Universität Augsburg. Modulhandbuch. Master Global Business Management Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
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- Stanislaus Fuchs
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1 Universität Augsburg Modulhandbuch Master Global Business Management Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät Stand: SoSe15 - Gedruckt am
2 Stand: SoSe15 - Gedruckt am
3 Inhaltsverzeichnis Module MA GBM 27: Independent Research Project... 8 MA GBM 28: Independent Consulting Project...9 MA GBM 43: Auslandsleistung MA WiWi 004: BusFor: Business Forecasting...11 MA WiWi 005: DecAna: Quantitative Entscheidungstheorie MA WiWi 006: ConBehPra: Consumer Behavior: Präferenzforschung MA WiWi 052: ZRAnaly: Zeitreihenanalyse...17 MA WiWi 053: MikÖktrie: Mikroökonometrie MA WiWi 200: StraIT-Man: Strategisches IT-Management...22 MA WiWi 204: AnaValBas I: Analysis and Valuation Basic I: Unternehmensplanung und -analyse...24 MA WiWi 205: AnalValAdv1: Analysis and Valuation Advanced I: Unternehmensbewertung MA WiWi 212: KapmarorUNsteuer: Kapitalmarktorientierte Unternehmenssteuerung MA WiWi 222: MS2 IntTax: MS2 International Taxation MA WiWi 261: SemEmpFin: Seminar Empirical Finance MA WiWi 262: ProjSemBISE III: Projektseminar Business & Information Systems Engineering III...35 MA WiWi 263: ProjSemBISE IV: Projektseminar Business & Information Systems Engineering IV MA WiWi 267: SemAngewStat: Seminar Angewandte Statistik MA WiWi 271: InFun: Investment Funds...41 MA WiWi 315: BusOpti2: Business Optimization II MA WiWi 317: SemQuantMeth: Seminar Quantitative Methoden MA WiWi 326: Ablplan: Ablaufplanung...47 MA WiWi 327: SemLogPlan: Seminar zu Logistischen Planungsproblemen MA WiWi 328: GlEBusEM: Global E-Business and Electronic Markets MA WiWi 412: CorpGovRes: Corporate Governance: Research MA WiWi 418: BusEth2: Business Ethics II MA WiWi 429: HRGB: Human Resources: Research in Global Business MA WiWi 430: HRPer: Human Resources: Personalmanagement MA WiWi 433: AdVaBasMar: Advanced Value Based Marketing MA WiWi 435: CorpGovKon: Corporate Governance: Konzepte... 64
4 Inhaltsverzeichnis MA WiWi 444: StratMgmtInovIntBus: Strategic Management of Innovation and International Business MA WiWi 445: SumSchoolGloPers: Summer School on Global Perspectives of Public and Private Sector Interaction II...68 MA WiWi 446: PraxFSK: Praxisorientierte Fallstudienkonzepte...69 MA WiWi 505: IntUmpol2: Internationale Umweltpolitik II MA WiWi 506: WaTechFo: Wachstum und technischer Fortschritt...72 MA WiWi 508: SemIndEcoInf: Seminar Industrial Economics and Information (Master)...74 MA WiWi 510: WetbewtheoPol: Wettbewerbstheorie und -politik MA WiWi 511: Gesök: Gesundheitsökonomik - Health Economics...77 MA WiWi 512: Umwök: Umweltökonomik...79
5 Inhaltsverzeichnis Übersicht nach Modulgruppen 1) Modulgruppe A: Methoden (Modulgruppe) ECTS: 12 Erwerb von Methodenkompetenzen, insbesondere im Bereich der empirischen Sozialforschung. Studenten sollen in die Lage versetzt werden selbstständig Daten zu erheben, verarbeiten, mittels wissenschaftlichen Methoden zu analysieren und zu interpretieren. MA WiWi 004: BusFor: Business Forecasting (6 ECTS/LP, keine Angabe) MA WiWi 005: DecAna: Quantitative Entscheidungstheorie (6 ECTS/LP, keine Angabe) MA WiWi 006: ConBehPra: Consumer Behavior: Präferenzforschung (6 ECTS/LP, keine Angabe) MA WiWi 052: ZRAnaly: Zeitreihenanalyse (6 ECTS/LP, keine Angabe) MA WiWi 053: MikÖktrie: Mikroökonometrie (6 ECTS/LP, keine Angabe)...20 MA WiWi 267: SemAngewStat: Seminar Angewandte Statistik (6 ECTS/LP, keine Angabe) MA WiWi 315: BusOpti2: Business Optimization II (6 ECTS/LP, keine Angabe) MA WiWi 317: SemQuantMeth: Seminar Quantitative Methoden (6 ECTS/LP, keine Angabe) ) Modulgruppe B: Global Business and Economics (Modulgruppe) ECTS: 18 Bildet das fachliche Fundament des Studiengangs. Sie vermittelt vertiefte Kenntnisse globaler wirtschaftlicher Zusammenhänge und des internationalen Managements. Studierende vertiefen das Wissen der Bachelorebene und entwickeln ein Verständnis für die Lösung von neuen und unvertrauten Situationen. MA WiWi 200: StraIT-Man: Strategisches IT-Management (6 ECTS/LP, keine Angabe)...22 MA WiWi 212: KapmarorUNsteuer: Kapitalmarktorientierte Unternehmenssteuerung (6 ECTS/LP, keine Angabe) MA WiWi 222: MS2 IntTax: MS2 International Taxation (6 ECTS/LP, keine Angabe) MA WiWi 261: SemEmpFin: Seminar Empirical Finance (6 ECTS/LP, keine Angabe) MA WiWi 271: InFun: Investment Funds (6 ECTS/LP, keine Angabe) MA WiWi 328: GlEBusEM: Global E-Business and Electronic Markets (6 ECTS/LP, keine Angabe) MA WiWi 412: CorpGovRes: Corporate Governance: Research (6 ECTS/LP, keine Angabe) MA WiWi 429: HRGB: Human Resources: Research in Global Business (6 ECTS/LP, keine Angabe) MA WiWi 430: HRPer: Human Resources: Personalmanagement (6 ECTS/LP, keine Angabe) MA WiWi 433: AdVaBasMar: Advanced Value Based Marketing (6 ECTS/LP, keine Angabe)...62 MA WiWi 508: SemIndEcoInf: Seminar Industrial Economics and Information (Master) (6 ECTS/LP, keine Angabe) MA WiWi 510: WetbewtheoPol: Wettbewerbstheorie und -politik (6 ECTS/LP, keine Angabe)...75
6 Inhaltsverzeichnis 3) Modulgruppe C: Concentration (Modulgruppe) Die zunehmende Wichtigkeit wissensintensiver Industrien, die Dekonstruktion von Wertschöpfungsketten, internationaler Wettbewerb der Regionen und abnehmende Größenvorteile in der Produktion führen zu einem Wandel von der Industriegesellschaft zu einer globalen Entrepreneurial Society. Um diesen Wandel zu gestalten sind in Management und Verwaltung besondere Kompetenzen notwendig. Die Concentration Innovation & Entrepreneurship widmet sich der Vermittlung dieser Fähigkeiten. Die wirtschaftswissenschaftliche Fakultät der Universität Augsburg vertritt diesen Bereich mit Kursen zum Technologie- und Innovationsmanagement und ihrem Forschungsschwerpunkt zu regionaler Wettbewerbsfähigkeit und Entrepreneurship in enger Kooperation mit dem Institute for Development Strategies an der SPEA. Die Universitäten Bergamo und Pittsburgh steuern die klassische Entrepreneurship-Ausbildung bei. "Sustainability", bzw. nachhaltiger Umgang mit natürlichen, produktiven und finanziellen Ressourcen ist eines der zentralen Themen einer globalisierten Wirtschaft. In dieser Concentration vereinen Augsburg als bayerisches Forschungs- und Wirtschaftscluster für Umwelttechnologie, die University of Pittsburgh als Zentrum der Finanzmarktforschung und die School of Public and Environmental Affairs (SPEA) der Indiana University als Spezialist für öffentliche Wirtschaft, Umwelt- und Entwicklungsökonomie ihre Stärken. In dieser stärker volkswirtschaftlich ausgerichteten Concentration können sich Studierende entweder ein breites Wissen über ethisches und nachhaltiges Wirtschaften aneignen oder ihr Wissen über internationale Finanzmärkte, sowie Umwelt- und Entwicklungsökonomie vertiefen. a) Innovation & Entrepreneurship (Untergruppe) ECTS: 18 MA WiWi 204: AnaValBas I: Analysis and Valuation Basic I: Unternehmensplanung und -analyse (6 ECTS/LP, keine Angabe)...24 MA WiWi 205: AnalValAdv1: Analysis and Valuation Advanced I: Unternehmensbewertung (6 ECTS/LP, keine Angabe) MA WiWi 262: ProjSemBISE III: Projektseminar Business & Information Systems Engineering III (6 ECTS/LP, keine Angabe)...35 MA WiWi 263: ProjSemBISE IV: Projektseminar Business & Information Systems Engineering IV (6 ECTS/LP, keine Angabe)...37 MA WiWi 435: CorpGovKon: Corporate Governance: Konzepte (6 ECTS/LP, keine Angabe)...64 MA WiWi 444: StratMgmtInovIntBus: Strategic Management of Innovation and International Business (6 ECTS/LP, keine Angabe)...66 MA WiWi 445: SumSchoolGloPers: Summer School on Global Perspectives of Public and Private Sector Interaction II (6 ECTS/LP, keine Angabe) MA WiWi 446: PraxFSK: Praxisorientierte Fallstudienkonzepte (6 ECTS/LP, keine Angabe)...69 b) Sustainability (Untergruppe) ECTS: 18 MA WiWi 326: Ablplan: Ablaufplanung (6 ECTS/LP, keine Angabe) MA WiWi 327: SemLogPlan: Seminar zu Logistischen Planungsproblemen (6 ECTS/LP, keine Angabe)... 49
7 Inhaltsverzeichnis MA WiWi 418: BusEth2: Business Ethics II (6 ECTS/LP, keine Angabe) MA WiWi 505: IntUmpol2: Internationale Umweltpolitik II (6 ECTS/LP, keine Angabe) MA WiWi 506: WaTechFo: Wachstum und technischer Fortschritt (6 ECTS/LP, keine Angabe) MA WiWi 511: Gesök: Gesundheitsökonomik - Health Economics (6 ECTS/LP, keine Angabe) MA WiWi 512: Umwök: Umweltökonomik (6 ECTS/LP, keine Angabe) ) Modulgruppe D: Independent Project (Modulgruppe) ECTS: 12 Befähigt die Studierenden ein Bewusstsein für die gesellschaftliche, kulturelle, wissenschaftliche und ethische Tragweite von Managemententscheidungen zu entwickeln. Die kritische Reflexion der Aufgabenstellung versetzt sie in die Lage das eigene Entscheidungsverhalten an der Wohlfahrt der Beteiligten auszurichten und in internationalen Arbeitsgruppen soziale, fachliche und organisatorische Verantwortung zu übernehmen. Sie lernen ihr Wissen so zu integrieren, dass sowohl forschungs-, als auch anwendungsorientierte Projekte weitgehend autonom durchgeführt werden können. a) Independent Research Project (Untergruppe) ECTS: 12 MA GBM 27: Independent Research Project (12 ECTS/LP, keine Angabe)... 8 b) Independent Consulting Project (Untergruppe) ECTS: 12 MA GBM 28: Independent Consulting Project (12 ECTS/LP, keine Angabe) ) Modulgruppe E: Auslandsstudium (Modulgruppe) ECTS: 30 In dieser Modulgruppe können im Ausland erbrachte Wahlfächer im Rahmen des Auslandsstudiums eingebracht werden. MA GBM 43: Auslandsleistung (6 ECTS/LP, keine Angabe) ) Modulgruppe F: Masterarbeit (Modulgruppe) ECTS: 30 Die Masterarbeit als Bestandteil des Masterstudiengangs soll zeigen, dass der Kandidat/ die Kandidatin in der Lage ist, ein Problem aus dem Studiengang selbständig nach wissenschaftlichen Methoden zu bearbeiten.
8 Modul MA GBM 27 Modul MA GBM 27: Independent Research Project Independent Research Project ECTS/LP: 12 Version (seit SoSe13) Modulverantwortliche/r: Prof. Dr. Erik Lehmann Einführung in den wissenschaftlichen Veröffentlichungsprozess Selbstständiges Verfassen eines empirischen wissenschaftlichen Artikels Präsentation von work in progress Anfertigen und Halten von Koreferaten Anfertigen von Gutachten im Rahmen des peer-review Lernziele/Kompetenzen: siehe Independent Project Voraussetzungen: Kenntnisse im wissenschaftlichen Arbeiten Kenntnisse der englischen Wissenschaftssprache Kenntnisse ökonometrischer und statistischer Verfahren Kenntnisse in üblicher Statistiksoftware (z.b.: STATA, SPSS, R) Angebotshäufigkeit: jedes Semester Empfohlenes Fachsemester: Wiederholbarkeit: siehe PO des Studiengangs Minimale Dauer des Moduls: 1 Semester 8
9 Modul MA GBM 28 Modul MA GBM 28: Independent Consulting Project ECTS/LP: 12 Version (seit SoSe13) Modulverantwortliche/r: Prof. Dr. Erik Lehmann Projektakquisition, Teamzusammenstellung, Projekt- und Teammanagement, Projektdurchführung, Projektpräsentation beim Kunden, Projektevaluation. Lernziele/Kompetenzen: siehe Independent Project Voraussetzungen: Theoretische Kenntnisse und erste praktische Erfahrungen im selbstgewählten Fachgebiet des Projektes Angebotshäufigkeit: jedes Semester Empfohlenes Fachsemester: Wiederholbarkeit: siehe PO des Studiengangs Minimale Dauer des Moduls: 1 Semester 9
10 Modul MA GBM 43 Modul MA GBM 43: Auslandsleistung ECTS/LP: 6 Version (seit SoSe13) Modulverantwortliche/r: Prof. Dr. Erik Lehmann Vorlesung im Ausland an einer anerkannten Hochschule. Lernziele/Kompetenzen: siehe Auslandsstudium Voraussetzungen: Lehrveranstaltung an einer anerkannten Hochschule im Ausland. Angebotshäufigkeit: jedes Semester Empfohlenes Fachsemester: 3. Wiederholbarkeit: siehe PO des Studiengangs Minimale Dauer des Moduls: 1 Semester 10
11 Modul MA WiWi 004: BusFor Modul MA WiWi 004: BusFor: Business Forecasting Business Forecasting ECTS/LP: 6 Version (seit SoSe12) Modulverantwortliche/r: Prof. Dr. Yarema Okhrin siehe Teilmodul Lernziele/Kompetenzen: Präzise Prognosen mit richtig ausgewählten Methoden erlauben Unternehmen längerfristige Planung und helfen bei Entscheidungen im Produktionsprozess, der Logistik und bei personellen Fragen. Im Rahmen der Veranstaltung werden - mithilfe zahlreicher Beispiele aus der Praxis - verschiedene Ansätze zur Prognosebildung und zur Evaluierung der Güte der Prognosen vermittelt. Dabei wird insbesondere auf die Art der vorliegenden Daten geachtet: Daten mit Trend, mit Saisonalitäten, binäre und nominale Daten, sowie volatile Daten. Für alle diese Typen von Daten werden spezielle Modellierungsmethoden vorgestellt. Ebenso spielen die Art der Prognose und geeignete Gütemaße zum Vergleich von Prognosen eine wichtige Rolle. Für die praktische Anwendung der erlernten Methoden wird die Statistiksoftware R genutzt. Bemerkung: Es wird zusätzlich zur Saalübung eine freiwillige PC-Übung angeboten. Arbeitsaufwand: Gesamt: 180 Std. 46 h Vor und Nachbereitung des Stoffes anhand bereitgestellter Unterlagen, Eigenstudium 46 h Vor- und Nachbereitung des Stoffes durch Literatur, Eigenstudium 42 h Vorlesung und Übung, Präsenzstudium 46 h Vor- und Nachbereitung des Stoffes Übung/Fallstudien, Eigenstudium Voraussetzungen: Das Modul Statistik I sollte absolviert sein. Die Teilnahme am Modul Statistik II ist von Vorteil. Die Bereitschaft zum regelmäßigen Besuch der Vorlesung und der Übung, sowie eigene Vor- und Nachbereitung des Stoffs sind notwendig. ECTS/LP-Bedingungen: schriftliche Prüfung Angebotshäufigkeit: jedes Sommersemester SWS: 4 Empfohlenes Fachsemester: 2. Wiederholbarkeit: siehe PO des Studiengangs Minimale Dauer des Moduls: 1 Semester Modulteile 1. Business Forecasting (Vorlesung) Lehrformen: Vorlesung Sprache: Deutsch SWS: 2 11
12 Modul MA WiWi 004: BusFor 1. Allgemeine Ziele und Ansätze bei der Prognosenbildung 2. Arten von Prognosen 3. Messung der Güte der Prognosen 4. Trend, Saisonalitäten und Glättungsverfahren 5. Modellbasierte Prognosen 6. Prognosen bei binären und nominalen Daten 7. Spezielle Prognoseverfahren Literatur: Treyer, O., 2010 Business Forecasting: Anwendungsorientierte Theorie quantitativer Prognoseverfahren, UTB. Mertens, P. und S. Rässler, 2005, Prognoserechnung, Physica-Verlag. Hanke, J. und D. Wichern, 2009, Business Forecasting, Pearson/Prentice Hall. Markidakis, S., Wheelwright, S. und R.J. Hyndman, 1998, "Forecasting: methods and applications", Wiley. 2. Business Forecasting (Übung) Lehrformen: Übung Sprache: Deutsch SWS: 2 Prüfung Business Forecasting Klausur / Prüfungsdauer: 60 Minuten Beschreibung: jährlich 12
13 Modul MA WiWi 005: DecAna Modul MA WiWi 005: DecAna: Quantitative Entscheidungstheorie Quantitative Decision Theory ECTS/LP: 6 Version (seit SoSe12) Modulverantwortliche/r: Prof. Dr. Michael Krapp siehe Teilmodul Lernziele/Kompetenzen: Im Mittelpunkt der Veranstaltung Decision Analysis steht die Bedeutung von Informationen in Entscheidungssituationen unter Unsicherheit. Zunächst werden die Grundlagen zu Entscheidungen unter Unsicherheit rekapituliert und vertieft. Anschließend werden Ansätze zur Bewertung vollkommener und unvollkommener Informationssysteme diskutiert. Abschließend werden Entscheidungssituationen, in denen ein Stichprobenraum als Informationsquelle dient, eingehend untersucht. Arbeitsaufwand: Gesamt: 180 Std. 63 h Vor und Nachbereitung des Stoffes anhand bereitgestellter Unterlagen, Eigenstudium 30 h Vor- und Nachbereitung des Stoffes durch Literatur, Eigenstudium 45 h Vor- und Nachbereitung des Stoffes Übung/Fallstudien, Eigenstudium 42 h Vorlesung und Übung, Präsenzstudium Voraussetzungen: Kenntnisse in Mathematik und Statistik auf Bachelorniveau. ECTS/LP-Bedingungen: schriftliche Prüfung Angebotshäufigkeit: jedes Sommersemester SWS: 4 Empfohlenes Fachsemester: 2. Wiederholbarkeit: siehe PO des Studiengangs Minimale Dauer des Moduls: 1 Semester Modulteile 1. Quantitative Entscheidungstheorie (Vorlesung) Lehrformen: Vorlesung Sprache: Deutsch SWS: 2 Grundlagen Nutzenkalkül bei Risiko Informationssysteme Statistische Entscheidungstheorie Literatur: Bamberg, G. et al. (2013): Betriebswirtschaftliche Entscheidungslehre, 15. Auflage, Vahlen. Berger, J. (2010): Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis, 2. Auflage, Springer, New York et al. Parmigiani, G., Inoue, L. (2009): Decision Theory Principle and Approaches, John Wiley & Sons, Chichester. 13
14 Modul MA WiWi 005: DecAna 2. Quantitative Entscheidungstheorie (Übung) Lehrformen: Übung Sprache: Deutsch SWS: 2 Prüfung Quantitative Entscheidungstheorie Klausur / Prüfungsdauer: 60 Minuten Beschreibung: jährlich schriftliche Prüfung 14
15 Modul MA WiWi 006: ConBehPra Modul MA WiWi 006: ConBehPra: Consumer Behavior: Präferenzforschung Consumer Behavior: Consumer Preferences ECTS/LP: 6 Version (seit SoSe15) Modulverantwortliche/r: Prof. Dr. Heribert Gierl siehe Teilmodul Lernziele/Kompetenzen: Dieses Modul bietet einen Überblick über Bereiche der deskriptiven Entscheidungstheorie. Die Studierenden werden mit Regeln vertraut gemacht, anhand derer Personen insbesondere in der Rolle von Konsumenten Entscheidungen treffen. Die zu erwerbenden Kompetenzen bestehen darin, menschliches Entscheidungsverhalten in ausgewählten Situationen vorhersagen zu können. Arbeitsaufwand: Gesamt: 180 Std. 20 h Vorbereitung von Präsentationen, Eigenstudium 20 h Vor- und Nachbereitung des Stoffes Übung/Fallstudien, Eigenstudium 42 h Vorlesung und Übung, Präsenzstudium 38 h Vor- und Nachbereitung des Stoffes durch Literatur, Eigenstudium 60 h Vor und Nachbereitung des Stoffes anhand bereitgestellter Unterlagen, Eigenstudium Voraussetzungen: Fundierte Kenntnisse in Statistik. Angebotshäufigkeit: jedes Sommersemester SWS: 4 Empfohlenes Fachsemester: 2. Wiederholbarkeit: siehe PO des Studiengangs ECTS/LP-Bedingungen: schriftliche Prüfung Minimale Dauer des Moduls: 1 Semester Modulteile 1. Consumer Behavior: Präferenzforschung (Vorlesung) Lehrformen: Vorlesung Sprache: Deutsch SWS: 2 1. Context-Dependent Evaluations 2. Utility Functions 3. Sequence Effects 4. Joint Evaluation/Separate Evaluation 5. Decoy Options 6. Phantom Options 7. Compromise Options 8. Risk 9. Outcome Ambiguity 10. Social Preferences Literatur: Diverse Veröffentlichungen zu Themen der Vorlesung auf der Website des Lehrstuhls. 15
16 Modul MA WiWi 006: ConBehPra 2. Consumer Behavior: Präferenzforschung (Übung) Lehrformen: Übung Sprache: Deutsch SWS: 2 Prüfung Consumer Behavior: Präferenzforschung Klausur / Prüfungsdauer: 60 Minuten Beschreibung: jährlich Schriftliche Prüfung und Präsentation einer Zusatzleistung 16
17 Modul MA WiWi 052: ZRAnaly Modul MA WiWi 052: ZRAnaly: Zeitreihenanalyse Time Series Analysis ECTS/LP: 6 Version (seit SoSe12) Modulverantwortliche/r: Prof. Dr. Alfred Maußner siehe Teilmodul Lernziele/Kompetenzen: Im Rahmen der Zeitreihenanalyse geht es vor allem darum, einer Zeitreihe (die auch vektorwertig sein kann) ein statistisches Modell anzupassen, mit dessen Hilfe man die Zeitreihe prognostizieren kann. Aber auch die Eigenschaften der Daten selbst sind von Interesse. Beispielsweise implizieren Konjunkturmodelle bestimmte Muster in den Daten, die mit Hilfe zeitreihenanalytischer Verfahren wie strukturellen vektorautoregressiven Modellen verifziert werden können. Prognose und Datenanalyse sind daher die Ziele der hier vorgestellten Methoden. Der Student soll durch die Veranstaltung die Fähigkeit erwerben, zum einen selbständig univariate und multivariate, zeitreihenanalytische Modelle aufzustellen und zum anderen diese unter Zuhilfenahme geeigneter Software (hier EViews) zu schätzen und Prognosen zu erstellen. Dazu ist es notwendig, dass der Student die Fertigkeit besitzt, Eigenschaften von Zeitreihen aufzudecken um das geeignete Analyseinstrument heranzuziehen. Arbeitsaufwand: Gesamt: 180 Std. 42 h Vorlesung und Übung, Präsenzstudium 40 h Anfertigen von schriftlichen Arbeiten (Seminar/Hausarbeit), Eigenstudium 30 h Vor- und Nachbereitung des Stoffes durch Literatur, Eigenstudium 40 h Vor- und Nachbereitung des Stoffes Übung/Fallstudien, Eigenstudium 28 h Vor und Nachbereitung des Stoffes anhand bereitgestellter Unterlagen, Eigenstudium Voraussetzungen: Kenntnisse der Ökonometrie, Mathematik und Statistik ECTS/LP-Bedingungen: schriftliche Prüfung und Hausarbeit Angebotshäufigkeit: jedes Sommersemester SWS: 4 Empfohlenes Fachsemester: 2. Wiederholbarkeit: siehe PO des Studiengangs In der schriftlichen Prüfung werden die theoretischen Grundlagen geprüft, während die Studenten in der Hausarbeit die gelernten Methoden anhand von Beispielen anwenden müssen. Minimale Dauer des Moduls: 1 Semester Modulteile 1. Zeitreihenanalyse (Vorlesung) Lehrformen: Vorlesung Sprache: Deutsch SWS: 2 17
18 Modul MA WiWi 052: ZRAnaly I. Grundlagen 1. Betrachtungsebenen 2. Lineare Differenzengleichungen 3. Der Lagoperator 4. Lineare Filter II. Univariate Prozesse 1. Stochastische Prozesse 2. Lineare stochastische Prozesse 3. Schätzung von ARMA-Prozessen 4. Prognose mit ARMA-Prozessen 5. Spektralanalyse 6. Nicht-Stationäre Prozesse III. Multivariate Prozesse 1. Vektorwertige autoregressive Prozesse 2. Kointegration 3. Zustandsraummodelle und der Kalman-Filter Literatur: Box, George E.P., Gwilym M. Jenkins und Gregory C. Reinsel Time Series Analysis: Forecasting and Control. 3rd Ed. Upper Saddle River: Prentice-Hall. Davidson, Russel und James G. MacKinnon Estimation and Inference in Econometrics. New York und Oxford: Oxford University Press. Enders,Walter Applied Econometric Time Series, 2nd edition. New York: John Wiley & Sons. Greene, William H Econometric Analysis, 6th edition. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall. Hamilton, James D Time Series Analysis. Princeton, NJ.: Princeton University Press. Hayashi, Fumio Econometrics. Princeton und Oxford: Princeton University Press. Heer, Burkhard und Alfred Maußner Dynamic General Equilibrium Modelling, 2nd edition. Berlin: Springer. Lüthkepohl, Helmut New Introduction to Multiple Time Series Analyses. Berlin: Springer. Maußner, Alfred Konjunkturtheorie. Berlin: Springer. Murata, Yasuo Mathematics for Stability and Optimization of Economic Systems. New York: Academic Press. Schlittgen, Rainer und Bernd H. J. Streitberg Zeitreihenanalyse, 9. Auflage. München und Wien: Oldenbourg Verlag. 2. Zeitreihenanalyse (Übung) Lehrformen: Übung Sprache: Deutsch SWS: 2 18
19 Modul MA WiWi 052: ZRAnaly Prüfung Zeitreihenanalyse Modulprüfung / Prüfungsdauer: 60 Minuten Beschreibung: jährlich schriftliche Prüfung und Hausarbeit In der schriftlichen Prüfung werden die theoretischen Grundlagen geprüft, während die Studenten in der Hausarbeit die gelernten Methoden anhand von Beispielen anwenden müssen. 19
20 Modul MA WiWi 053: MikÖktrie Modul MA WiWi 053: MikÖktrie: Mikroökonometrie Microeconometrics ECTS/LP: 6 Version (seit SoSe12) Modulverantwortliche/r: Prof. Dr. Robert Nuscheler siehe Teilmodul Lernziele/Kompetenzen: Dies ist ein Kurs in angewandter Mikroökonometrie, der sich auf ökonometrische Modelle konzentrieren wird, die insbesondere für sogenannte Mikrodaten, d. h. für Daten auf der Ebene von Individuen oder Firmen, von Bedeutung sind. Folgende Themen werden abgedeckt: Modelle für qualitativ abhängige Variable, Modelle für begrenzte abhängige Variable, Zähldatenmodelle, Zeitabhängige Modelle und Paneldatenmodelle. Die theoretischen Grundlagen werden in der Vorlesung gelegt. In den Übungen (in Kleingruppen) werden die besprochenen Modelle auf Datensätze angewendet; die verwendete Software ist STATA. Am Ende des Semesters sollen die Studenten in der Lage sein, einen Mikro-Datensatz eigenständig zu analysieren. Arbeitsaufwand: Gesamt: 180 Std. 40 h Vor- und Nachbereitung des Stoffes Übung/Fallstudien, Eigenstudium 50 h Vor- und Nachbereitung des Stoffes durch Literatur, Eigenstudium 48 h Vor und Nachbereitung des Stoffes anhand bereitgestellter Unterlagen, Eigenstudium 42 h Vorlesung und Übung, Präsenzstudium Voraussetzungen: Grundlagen der Ökonometrie oder der induktiven Statistik sollten bekannt sein. ECTS/LP-Bedingungen: schriftliche Prüfung und Hausaufgaben Angebotshäufigkeit: jedes Sommersemester SWS: 4 Empfohlenes Fachsemester: 2. Wiederholbarkeit: siehe PO des Studiengangs Während des Semesters sind in etwa zweiwöchigem Rhythmus Hausaufgaben anzufertigen. Diese werden bewertet und gehen mit insgesamt 50 Prozent in die Endnote ein. Gegenstand der Hausaufgaben ist das Einüben der in der Vorlesung besprochenen Modelle. Dies geschieht in Form von Auswertungen von Datensätzen mit der Software STATA. Minimale Dauer des Moduls: 1 Semester Modulteile 20
21 Modul MA WiWi 053: MikÖktrie 1. Mikroökonometrie (Vorlesung) Lehrformen: Vorlesung Sprache: Deutsch SWS: 2 1. Das lineare Regressionsmodell 2. Paneldatenmodelle 3. Modelle für qualitativ abhängige Variable 4. Modelle für begrenzte abhängige Variable / Selektionsmodelle 5. Nichtlineare Paneldatenmodelle Literatur: Cameron, Colin A. Und Pravin K. Trivedi (2005): Microeconometrics. Cambridge University Press, Cambridge, England. Cameron, Colin A. Und Pravin K. Trivedi (2009): Microeconometrics using STATA. STATA Press, College Station, Texas, USA. Stock, James H. und Mark W. Watson (2007): Introduction to Econometrics, 2nd edition. Pearson, Addison Wesley, Boston, USA. Verbeek, Marno (2008): A Guide to Modern Econometrics, 3rd edition. John Wiley & Sons, Chichester, England. Wooldridge, Jeffrey M. (2005): Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. MIT Press, Cambridge, Massachusetts, USA. 2. Mikroökonometrie (Übung) Lehrformen: Übung Sprache: Deutsch SWS: 2 Prüfung Mikroökonometrie Modulprüfung / Prüfungsdauer: 60 Minuten Beschreibung: jährlich schriftliche Prüfung und Hausaufgaben Während des Semesters sind in etwa zwei-wöchigem Rhythmus Hausaufgaben anzufertigen. Diese werden bewertet und gehen mit insgesamt 50 Prozent in die Endnote ein. Gegenstand der Hausaufgaben ist das Einüben der in der Vorlesung besprochenen Modelle. Dies geschieht in Form von Auswertungen von Datensätzen mit der Software STATA. 21
22 Modul MA WiWi 200: StraIT-Man Modul MA WiWi 200: StraIT-Man: Strategisches IT-Management Strategic IT Management ECTS/LP: 6 Version (seit WS14/15) Modulverantwortliche/r: Prof. Dr. Hans Ulrich Buhl siehe Teilmodul Lernziele/Kompetenzen: In der Veranstaltung wird vermittelt, warum IT-Management von strategischer Bedeutung für Unternehmen ist und wie Entscheidungen im strategischen IT Management getroffen werden sollten. Es wird erläutert, wie die Ausrichtung der IT an den Unternehmenszielen durch IT-Governance vorangetrieben und durch Referenzmodelle unterstützt wird. Zudem werden die Studierenden mit den Grundlagen des Portfoliomanagements im Kontext von strategischen IT-Entscheidungen vertraut gemacht. Dabei wird der Einfluss der Bewertung von Benefits vor, während und nach einem Projekt erläutert. Neben der Vermittlung von theoretischen Inhalte durch die Dozenten verfügt die Vorlesung über einige interaktive Elemente, welche die gemeinsame Diskussion über aktuelle Trends im Bereich des Strategisches IT Managements anregen sollen. Darüber hinaus ist es ebenfalls Ziel der Veranstaltung, dass Studierende wissenschaftliche Literatur zu den Themengebieten der Veranstaltung eigenständig erarbeiten und analysieren können sowie die wesentlichen Inhalte auch vortragen können. Die erarbeitete wissenschaftliche Literatur soll darüber hinaus als Diskussionsgrundlage dienen. Bemerkung: Die Veranstaltung wird im Wintersemester 2014/15 von externen Lehrbeauftragten als Blockveranstaltung angeboten. Aufgrund einer Vielzahl interaktiver Elemente ist die Veranstaltung zulassungsbeschränkt. Informationen zum Zulassungsverfahren finden Sie rechtzeitig auf der Veranstaltungshomepage unter Arbeitsaufwand: Gesamt: 180 Std. 85 h Vor und Nachbereitung des Stoffes anhand bereitgestellter Unterlagen, Eigenstudium 35 h Vor- und Nachbereitung des Stoffes durch Literatur, Eigenstudium 35 h Vor- und Nachbereitung des Stoffes Übung/Fallstudien, Eigenstudium 25 h Vorlesung und Übung, Präsenzstudium Voraussetzungen: keine Angebotshäufigkeit: nach Bedarf SWS: 4 Empfohlenes Fachsemester: 1. Wiederholbarkeit: siehe PO des Studiengangs ECTS/LP-Bedingungen: Schriftliche Prüfung, bewertete Übungsblätter und bewertete Literaturarbeit Minimale Dauer des Moduls: 1 Semester Modulteile 22
23 Modul MA WiWi 200: StraIT-Man 1. Strategisches IT-Management (Vorlesung) Lehrformen: Vorlesung Sprache: Deutsch SWS: 2 1. Strategische Bedeutung der IT und Notwendigkeit des IT-Managements 2. IT Organization 3. IT Sourcing und IT Controlling 4. IT Service Management 5. IT Governance und Referenzmodelle wie CobiT 6. IT Portfolio Management 7. Portfoliomanagement und Ideengenerierung 8. Benefits Management 9. Laufende Projektsteuerung Literatur: ausgewählt: Ferstl, Otto K.; Sinz, Elmar J. (2013): Grundlagen der Wirtschaftsinformatik. 7. Aufl., Oldenbourg, München. Beer M., Fridgen G., Mueller H., Wolf T - Benefits Quantification in IT Projects presented at: 11th International Conference on Wirtschaftsinformatik, Leipzig, February Urbach, N.; Würz, T. (2012): How to Steer the IT Outsourcing Provider - Development and Validation of a Reference Framework of IT Outsourcing Steering Processes. In: Business & Information Systems Engineering (BISE) - The International Journal of Wirtschaftsinformatik, 4(5). Zarnekow, R; Brenner, W.; Pilgram, U. (2006): Integrated Information Management: Applying Successful Industrial Concepts in IT, Springer Verlag, Heidelberg, Berlin. Riempp, G.; Müller, B.; Ahlemann, F. (2008): Towards a framework to structure and assess strategic IT/IS management. In: European Conference on Information Systems, p Kaplan J (2005) Strategic IT Portfolio Management. 1. Aufl.Todd & McGrath, USA. Krcmar (2011): Informationsmanagement, Springer, Berlin. 2. Strategisches IT-Management (Übung) Lehrformen: Übung Sprache: Deutsch SWS: 2 Prüfung Strategisches IT-Management Klausur / Prüfungsdauer: 60 Minuten Beschreibung: schriftliche Prüfung, bewertete Übungsblätter und bewertete Literaturarbeit 23
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