Dr. Friederike Schmal, M.Sc.

Institut für Ökonometrie und Wirtschaftsstatistik
Am Stadtgraben 9
48143 Münster

Raum 307
Tel.: +49 (0)251-83 22973
wwu.zoom.us/my/friederike.schmal
friederike.schmal@wiwi.uni-muenster.de

Sprechstunde:
Mittwoch, 13-14 Uhr (nach Vereinbarung)

 

  • Über

    Forschungsschwerpunkte
    • Human Capital and Income Risk
    • Decomposing earnings trends
    • German labour market
    • Inequality research

     

    Akademische Ausbildung

    10/2017 - aktuell          Doktorandin, Institut für Ökonometrie und Wirtschaftsstatistik, WWU Münster
    10/2015 - 09/2017      M.Sc. Wirtschaftsmathematik, Universität Rostock
    08/2015 - 12/2015      Auslandsaufenthalt, Lund University, Schweden
    10/2012 - 09/2015      B.Sc. Mathematik, Universität Rostock

     

    Beruflicher Werdegang

    10/2017 - aktuell           Wissenschaftliche Mitarbeiterin, Institut für Ökonometrie und Wirtschaftsstatistik,
                                                WWU Münster
    10/2016 - 08/2017       Studentische Hilfskraft, Lehrstuhl für Wachstum und Konjunktur, Universität Rostock
    01/2016 - 04/2016       Praktikum, Postbank, Kreditrisikomanagement
    10/2013 - 08/2015       Studentische Hilfskraft, Institut für Mathematik, Universität Rostock

     

    Mitgliedschaften und Aktivitäten in Gremien

    10/2020 - 09/2022       Stellvertretendes Mitglied im Fachbereichsrat der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät,
                                                WWU Münster
    10/2016 - 09/2017       Studentisches Mitglied im Fakultätsrat der Mathematisch-Naturwissenschaftlichen
                                                Fakultät, Universität Rostock  
    06/2014 - 07/2017       Vorsitzende des Fachschaftsrates Mathematik, Universität Rostock

  • Publikationen

    Aufsätze

    • Schmal, F., Trede, M., 2023, Hedging potential of occupational and regional wage indices. Journal of Income Distribution, erscheint demnächst.

    • Johannssen, Chukhrova, Schmal & Stabenow (2021), "Statistical Literacy – Misuse of statistics and its consequences", Journal of Statistics and Data Science Education, pp. 1-9.

    • Weißbach, Schmal (2019), "Estimating the probability of a non-Markovian rating transition from partially unobserved histories", Journal of Risk Management in Financial Institutions, Volume 12 / Number 3 / Summer 2019, pp. 256-267(12)

    Konferenzbeiträge

    • 08/2023 - „Fanning out of earnings profiles“, Joint Statistical Meetings (ASA), Toronto, Kanada
    • 10/2022 -  Poster „Decomposing earnings uncertainty using German SOEP data“, Women in Statistics and Data Science Conference (ASA), St. Louis, USA
    • 09/2022 - „Decomposing earnings uncertainty using German SOEP data“, Statistische Woche, Münster
    • 09/2022 - „Decomposing earnings uncertainty using German SOEP data“, International Conference on Economic Modeling and Data Science (EcoMod2022),  Ljubljana, Slowenien
    • 09/2021 - „Studentisches Peer-Review-Verfahren für Seminararbeiten“, Statistische Woche,  Kiel (gemeinsam mit Kevin Stabenow)
    • 06/2021 - „The hedging potential of occupational and regional (cohort) wage indices“, The German Labor Market in a Globalized World: Trade, Technology, and Demographics (6th international conference of the DFG Priority Program 1764), ZEW – Leibniz-Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung GmbH Mannheim
    • 08/2020 - „The hedging potential of occupational and regional wage indices“, 3rd Economic Research Colloquium Universität Greifswald, Essen
    • 09/2019 - „Seminar “Statistical Literacy” – Statistikwissen nutzbar machen“, Statistische Woche, Trier (gemeinsam mit Kevin Stabenow)

  • Auszeichnungen

    Fakultätspreis der Mathematisch-Naturwissenschaftlichen Fakultät als beste Studierende des jeweiligen Instituts für das Studienjahr 2016/2017
    12/2017 - Universität Rostock

  • Veranstaltungen

  • Abschlussarbeiten

    Betreute Abschlussarbeiten

    • Eine Paneldatenanalyse der Environmental Kuznets Curve-Hypothese unter der Berücksichtigung von Schulbildung (Master)
    • Die Überlebensdauer eines Kartells in Abhängigkeit von der Anzahl der beteiligten Unternehmen und ihrer qualitativen Heterogenität: Eine empirische Analyse der von der EU-Wettbewerbsbehörde aufgedeckten Kartellfälle (Bachelor)
    • Randomized Response Techniken in Online-Umfragen - Eine Anwendung zum Thema "Täuschungen bei Prüfungsleistungen" (Bachelor)