| Name des Moduls | [311730] Stochastische Prozesse und ihre Anwendungen in der Betriebswirtschaftslehre | Bezeichnung des Moduls | MW30.3 |
| Studiengang | [184] - Wirtschaftswissenschaften | ECTS Punkte | 6 |
| Arbeitsaufwand für Selbststudium | 120 | Häufigkeit des Angebotes (Modulturnus) | jedes 3. Semester |
| Arbeitsaufwand in Präsenzstunden | 60 | Dauer des Moduls | 1 |
| Arbeitsaufwand Summe (Workload) | 180 | ||
| Modul-Verantwortliche/r | Prof. Dr. Christian Pigorsch |
| Voraussetzung für die Vergabe von Leistungspunkten (Prüfungsform) | 90-minütige Klausur im Prüfungszeitraum |
| Zusätzliche Informationen zum Modul | Das Modul wird jedes 3. Semester, beginnend mit dem WiSe 2024/25, angeboten. |
| Empfohlene Literatur | Folien zur Veranstaltung, weitere Literatur wird in der Vorlesung bekanntgegeben. |
| Unterrichtssprache | Deutsch |
| Empfohlene bzw. erwartete Vorkenntnisse | Erwartet: Inhalte von MW30.1 Grundlagen der induktiven Statistik und prädiktiven Datenanalyse |
| Art des Moduls (Pflicht-, Wahlpflicht- oder Wahlmodul) | 021 M.Sc. Betriebswirtschaftslehre, 277 M.Sc. Wirtschaftsinformatik, 276 M.Sc. Wirtschaftsmathematik, 181 M.Sc. Wirtschaftspädagogik: Wahlpflichtmodul |
| Zusammensetzung des Moduls / Lehrformen (V, Ü, S, Praktikum, …) | Vorlesung (2 SWS), Übung (2 SWS) |
| Inhalte | Zeitdiskrete Markov-Ketten, zeitstetige Markov-Ketten, Poisson-Prozesse, Erneuerungsprozesse, Warteschlangen, Martingale |
| Lern- und Qualifikationsziele | Die Studierenden kennen die grundlegenden Methoden zur dynamischen Modellierung betriebswirtschaftlicher Prozesse. Sie sind fähig, stochastische Prozesse zu modellieren, zu implementieren und mit Hilfe von Kennzahlen zu analysieren. Sie können die erlernten Methoden auf betriebswirtschaftliche Fragestellungen anwenden. |