Dr. Florian Ertz

Arbeitsschwerpunkte

Forschung

  • Ökonometrische Modellierung komplexer Survey-Daten
  • Generierung synthetischer Mikrodaten
  • Vermögens-Surveys

Mitarbeit an Forschungsprojekten

  • DFG-Forschungsgruppe Sektorenübergreifendes kleinräumiges Mikrosimulationsmodell (MikroSim), Projektnummer: FOR 2559, Förderinstrument: DFG-Forschungsgruppe. Erste Phase: 01.09.2018 - 31.08.2021. Zweite Phase: genehmigt.
  • InGRID-2 Integrating Research Infrastructure for European expertise on Inclusive Growth from data to policy, Project number: G.A. no. 730998, Funding scheme: European Commission, Horizon 2020 – Research and Innovation Framework Programme -
    European Research Infrastructures (including e-Infrastructures). 01.05.2017 - 30.04.2021.
  • MAKSWELL - MAKing Sustainable development and WELL-being frameworks work for policy, Project number: G.A. no. 770643, Funding scheme: European Commission, Horizon 2020 – Research and Innovation Framework Programme - Coordination and
    Support Actions. 01.11.2017 - 30.04.2020.
  • Small Area Estimation (SAE) for city statistics and other functional areas part II, Tender reference number: ESTAT/B/2017/017 (Supply of statistical services in statistical methodology); Lot 1: Methodological support; Eurostat Specific Contract No. 2018.0028, Funding scheme: Eurostat Framework Contract No. 2018.0086, Contractor of GOPA Gesellschaft für Organisation, Planung und Ausbildung mbH. 01.07.2018 - 31.05.2019.

Lehre

  • Statistical Programming in R (Lecture; M.Sc.)
  • Survey Econometrics (Lecture and Tutorial; M.Sc.)
  • Monte Carlo Simulation Methods (Lecture; M.Sc.)
  • Survey Sampling (Tutorial; M.Sc.)
  • Microsimulation Methods (Lecture; M.Sc.)
  • Statistics Refresher for Master Students (Lecture; M.Sc.)
  • Elements of Statistics (Lecture; M.Sc.)
  • Zeitreihenanalyse (Übung; M.Sc.)
  • Statistical Literacy (Lecture; M.Sc.)
  • Forschungsprojekt zur Armutsmessung (M.Sc.)
  • Statistik I + II: Deskriptive und induktive Statistik (Vorlesung; B.Sc.)
  • Statistik I + II: Repetitorium (Vorlesung; B.Sc.)
  • Analyse von Konsumenten- und Finanz-Surveys (Vorlesung und Übung; B.Sc.)
  • Empirische Wirtschaftsforschung (Teil A): Einführung in die empirische Wirtschaftsforschung (Vorlesung und Übung; B.Sc.)
  • R-Grundlagenkurs (Programmierkurs; Promovierende)

Wissenschaftlicher Werdegang

2017Promotion zum Dr. rer. pol. 
Dissertation:
Regression Modelling with Complex Survey Data: An Investigation Using an Extended Close-to-Reality Simulated Household Population
Universität Trier
2009Diplom-Volkswirt
Diplomarbeit:
Carry Trades - ein Beleg systematischer Ineffizienzen von Devisenmärkten?
Universität Trier

Lebenslauf

seit 2018Akademischer Rat auf Lebenszeit an der Professur für Wirtschafts- und Sozialstatistik der Universität Trier
seit 2018Geschäftsführer des Research Institute for Official and Survey Statistics (RIFOSS)
2011-2018Wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Professur für Wirtschafts- und Sozialstatistik der Universität Trier
2009-2011Junior Portfolio Manager bei der DZ PRIVATBANK S.A. (vorm. DZ BANK International S.A.) in Luxembourg-Strassen
2003-2009Studium der Volkswirtschaftslehre an der Universität Trier
Schwerpunkt: Geld, Kredit, Währung
Wahlfach: Wirtschafts- und Sozialstatistik
2008-2009Praktikant / Werkstudent bei der DZ BANK International S.A. in Luxembourg-Strassen
2007-2008Wissenschaftliche Hilfskraft am Lehrstuhl für Volkswirtschaftslehre, insb. Geld, Kredit, Währung, der Universität Trier
2006ERASMUS-Semester an der Universiteit Maastricht
2005-2006Praktikant bei der Dexia Banque Internationale à Luxembourg S.A. in Luxembourg
2003Abitur am Nikolaus-von-Kues-Gymnasium in Bernkastel-Kues

Vorträge

Die Statistik-Ausbildung in den Zeiten der Pandemie: Erfahrungen aus dem Maschinenraum; Jahrestagung der Deutschen Statistischen Gesellschaft (Statistische Woche) 2021; Kiel / Online; 14.09.2021.

Extending Simulation Populations Using Additional Survey Datasets; CELSI Data Forum - Data Pooling: Opportunities and Challenges; Bratislava (SK); 11.10.2019.

On the Synthesis of Data Sources for the Generation of Simulation Populations: Ways Towards a Simulation Environment for European Wealth Surveys; Deutsche Bundesbank; Frankfurt am Main; 18.10.2018.

Teaching Statistics at Trier University; 6th EMOS Workshop: Taking EMOS to the next level; Ljubljana (SI); 06.03.2018.

Zur Synthese von Datenquellen bei der Erzeugung von Simulationsgesamtheiten; Jahrestagung der Deutschen Statistischen Gesellschaft (Statistische Woche) 2018; Linz (AT); 11.09.2018.

Regressionsmodelle und komplexe Stichprobenerhebungen; SurvConf '17 - Dritte Konferenz der Surveystatistiker des deutschsprachigen Raumes; Gumpoldskirchen (AT); 25.05.2017.

Pitfalls of Regression Modelling with Complex Survey Data - The Case of the HFCS; 3rd Luxembourg Workshop on Household Finance and Consumption der Banque Centrale du Luxembourg; Luxemburg (LU); 26.06.2015.

Pitfalls of Regression Modelling with Complex Survey Data - The Case of the HFCS; Deutsche Bundesbank; Frankfurt am Main; 31.03.2015.

Pitfalls of Regression Modelling with Complex Survey Data; Lightning Bolt and Poster Presentation; New Techniques and Technologies for Statistics (NTTS) 2015; Brüssel (BE); 11.03.2015.

Probleme ökonometrischer Schätzungen bei Oversampling; Jahrestagung der Deutschen Statistischen Gesellschaft (Statistische Woche) 2014; Hannover; 18.09.2014.

Publikationen

Höfler-Hoang, B.; Röder, D.; Ertz, F. (2020): Digitalisierung als Teil der Universitätsentwicklung - Strukturen, Angebote und Ziele der Universität Trier. In: Richard Stang und Alexandra Becker (Edts.): Zukunft Lernwelt Hochschule - Perspektiven und Optionen für eine Neuausrichtung. de Gruyter: Berlin/Boston, p. 35–43, URL:  https://www.researchgate.net/publication/342845614_ Digitalisierung_als_Teil_der_Universitatsentwicklung.

Münnich, R.; Burgard, J. P.; Ertz, F.; Lenau, S.; Manecke, J.; Merkle, H. (2019): Guidelines on small area estimation for city statistics and other functional geographies. eurostat Manuals and Guidelines, doi: 10.2785/763467, URL: https://ec.europa.eu/eurostat/documents/3859598/10167610/ KS-GQ-19-011-EN-N.pdf/3b56be5d-8266-0ee7-7579-7c3e8e63289d.

Münnich, R.; Burgard, J. P.; Ertz, F.; Lenau, S.; Manecke, J.; Merkle, H. (2019): Small area estimation for city statistics and other functional geographies. eurostat Statistical Working Papers, doi: 10.2785/898627, URL: https: //ec.europa.eu/eurostat/documents/3888793/10167512/KS-TC-19-006-EN-N. pdf/1ed6124d-8ef8-7775-d65b-3e2b7abea6a2.

Burgard, J.-P.; Ertz, F.; Merkle, H.; Münnich, R. (2017): AMELIA - Data description v0.2.2.1. Economic and Social Statistics Department - Trier Univer- sity, URL: http://amelia.uni-trier.de/wp-content/uploads/2017/11/AMELIA_ Data_Description_v0.2.2.1.pdf.

Hulliger, B.; Lehtonen, R.; Münnich, R.; Kolb, J.-P.; Ertz, F.; Parvan, D.; Jacquet L. (2012): Analysis of the Future Research Needs for Official Statistics. eurostat Methodologies and Working papers, doi: 10.2785/19629.

Hulliger B. et. al. (2012): Analysis of the Future Research Needs for Official Statistics. eurostat Methodologies and Working papers. doi: 10.2785/19629.
(http://ec.europa.eu/eurostat/documents/3888793/5853297/KS-RA-12-026-EN.PDF)