und Hayashi gut kennen (also, wenn sie empirisch arbeiten). Es gibt auch noch genug Master wo das nicht gemacht wird, und ich habe das bisher immer als großes Defizit gesehen.

Es hat auch nichts mit Theorie zu tun. Es ist Voraussetzung, dass du so früh wie möglich ein Forschungsfeld und einen entsprechenden (potentiellen) Mentor findest, dort gute Ideen hast usw. Das setze ich einfach mal vorraus.

Aber ein guter PhD ist absolut fest in den technischen Dingen, gerade wenn er praxisorientiert forscht. Du konkurierst ja mit Leuten, die sowohl super Ideen und Konzepte haben, und dir auch jeden Proof von Analysis bis Asmyptotische Theorie problemlos an die Tafel klatschen.

Du bist ja mit ca 100~200 im Bachelor gestartet, und deutsche PhD Programme nehmen (von allen Kandidaten) so im Durschnitt 10-15 Leute pro Jahr. Kannst dir ja überlegen...

Es ist halt schwer, und sone schöne Microtheorie Vorlesung auf PhD Niveau ist natürlich der Tod, wenn du mit Data arbeiten willst (in machen Programmen muss man aber nicht jeden Basiskurs machen, da kannst du dann z.B. Mathe, Metrics und Macro machen)

Es hat nichts damit zu tun was du später machst, und dein Erfolg hängt nachher von einerseits deiner Forschungsleistung, und andererseits deinen Mentoren, deren Stil und deren Netzwerk ab.

Aber ich habe zu oft gesehen, dass Leute scheitern oder nicht in den PhD kommen, weil sie nicht die technische Basis haben.
Musst du halt durch.

Es kommt darauf an. Allerdings ist es erst der Bachelor und mit dem Wima Programm, was du da oben beschrieben hast solltest in gute Econ Master Programme reinkommen. Natürlich bei entsprechender Leistung. Wie hier auch schon erwähnt wurde gibt es VWL Bachelor Studiengänge die dich quantitativ auch sehr gut für den master vorbereiten. Achte da aber genau auf das Programm, denn Bonn bereitet sich da deutlich besser vor als ein Uni die mathematisch und quantitativ kaum wert darauf legt.

In allem bist du mit beiden gut dabei. Mit Wima hast du eben den Vorteil mathematisch eine sehr gute Vorbildung zu haben + anscheinend auch ein solides Grundfundament für VWL. Schau hierbei ob du nicht noch ein oder zwei VWL Module zusätzlich belegen kannst. Bei VWL schau darauf nicht vielleicht sogar Mathe als bei oder Nebenfach zu haben.

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Ein Mathestudium hat halt noch den Vorteil, dass Du flexibler bist. Wieso nicht Nebenfach Informatik mit viel AI wählen? Ob diese Quant Economics Ecke die Zukunft ist, mag bezweifelt werden. Und wenn Du später in Richtung Informatik willst, beeindruckst Du mit einem VWL, quant. Econom. Studium niemanden. Es ist also eine Entscheidung Flexibilität vs. Zielgenauigkeit.

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