Der Masterstudiengang Statistics, Probability and Mathematics in Economics (SPME) vermittelt Studierenden die Kompetenzen, ein breites Spektrum statistischer und ökonomischer Fragestellungen zu analysieren und zu lösen. Unser Programm bietet fundiertes und hochaktuelles Wissen in quantitativen Methoden für die statistische und ökonomische Analyse. Die flexible Struktur des Masterstudiums SPME besteht aus einem kleinen, theoriebasierten Pflichtkatalog und einer großen Wahlfreiheit und gibt somit eine gute Möglichkeit sich je nach eigenem Interesse spezialisieren zu können, beispielsweise in den Bereichen Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Wirtschaftsmathematik und Data Science. Auf Grund eines guten Betreuungsverhältnisses zwischen Lehrenden und Studierenden können Sie Ihr volles Potenzial entfalten und auch in aktuellen Forschungsfragen mitarbeiten.

StudienkennzahlUE 066 395 - Masterstudium Statistics – Probability – Mathematics in Economics
Verwandte StudienrichtungenMasterstudien der Fakultät für Mathematik und Geoinformation
Studiendauer4 Semester
Umfang120 ECTS
SpracheEnglisch
AbschlussDiplomingenieur_in (Dipl.-Ing.)
International vergleichbar mit Master of Science (MSc)
ModuleinteilungStatistics – Probability – Mathematics in Economics
Eckdaten und verwandte Studienrichtungen

Aufbau des Studiums

Alle Detailinformationen zum Aufbau und Inhalt des Studiums finden Sie im Studienplan (PDF) bzw. in der Liste der Lehrveranstaltungen in TISS.

Schematische Darstellung des Studienplans Statistics -Probability - Mathematics in Economics

Auf Grund der großen Wahlfreiheit haben Lehrveranstaltungen keine Semesterempfehlung. In den ersten drei Semestern sind üblicherweise zu absolvieren:

  • Mathematische Grundlagen im Ausmaß von mindestens 17 ECTS
  • Mindestens einer der beiden Schwerpunkte wählen (mind. 19-24 ECTS):  
    • Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie: beispielsweise Mathematische Statistik, Multivariate Statistik; Regressionsmodelle, Höhere Wahrscheinlichkeitstheorie; oder
    • Wirtschaftsmathematik: beispielsweise Mikroökonometrie, Dynamische Makroökonomie, Spieltheorie, nichtlineare Optimierung, Angewandtes Operations Research;
  • Gebundene Wahlfächer im Ausmaß von mindestens 20 ECTS
  • Wahlfächer im Bereich Data Science im Ausmaß von mindestens 15 ECTS
  • Freie Wahlfächer und Transferable Skills im Ausmaß von 9 ECTS

Im vierten Semester liegt der Fokus zur Gänze auf dem Verfassen einer Diplomarbeit.

Weitere Informationen zum Studium

Voraussetzung für das Masterstudium „Financial and Actuarial Mathematics“ ist der Abschluss eines fachlich in Frage kommenden (Bachelor-)Studiums an einer anerkannten inländischen oder ausländischen postsekundären Bildungseinrichtung. Zum Ausgleich wesentlicher fachlicher Unterschiede können Ergänzungsprüfungen im Ausmaß von maximal 30 ECTS-Punkten vorgeschrieben werden. 

Jedenfalls in Frage kommend sind folgende Bachelorstudien der TU Wien (ohne Ergänzungsprüfungen): 

  • Technische Mathematik
  • Statistik und Wirtschaftsmathematik
  • Finanz- und Versicherungsmathematik 

Bitte beachten Sie, dass die Prüfung der Zulassung etwas Zeit in Anspruch nehmen kann, sowie die allgemeinen Zulassungsfristen:

  • Wintersemester: 7.7. - 31.10.
  • Sommersemester: 7.1. - 31.3.

Mehr Informationen zu Zulassung und Anmeldung finden sich auf der Seite Zulassungsverfahren Masterstudium. 

Absolvent_innen sind hervorragend für Karrieren in Forschung, Politikberatung, öffentlichem Sektor sowie Privatwirtschaft gerüstet. Sie kombinieren ein fundiertes theoretisches Wissen mit einem Repertoire an Techniken und Modellen mit anwendungsorientiertem Charakter, sodass sie komplexe Probleme in der Wirtschaft effizient lösen können. Daher zählen sie auch zu den gefragtesten Berufsanfänger_innen und haben üblicherweise gute Aussichten auf gut bezahlte Jobs mit Aufstiegschancen.

Sie arbeiten unter anderem in Zentralbanken, Regierungsbehörden, (inter-)nationalen Institutionen, der Unternehmensberatung, bei Finanzmarktakteuren, Energiesektor, in der Industrie und in datengetriebenen Startups (z. B. aus den Bereichen Tech, FinTech, HealthTech oder E-Commerce). Kombination aus mathematischer und ökonomischer Expertise macht unsere Absolvent_innen zu gefragten Fachkräften in einer zunehmend komplexen und datenorientierten Welt.

Weitere typische Branchen sind: 

  • Datenanalyse und Data Science
  • Wirtschafts- und Marktforschung
  • Tätigkeiten als Analyst_innen bei Zentralbanken
  • Energieprognosen
  • Positionen im öffentlichen Dienst und im Gesundheitswesen
  • vielfältige Möglichkeiten im Startup-Umfeld

Portrait von Johanna Grames

© privat

Johanna Grames, Governmental Affairs und Health Economics für AOP Health, Senior Managerin: 

Ich würde mich erneut dafür entscheiden SPME, mit einer gut vernetzten Gruppe intelligenter und engagierter Kollegen unter der Leitung passionierter Professoren, zu studieren, um mir wissenschaftliche Grundlagen in Mathematik kombiniert mit spannenden Anwendungen zum Verständnis der Wirtschaft und der entsprechenden Entscheidungsfindung anzueignen.

Foto von Nermina Mumic

© privat

Nermina Mumic, Gründerin des Startups Legitary: 

Der SPME-Masterstudiengang verbindet solide mathematische Grundlagen mit fortgeschrittenen Problemlösungsfähigkeiten und datengestütztem Denken. Durch die Verbindung von Theorie mit praktischen Anwendungen legt der Studiengang den Grundstein für Innovationen in den Bereichen KI, Datenwissenschaft und computergestützte Forschung.

An der TU Wien können Sie nach Ihrem Masterabschluss eines der folgenden Doktoratsstudien absolvieren:

  • 796 700 - Doktoratsstudium der Technischen Wissenschaften
  • 796 600 - Doktoratsstudium der Naturwissenschaften
  • 796 300 - Doktoratsstudium der Sozial- und Wirtschaftswissenschaften