Drittmittelprojekte


Aktuelle Projekte


1. „QUESSAMI“

Basierend auf der Erhebung zur finanziellen Situation und zum Konsumverhalten von privaten Haushalten (Household Finance and Consumption Survey - HFCS) werden in diesem Projekt geeignete Methoden für qualitativ hochwertige Schätzer entwickelt, indem multiple Imputationsmethoden mit Small-Area-Schätzern kombiniert werden. Die Statistiken der erhobenen HFCS-Daten können unter anderem herangezogen werden, um individuelle Verhaltensweisen von Haushalten und makroökonomische Theorien besser zu verstehen, sowie potenzielle Einflüsse der Fiskal-, Geld- und Regulierungspolitik zu analysieren. Die Kombination von multiplen Imputationsmethoden und Small-Area-Schätzern ist für die Gewinnung genauer Ergebnisse essenziell, da man sowohl mit dem Problem kleiner Stichprobenumfänge, als auch dem der niedrigen Antwortrate konfrontiert ist.

  • Auftraggeber: DFG
  • Laufzeit: 04/2016 - 04/2018 (optionale Verlängerung um ein weiteres Jahr)
  • Leitung: Prof. Dr. Timo Schmid
  • Gesamtfördersumme: 162.970 €
2. „Ermittlung der Verteilung studentischen Wohnens in Berlin“

Im Rahmen des Projektes „Ermittlung der Verteilung studentischen Wohnens in Berlin“ soll untersucht werden, wie sich die Studierenden der Berliner Hochschulen auf die lebensweltlich orientierten Räume verteilen. Sind die genauen Wohnstandorte der Studierenden bekannt, lassen sich wichtige Fragen nach dem benötigten Wohnraum und der nachgefragten Infrastruktur beantworten, sowie Projekte zugunsten Studierender zielgerichteter umsetzen. Als Datenquellen dienen unter anderem der Zensus 2011, die Belegung der Studentenwohnheime, wie auch die Anzahl der Studierenden nach Wohnort auf der Ebene der Postleitzahlbezirke für große Berliner Universitäten/ Hochschulen (u.a. Freie Universität, Humboldt Universität, Technische Universität) für die Jahre 2005, 2010 und 2015 im Vergleich.

  • Auftraggeber: Berliner Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umwelt
  • Laufzeit: 01/2016 - 04/2016
  • Leitung: Prof. Dr. Timo Schmid
  • Gesamtfördersumme: 11.000 €
3. „Construction of socio-demographic indicators with digital breadcrumbs (Mobil data)“

In diesem Projekt wurde ein statistisches Schätzverfahren entwickelt, welches Handy-Metadaten und Zensusinformationen miteinander verknüpft, um Informationen über die aktuelle Situation in Bezug auf Armut, Alphabetisierung und andere soziodemografische Indikatoren im Senegal zu erhalten. Die Analyse basiert auf der These, dass sich die Situation einer Bevölkerungsgruppe in ihrem Handy-Nutzungsverhalten niederschlägt und deshalb beispielsweise alphabetisierte Nutzer ihr Handy anders verwenden als Nutzer, die nicht oder nur bedingt lesen und schreiben können. Da Handy-Metadaten zur Produktion von Indikatoren genutzt werden, wie sie u.a. in der Messung des Erfolgs von Nachhaltigkeitszielen herangezogen werden, wird in Kooperation mit den Mobilfunkanbietern Orange und Sonatel sowie den Behörden im Senegal untersucht, wie diese Daten die Umsetzung von nationalen Entwicklungsplänen und internationalen Monitoring-Anforderungen unterstützen können.

  • Auftraggeber: Bill & Melinda Gates Foundation
  • Laufzeit: 06/2015 - 06/2016
  • Leitung: Prof. Dr. Timo Schmid
  • Forschungspartner: University at Buffalo, USA
  • Gesamtfördersumme: 40.000 Euro
4. „Innovations in Small Area Estimation Methodologies“

Dieses Projekt setzt sich mit Innovationen von Methoden der „Small Area Estimation (SAE)“ auseinander, da diese zunehmend genutzt werden und zuverlässige Statistiken äußerst wichtig für politikrelevante Forschungen sind. SAE Methoden generieren robuste, verlässliche und konsistente Statistiken bei geografischen Maßstäben, für welche Survey Daten entweder nicht existieren oder zu dürftig sind, um Schätzer von zulässiger Präzision zu erhalten. Der Bedarf an komplexen Statistiken steigt, bringt allerdings auch signifikante methodische und angewandte Herausforderungen mit sich. Das Projekt zielt darauf ab, neue SAE Methoden zu entwickeln, welche die Bedürfnisse der Nutzer und Entwickler der SAE besser bedienen, verschiedene methodische Ansätze zur SAE zu überbrücken, SAE für die Beantwortung von stichhaltigen Fragen der Sozialwissenschaften einzusetzen und SAE innerhalb der quantitativen Sozialwissenschaften durch die Erschaffung von methodisch umfassenden und zugänglichen Ressourcen zu etablieren.

  • Auftraggeber: National Centre for Research Methods (NCRM, UK)
  • Laufzeit: 01/2016 - 12/2018
  • Koordinator: Prof. Dr. Nikos Tzavidis, University of Southampton, UK
  • Leitung (Freie Universität Berlin): Prof. Dr. Timo Schmid
  • Forschungspartner: 8 Partner, insbesondere die Universitäten von Southampton (UK), Liverpool (UK), Sheffield (UK), Portsmouth (UK), Wollongong (Australia), Technology Sydney (Australia), Massey (New Zealand)
  • Gesamtfördersumme: £ 815.000
  • Weitere Informationen: http://www.ncrm.ac.uk/research/ISAEM/
5. Beratung des statistischen Amts Mexiko (CONEVAL):„Producing small area estimates of income related indicators for municipalities in Mexico“

In diesem Projekt werden für das statistische Amt in Mexiko „small area estimates“ von linearen und nicht-linearen Armutsindikatoren (Gini, Armutsgefährungsquote oder Quintile Share Ratio) für Gemeinden in Mexiko entwickelt, um Informationen über soziodemografische Merkmale zu erhalten. Die Schätzer für die Indikatoren werden erzeugt, indem man zwei modellgestützte Methoden heranzieht: Zum einen den „Empirical Best Prediction“ Ansatz und zum anderen eine Methode, die auf der Schätzung der gesamten Verteilung des Einkommens basiert („Microsimulation via Quantiles“). Eine synthetische Schätzung unter einem multinomialen Modell wird für die Bestimmung der multidimensionalen Armut verwendet, welche sich durch die zwei Dimensionen „Einkommen“ und „soziale Benachteiligung“ definiert. Die in diesem Projekt entwickelten Schätzer werden dem statistischen Amt Mexiko (CONEVAL) zur Verfügung gestellt.

  • Auftraggeber: Statistisches Amt Mexiko (CONEVAL)
  • Laufzeit: 01/2015 - 12/2015
  • Koordinator: Prof. Dr. Nikos Tzavidis, University of Southampton, UK
  • Leitung (Freie Universität Berlin): Prof. Dr. Timo Schmid
  • Forschungspartner: University of Southampton, UK
  • Gesamtfördersumme: $ 15.000
6. Statistische Beratungseinheit "fu:stat"

Die statistische Beratungseinheit „fu:stat“ der Freien Universität Berlin hat die Beratung von Studierenden, Mitarbeiter/innen, wissenschaftlichen Einrichtungen, Forschungsprojekten und Unternehmen im Zusammenhang mit statistischen Fragestellungen zur Aufgabe. Ihre Dienstleistungen sind an die jeweiligen Anforderungen und Erwartungen der einzelnen Zielgruppen angepasst, da diese sich zum Teil erheblich unterscheiden. Zum Dienstleistungsangebot zählen unter anderem kurze Beratungsgespräche zur Lösung kleinerer Verständnisprobleme, die Begleitung empirischer Arbeiten, die Realisierung umfangreicher Projekte für Unternehmen, wie auch Schulungen, welche notwendiges Wissen zur Realisierung empirischer Projekte vermitteln.

  • Gründung: 10/2008
  • Leitung: Prof. Dr. Timo Schmid
  • Gesamtfördersumme: Jährliche Einnahmen von ca. 100.000 €
7. „Improving statistical inference in big data sets with spatiotemporal structure“

Das Ziel dieses Projektes ist es, auf die jüngsten Fortschritte in der theoretischen Statistik aufzubauen, die als „Empirical Bayes“ bekannt sind, um eine neue statistische Methode zur Analyse von großen Datensätzen mit tiefer Raum-Zeit-Struktur zu entwickeln. Technologische Fortschritte führen zu großen Datenmengen (Big Data), die es zu bewältigen gibt und an denen hier angesetzt wird. Die in diesem Projekt entwickelte neue statistische Methode wendet sich insbesondere an den aktuellen Trend der kognitiven Neurowissenschaft, um Daten der funktionellen Neuro-Bildgebung von großen Kohorten an Teilnehmern zu erfassen, für die bisher keine adequate Inferenzmethode existiert. 

  • Auftraggeber: Freie Universität: E-Club: Anschubfinanzierung für Brückenprojekte
  • Laufzeit: 07/2015 - 03/2016
  • Leitung: Prof. Dr. Timo Schmid und Prof. Dr. Dirk Ostwald
  • Gesamtfördersumme: 14.800 €
8.  „Multidimensional poverty estimation using small area estimation - Two perspectives“

Mehr und mehr setzt sich in der Internationalen Entwicklungszusammenarbeit die Erkenntnis durch, dass sich „Armut“ durch ein monetäres Armutsmaß wie etwa das Pro-Kopf-Einkommen nur unzureichend beschreiben lässt. Andere Dimensionen wie z.B. Gesundheit, Bildung, Ernährung etc. spielen eine mindestens ebenso wichtige Rolle und sind nur bedingt mit den monetären Armutsmaßen korreliert. In diesem Projekt werden statistische Methoden der Small Area Estimation (SAE) entwickelt, um mehrdimensionale Armut auf regionaler Ebene effizient zu schätzen. Dabei werden parametrische und semi-parametrische Schätzverfahren zur Modellierung der kategorialen abhängigen Variablen verwendet. 

  • Auftraggeber: DAAD - Deutscher Akademischer Austauschdienst
  • Laufzeit: 05/2016 - 04/2018
  • Leitung: Prof. Dr. Timo Schmid
  • Gesamtfördersumme: 40.000 Euro