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| Modulbezeichnung (engl.):
Economic Statistics |
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| Code: BBABW-230 |
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4V (4 Semesterwochenstunden) |
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5 |
| Studiensemester: 2 |
| Pflichtfach: ja |
Arbeitssprache:
Deutsch |
Prüfungsart:
Klausur (90 Min / Wdh semesterweise)
[letzte Änderung 04.04.2014]
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Die Präsenzzeit dieses Moduls umfasst bei 15 Semesterwochen 60 Veranstaltungsstunden (= 45 Zeitstunden). Der Gesamtumfang des Moduls beträgt bei 5 Creditpoints 150 Stunden (30 Std/ECTS). Daher stehen für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung zusammen mit der Prüfungsvorbereitung 105 Stunden zur Verfügung.
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Empfohlene Voraussetzungen (Module):
BBABW-130 Wirtschaftsmathematik
[letzte Änderung 07.04.2014]
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Als Vorkenntnis empfohlen für Module:
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Modulverantwortung:
Prof. Dr. Teresa Melo |
Dozent/innen:
Prof. Dr. Teresa Melo
Dominique-Carsten Kellner
Michael Ohligschläger
[letzte Änderung 07.04.2014]
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Lernziele:
Teilgebiet Wirtschaftsmathematik 2:
Die Studierenden sollen am Ende der Veranstaltung in der Lage sein,
• ökonomische lineare Optimierungsprobleme zu modellieren,
• die wichtigsten Methoden des Operations Research zur Lösung linearer Optimierungsprobleme anzuwenden,
• Konzepte der Dualitätstheorie zu beschreiben,
• die mittels quantitativer Methoden erhaltenen Lösungen ökonomisch zu interpretieren und eine Sensitivitätsanalyse durchzuführen,
• Standardsoftware zur Modellierung und Lösung ökonomischer Optimierungsprobleme zu benutzen,
• analytische Fähigkeiten durch selbständiges Lösen von praxisbezogenen Aufgaben zu entwickeln.
Teilgebiet Statistik 1:
Die Studierenden sollen am Ende der Veranstaltung in der Lage sein,
• wirtschaftlich grundlegende Konzepte der deskriptiven Statistik zur univariaten und bivariaten Datenanalyse zu beschreiben,
• geeignete Verfahren für eine statistische Datenanalyse auszuwählen und diese eigenständig für begrenzte Untersuchungsgegenstände anzuwenden,
• Konzepte zur grafischen Darstellung von empirischen Daten auszuführen,
• die aus der Datenauswertung gewonnenen Ergebnisse zu interpretieren,
• Zusammenhänge zwischen Merkmalen zu analysieren und zu interpretieren,
• eine Charakterisierung von empirischen Daten mit Hilfe statistischer Software durchzuführen,
• den Anwendungsbezug zu anderen Feldern des betriebswirtschaftlichen Studiums und dessen Praxis herzustellen.
[letzte Änderung 04.04.2014]
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Inhalt:
Teilgebiet Wirtschaftsmathematik 2:
• Einführung in die lineare Optimierung
• Modellbildung für betriebswirtschaftliche Problemstellungen (z.B. Produktion,
Logistik, Marketing, Investition)
• Grafische Lösungsmethode für lineare Optimierungsprobleme
• Simplex-Methode, ökonomische Interpretation von optimalen Lösungen und Durchführung einer Sensitivitätsanalyse
• Dualitätstheorie und deren ökonomische Interpretation
Teilgebiet Statistik 1:
• Klassifizierung von Merkmalen
• Häufigkeitstabellen für klassierte und nicht klassierte Daten
• Grafische Darstellung univariater Datensätze
• Beschreibung univariater Datensätze mit Hilfe von Lage-, Streuungs- und
Konzentrationsmaßen
• Bivariate Datenanalyse: Grafische Darstellung von Datensätzen und Untersuchung des
Zusammenhangs statistischer Merkmale (Kontingenz, Korrelation, Rangkorrelation)
• Lineare Regression
• Statistiksoftware (z.B. SPSS)
[letzte Änderung 04.04.2014]
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Weitere Lehrmethoden und Medien:
Vortrag und Diskussion in der Großgruppe, unterstützt durch Folien (Beamer) und Tafel (Theorie und Vorrechnen exemplarischer Beispiele).
Beide Teilgebiete (Wirtschaftsmathematik 2 / Statistik 1) werden durch Übungen und Tutorien ergänzt. Um eigenständiges Arbeiten zu unterstützen, wird eine Vielzahl von Übungsblättern bereitgestellt, deren thematische Breite das weite Einsatzspektrum der behandelten Methoden zeigt. Anschließend werden die Lösungen der Aufgaben mit den Studierenden besprochen.
Sowohl die Vorlesungsskripte als auch die Übungsblätter stehen den Studierenden in elektronischer Form zur Verfügung.
[letzte Änderung 04.04.2014]
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Literatur:
Teilgebiet Wirtschaftsmathematik 2:
- Domschke, Drexl: Einführung in Operations Research, 9. über. und verb. Auflage, Springer Gabler, Berlin, Heidelberg, 2015
- Domschke, Drexl, Klein, Scholl, Voß: Übungen und Fallbeispiele zum Operations Research, 8. akt. u. verb. Auflage, Springer Gabler, Berlin, Heidelberg, 2015
- Gohout, Operations Research: Einige ausgewählte Gebiete der linearen und nichtlinearen Optimierung, 4. wesentlich erw. Auflage, Oldenbourg, München, 2009
- Koop, Moock: Lineare Optimierung - Eine anwendungsorientierte Einführung in Operations Research, 2. Auflage, Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg, 2018
- Werners: Grundlagen des Operations Research mit Aufgaben und Lösungen, 3. überarb. Auflage, Springer Gabler, Berlin, Heidelberg, 2013
Teilgebiet Statistik 1:
- Arrenberg: Wirtschaftsstatistik für Bachelor. Mit Aufgaben und Lösungen, 3. überarb. u. erw. Auflage, UVK-Verlag, München, 2019
- Caputo, Fahrmeir, Künstler, Lang, Pigeot-Kübler, Tutz: Arbeitsbuch Statistik, 5. Auflage, Springer, Berlin, 2009
- Cramer, Kamps: Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, 4. korr. u. erw. Auflage, Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg, 2017
- Eckstein: Klausurtraining Statistik: Deskriptive Statistik - Stochastik - Induktive Statistik. Mit kompletten Lösungen, 7. vollständig überarb. Auflage, Springer, Berlin, Heidelberg, 2018
- Fahrmeir, Künstler, Pigeot, Tutz: Statistik: Der Weg zur Datenanalyse, 8. Auflage, Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg, 2016
- Schira: Statistische Methoden der VWL und BWL: Theorie und Praxis, 5. akt. Auflage, Pearson Studium, 2016
- Steland: Basiswissen Statistik: Kompaktkurs für Anwender aus Wirtschaft, Informatik und Technik, 4. Auflage, Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg, 2016
[letzte Änderung 24.03.2020]
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