Management Science

Die Studierenden werden durch die Veranstaltung in die Lage versetzt,

• Quantitative Modelle oder eine mathematische Beschreibung für ökonomische Problemstellungen aufzustellen und mit geeigneten Verfahren zu lösen,
• Objektive Prognoserechnungen auf der Basis von Zeitreihen mit mathematischen Verfahren vornehmen zu können,
• komplexe und unsichere Entscheidungssituationen zu systematisieren und zu modellieren,
• den Stellenwert von Zielen und Präferenzen für eine Entscheidungsfindung zu kennen,
• dynamische Entscheidungen mit Entscheidungsbäumen zu strukturieren und zu optimieren,
• die Möglichkeiten und Grenzen beim Einsatz von Simulationsmodellen einzuschätzen sowie
• Microsoft Excel als flexibles und leistungsfähiges Instrument zur Entscheidungsunterstützung einzusetzen.

Damit werden den Teilnehmern ein primär quantitativ-mathematisches Rüstzeug und eine nützliche IT-gestützte Werkzeugbibliothek an die Hand gegeben, die bei der Lösung der jetzigen und der zukünftig im Berufsleben anstehenden ökonomischen Herausforderungen unterstützen sollen.

In dieser Veranstaltung wird der Schwerpunkt auf entscheidungsrelevante Techniken und Verfahren gelegt, um ökonomische Probleme so zu analysieren, "wie sie sich in der Praxis stellen, nämlich als Entscheidungsprobleme" (Heinen 1968).

Nur wenn diese Entscheidungsfähigkeit gegeben ist, so seine These, können rationale Handlungsempfehlungen abgeleitet und damit eine Handlungsfähigkeit hergestellt werden. Für die Studierenden ist es für die berufliche Qualifizierung daher wichtig, die Vielschichtigkeit betrieblicher Entscheidungsprobleme zu erkennen und - um mit Heinen zu sprechen - ". . . die Phänomene und Tatbestände der Praxis aus der Perspektive betrieblicher Entscheidungen zu systematisieren, zu erklären und zu gestalten".

So soll mit dieser in sechs Lerneinheiten gegliederten Veranstaltung den Teilnehmern ein Rüstzeug und eine breite Werkzeugbibliothek an die Hand gegeben werden, die sie bei den jetzigen und den im Berufsleben anstehenden Lösungen ökonomischer Probleme unterstützen sollen.

A Betriebliche Modellbildung und Zeitreihenanalyse

• Modelle in den Wirtschaftswissenschaften: Einführung in Management Science - Zum Begriff der Wissenschaft - Management Science
• Charakteristika betriebswirtschaftlicher Modelle: Prognosemodelle auf der Basis von Zeitreihenanalysen - Prognosen als Teil des Management-Prozesses - Komponenten in Zeitreihenanalysen - Beschreibung ökonomischer Zusammenhänge mit Elastizitäten - Zeitreihenanalysen mit Saisonmustern

B Entscheidungen unter Unsicherheit

• Modellierung von Entscheidungsproblemen. - Einführung in die Entscheidungstheorie - Ablauf von Entscheidungsprozessen - Das Dominanzprinzip
• Entscheidungsmodelle bei Unsicherheit: Dynamische Modellierung mit Entscheidungsbäumen - Modellierung mit IBM ́s Palisade PrecisionTree - Einführung in PrecisionTree - Sensitivitätsanalysen und Risikoprofile in Entscheidungsbäumen

C Risikomodellierung und deterministische Simulation

• Entscheidungen unter Risiko: Der Risikobegriff - Wahrscheinlichkeitsverteilungen - Arten von Wahrscheinlichkeiten - Das μ- σ -Prinzip - Einführung in die Portfolio-Theorie
• Deterministische Simulationsmodelle: Einführung in betriebliche Kybernetik - Grundlagen der Simulation - Der betriebliche Simulationsbegriff - Simulationen mit Hilfe der Szenariotechnik - Kennzahlenschemata als Simulationsmodelle

D Stochastische Simulation und Analytische Optimierung

• Grundlagen der Stochastischen Simulation: Ablaufphasen der Monte-Carlo-Simulation - Softwareunterstützung zur Monte-Carlo-Simulation
• Analytische Optimierungsrechnung: Grundlagen der Optimierung - Optimierung mit Hilfe der Differentialrechnung - Optimierung von Verbrauchsfunktionen
• Entscheidungsmodelle mit Linearer Optimierung: IT-gestützte Optimierung - Fallstudien zur Standortwahl als Optimierungsproblem