Promotionsstelle in empirischer Makroökonomik/Zeitreihenökonometrie

Stellenbeschreibung:

Promotionsstelle in empirischer Makroökonomik/Zeitreihenökonometrie

Wir suchen Verstärkung für den Lehrstuhl für Statistik und Ökonometrie. Dazu suchen wir eine Doktorandin oder einen Doktoranden mit guten Englisch- und Deutschkenntnissen, der/die an einem Promotionsprojekt makroökonomischen Prognosen interessiert ist.

Der Lehrstuhl für Statistik und Ökonometrie am Fachbereich Wirtschafts- und Sozialwissenschaften der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg sucht zum 12. Oktober 2026 eine/einen

Wissenschaftliche(n) Mitarbeiter/-in (m/w/d) für ein Projekt zu makroökonomischen Nowcasts
(75%, TVL-E13, Aufstockung auf 100 % möglich)

Die Stelle ist zur Durchführung eines Promotionsprojekts zunächst auf drei Jahre befristet, kann aber potenziell um bis zu weitere drei Jahre verlängert werden.

Kandidaten und Kandidatinnen sollten ein Interesse daran haben, ein Promotionsvorhaben im Bereich Nowcasting/Prognose für makroökonomische Größen zu entwickeln, beispielweise an der Schnittstelle zwischen traditionellem Nowcasting und Machine Learning. Teil des Promotionsvorhabens wird ein gemeinsames Forschungsprojekt mit dem Nürnberg Institut für Marktentscheidungen (NIM, sein.

Die Entwicklung von Modellen für makroökonomische Prognosen ist ein Schwerpunkt des Lehrstuhls. Weitere Forschungsgebiete sind die Analyse von Umfragedaten zu makroökonomischen Erwartungen, die Analyse von Textdaten (z.B. im Kontext der Zentralbankkommunikation) und angewandte Zeitreihenökonometrie (z.B. zur Analyse der Effekte makroökonomischer Schocks).

Aufgabenprofil der Stelle:

  • Entwicklung eines Promotionsvorhabens im Bereich Nowcasting/Prognose
  • Mitarbeit im Forschungsprojekt mit dem NIM
  • Mitarbeit in der Lehre (vornehmlich Statistik und Ökonometrie) und Organisation des Lehrstuhls

Der Lehrstuhl bietet:

  • Ein junges und auf Forschung fokussiertes Team
  • Enge Kontakte des Fachbereichs zu NIM, IAB und ifo Institut
  • Die Möglichkeit im Rahmen des Bavarian Graduate Program in Economics (BGPE) Kurse in VWL und Ökonometrie auf PhD-Niveau zu belegen
  • Die Möglichkeit für hochschuldidaktische Weiterbildung
  • Möglichkeiten für Homeoffice, soweit dies mit den Aufgaben in der Lehre vereinbar ist

Benötigte Qualifikationen:

  • Abgeschlossenes Masterstudium in VWL (mit Fokus auf ökonometrischen Methoden), Ökonometrie/Statistik oder Data Science (mit Fokus auf Methoden für Zeitreihendaten)
  • Sehr gute mündliche und schriftliche Englischkenntnisse
  • Sehr gute mündliche und schriftliche Deutschkenntnisse
  • Gute Kommunikationsfähigkeit und die Bereitschaft im Team zu lehren und zu forschen

Bei Interesse bewerben Sie sich bitte bis zum 19. April 2026 mit einem kurzen Motivationsschreiben (max. 1 Seite), Ihren Abschlusszeugnissen, einer Übersicht Ihrer Noten aus dem Bachelor- und Masterstudium und einem Lebenslauf. Bitte fügen Sie außerdem entweder zwei Empfehlungsschreiben oder die Kontaktdaten von zwei Referenzen (z.B. Professorinnen/Professoren aus dem Masterstudium) bei.Bewerbungen schicken Sie bitte als ein PDF-Dokument .

Wir wertschätzen Vielfalt und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion/Weltanschauung, Behinderung, Alter sowie sexueller Orientierung und Identität. Bewerbungen von schwerbehinderten Menschen mit entsprechender Eignung sind ausdrücklich erwünscht und werden bei ansonsten gleicher Eignung bevorzugt. Die FAU ist Mitglied im Verein „Familie in der Hochschule e.V.“ und bietet Unterstützung für Dual-Career-Paare an.

Für weitere Auskünfte zur Stelle kontaktieren Sie bitte Prof. Dr. Jonas Dovern ( ).

#J-18808-Ljbffr
NOTE / HINWEIS:
EnglishEN: Please refer to Fuchsjobs for the source of your application
DeutschDE: Bitte erwähne Fuchsjobs, als Quelle Deiner Bewerbung

Stelleninformationen

  • Veröffentlichungsdatum:

    25 Apr 2026
  • Standort:

    Nürnberg

    Einsatzort:

    Erlangen, Germany
  • Typ:

    Vollzeit
  • Arbeitsmodell:

    Vor Ort
  • Kategorie:

  • Erfahrung:

    2+ years
  • Arbeitsverhältnis:

    Angestellt

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