Dr. Florian Ertz

Arbeitsschwerpunkte

Forschung

  • Didaktik der Statistik
  • Statistical und Data Literacy
  • Ökonometrische Modellierung komplexer Survey-Daten
  • Generierung synthetischer Mikrodaten
  • Vermögens-Surveys

Mitarbeit an Forschungsprojekten

  • Principal Investigator im Forschungsverbund Sicherung nachhaltiger Umwelt-Mensch-Beziehungen durch den Einsatz von Mikrosimulationsmethoden im Rahmen der Forschungsinitiative des Landes Rheinland-Pfalz 2024-2028.
  • DFG-Forschungsgruppe Sektorenübergreifendes kleinräumiges Mikrosimulationsmodell (MikroSim), Projektnummer: FOR 2559, Förderinstrument: DFG-Forschungsgruppe. 01.09.2018 - 31.12.2025.
  • 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 Literacy (Lecture, M.Sc.)
  • Elements of Statistics (Lecture, M.Sc.)
  • Microsimulation Methods (Lecture, M.Sc.)
  • Statistik I + II: Repetitorium (Vorlesung, B.Sc.)
  • Survey Sampling (Tutorial, M.Sc.)
  • Statistik I + II: Deskriptive und induktive Statistik (Vorlesung, B.Sc.)
  • Monte Carlo Simulation Methods (Lecture, M.Sc.)
  • Survey Econometrics (Lecture and Tutorial, M.Sc.)
  • Statistical Programming with R (Lecture, M.Sc.)
  • Statistics Refresher for Master Students (Lecture, M.Sc.)
  • Empirische Wirtschaftsforschung (Teil A): Einführung in die empirische Wirtschaftsforschung (Vorlesung und Übung, B.Sc.)
  • Armutsmessung (Forschungsprojekt, M.Sc.)
  • Analyse von Konsumenten- und Finanz-Surveys (Vorlesung und Übung, B.Sc.)
  • Zeitreihenanalyse (Übung, M.Sc.)

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 2022Akademischer Oberrat an der Professur für Wirtschafts- und Sozialstatistik der Universität Trier
seit 2018Geschäftsführer des Research Institute for Official and Survey Statistics (RIFOSS)
2018-2022Akademischer Rat (seit 2019 auf Lebenszeit) an der Professur für Wirtschafts- und Sozialstatistik der Universität Trier
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

Laufer, S.; Ertz, F. (2025): Didaktik in einführenden Statistikvorlesungen - aktueller Forschungsstand und -bedarf; SurvConf '25 - Fünfte Konferenz der Surveystatistiker des deutschsprachigen Raumes; Olten (CH); 10.01.2025.

Ertz, F.; Münnich, R. (2024): Die Nutzung digitaler Komponenten in einer Statistik-Vorlesung; Jahrestagung der Deutschen Statistischen Gesellschaft (Statistische Woche) 2024; Regensburg; 10.09.2024.

Ertz, F.; Hotz, T.; Skill, T.; Weinert, H. (2024): Was bedeutet Lehren und Lernen in Angewandter Statistik?; Jahrestagung der Deutschen Statistischen Gesellschaft (Statistische Woche) 2024; Regensburg; 10.09.2024.

Münnich, R.; Ertz, F. (2022): Regionalized Dynamic Microsimulations - An Introduction to the MikroSim Model; Konferencja SEMPP 2021; Kattowitz (PL) / Online; 05.04.2022.

Ertz, F.; Münnich, R.; Röder, D. (2021): 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.

Ertz, F.; Münnich, R.T. (2019): Extending Simulation Populations Using Additional Survey Datasets; CELSI Data Forum - Data Pooling: Opportunities and Challenges; Bratislava (SK); 11.10.2019.

Ertz, F.; Münnich, R.T. (2018): 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.

Ertz, F.; Münnich, R.T. (2018): Zur Synthese von Datenquellen bei der Erzeugung von Simulationsgesamtheiten; Jahrestagung der Deutschen Statistischen Gesellschaft (Statistische Woche) 2018; Linz (AT); 11.09.2018.

Ertz, F.; Münnich, R. (2018): Teaching Statistics at Trier University; 6th EMOS Workshop: Taking EMOS to the next level; Ljubljana (SI); 06.03.2018.

Ertz, F. (2017): Regressionsmodelle und komplexe Stichprobenerhebungen; SurvConf '17 - Dritte Konferenz der Surveystatistiker des deutschsprachigen Raumes; Gumpoldskirchen (AT); 25.05.2017.

Ertz, F.; Münnich, R. (2015): 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.

Ertz, F.; Münnich, R. (2015): Pitfalls of Regression Modelling with Complex Survey Data - The Case of the HFCS; Deutsche Bundesbank; Frankfurt am Main; 31.03.2015.

Ertz, F.; Münnich, R. (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.

Ertz, F.; Münnich, R. (2014): Probleme ökonometrischer Schätzungen bei Oversampling; Jahrestagung der Deutschen Statistischen Gesellschaft (Statistische Woche) 2014; Hannover; 18.09.2014.

Publikationen

Ertz, F. (2022): Regression Modelling with Complex Survey Data: An Investigation Using an Extended Close-to-Reality Simulated Household Population. Dissertation. Universität Trier.

Ahmed, A.; Articus, C.; Ertz, F.; Münnich, R.; Schmaus, S.; Shlomo, N.; Weymeirsch, J. (2021): Overview Report on the Generation of Synthetic Universes for Microsimulations. Deliverable 12.6 of the InGRID-2 project. URL: www.inclusivegrowth.eu/files/Output/D12.6.pdf (Stand: 17.01.2025).

Zimmermann, T.; Polidoro, F.; Di Leo, F.; Fedeli, M.; Burger, J.; van den Brakel, J.; Pratesi, M.; Giusti, C.; Marchetti, S.; Biggeri, L.; Bertarelli, G.; Spagnolo, F.S.; Laureti, T.; Benedetti, I.; Smith, P.A.; Dawber, J.; Tzavidis, N.; Luna, A.; O’Donoghue, J.; Flower, T.; Thomas, H.; Würz, N.; Schmid, T.; Articus, C.; Burgard, J.P.; Caratiola, C.; Dieckmann, H.; Ertz, F.; Krause, J.; Münnich, R.; Wölwer, A.-L. (2020): Guidelines for best practices implementation for transferring methodology. Deliverable 3.2 of the MAKSWELL project. URL: https://www.makswell.eu/attached_documents/output_deliverables/deliverable_3.2.pdf (Stand: 17.01.2025).

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 (Stand: 17.01.2025).

Van den Brakel, J.; de Jong, T.; Smith, P.; Tzavidis, N.; Bacchini, F.; Di Consiglio, L.; Ferruzza, A.; Palma, A.L.; Tagliacozzo, G.; Tuoto, T.; Köhlmann, M.; Rosenski, N.; Schartner, C.; Caratiola, C.; Ertz, F.; Güdemann, L.; Münnich, R.; Giusti, C.; Pratesi, M. (2020): Research needs in terms of statistical methodologies and new data. Deliverable 2.3 of the MAKSWELL project. URL: https://www.makswell.eu/attached_documents/output_deliverables/deliverable_2.3.pdf (Stand: 17.01.2025).

Van den Brakel, J.; Krieg, S.; Smith, P.; Tzavidis, N.; Ertz, F.; Münnich, R. (2019): Report on survey discontinuities. Deliverable 4.3 of the MAKSWELL project. URL: https://www.makswell.eu/attached_documents/output_deliverables/deliverable_4.3.pdf (Stand: 17.01.2025).

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/web/products-manuals-and-guidelines/-/ks-gq-19-011 (Stand: 17.01.2025).

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/web/products-statistical-working-papers/-/ks-tc-19-006 (Stand: 17.01.2025).

Zimmermann, T.; Kollár, K.; Schwartz, A.; Jankó, B.; Siciliani, I.; Bacchini, F.; van den Brakel, J.; Giusti, C.; Pratesi, M.; Caratiola, C.; Dieckmann, H.; Ertz, F.; Güdemann, L.; Konrad, A.; Münnich, R.; Wölwer, A.-L. (2019): Report on methods and data base for regional income and household expenditures. Deliverable 3.1 of the MAKSWELL project. URL: https://www.makswell.eu/attached_documents/output_deliverables/deliverable__3.1.pdf (Stand: 17.01.2025).

Van den Brakel, J.A.; Buelens, B.; Curier, R.L.; Daas, P.; Gootzen, Y.; de Jong, T.; Puts, M.; Tennekes, M.; Willems, R.; Brunetti, A.; Fatello, S.; Polidoro, F.; Simone, A.; Ferruzza, A.; Palma, A.L.; Tagliacozzo, G.; Rosenski, N.; Wichmann, K.; Zimmermann, T.; Ertz, F.; Güdemann, L.; Münnich, R. (2019): Aspects of existing databases, traditional and non-traditional data sources and collection of good practices. Deliverable 2.1 of the MAKSWELL project. URL: https://www.makswell.eu/attached_documents/output_deliverables/deliverable_2.1.pdf (Stand: 17.01.2025).

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 (Stand: 17.01.2025).

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, URL: https://ec.europa.eu/eurostat/web/products-statistical-working-papers/-/ks-ra-12-026 (Stand: 17.01.2025).

Posterpräsentationen

Bauer, C.; Ertz, F. (2018): Wealth tax to replace income taxes; 6th Luxembourg Workshop on Household Finance and Consumption der Banque Centrale du Luxembourg; Luxemburg (LU); 21.06.2018.

Ertz, F.; Münnich, R. (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.

Herausgeberschaften

  • seit 2025 Mitherausgeber (Associate Editor) der Statistical Papers

Gutachtertätigkeit

  • Journal of Official Statistics
  • Survey Methods: Insights from the Field (SMIF)
  • AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv

Mitgliedschaften

  • Deutsche Statistische Gesellschaft (DStatG)
  • Data Literacy Education Netzwerk