Prognoserechnung - Interaktive Studienpläne der TU Ilmenau
Die Interaktiven Studienpläne sind ein Informationsangebot zu den Studiengängen der TU Ilmenau.
Die rechtsverbindlichen Studienpläne entnehmen Sie bitte den jeweiligen Studien- und Prüfungsordnungen (Anlage Studienplan).
Alle Angaben zu geplanten Lehrveranstaltungen finden Sie im elektronischen Vorlesungsverzeichnis.
Bitte beachten Sie, dass auf dieser Seite keine Aktualisierungen mehr vorgenommen werden. Alle Module und Studienpläne ab der PO-Version 2021 (Bachelor- und Master-Studiengänge) sind ab sofort im Campus-Portal erreichbar.
| Modulinformationen zu Prognoserechnung im Studiengang Master Wirtschaftsinformatik 2021 | |
|---|---|
| Modulnummer | 200783 |
| Prüfungsnummer | 2500538 |
| Fakultät | Fakultät für Wirtschaftswissenschaften und Medien |
| Fachgebietsnummer | 2532 (Quantitative Methoden der Wirtschaftswissenschaften) |
| Modulverantwortliche(r) | Prof. Dr. Udo Bankhofer |
| Turnus | Wintersemester |
| Sprache | Deutsch |
| Leistungspunkte | 5 |
| Präsenzstudium (h) | 34 |
| Selbststudium (h) | 116 |
| Verpflichtung | Wahlmodul |
| Abschluss | schriftliche Prüfungsleistung, 90 Minuten |
| Details zum Abschluss | |
| Link zum Moodle-Kurs | https://moodle.tu-ilmenau.de/enrol/index.php?id=610 |
| Lehrende | Bankhofer |
| Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL | |
| max. Teilnehmerzahl | |
| Vorkenntnisse | Bachelorabschluss |
| Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen | Die Studierenden kennen die wichtigsten Prognosetechniken und können diese in Bezug auf ihre Anwendungsmöglichkeiten einordnen. Sie sind in der Lage, die Güte getroffener Vorhersagen anhand objektiver Kriterien zu bewerten. Die Studierenden sind mit multivariaten Prognoseverfahren so weit vertraut, um entsprechende Modelle verstehen und praktisch anwenden zu können. Sie beherrschen die Zerlegung gegebener Zeitreihen in Komponenten und deren Extrapolation in die Zukunft. Die Studierenden können lineare Modelle an stationäre Zeitreihen anpassen und damit kurzfristige Vorhersagen erstellen. Nach intensiven Diskussionen und Gruppenarbeit während der Übungen sind die Studierenden in der Lage, Leistungen ihrer Mitkommilitonen richtig einschätzen und würdigen. Sie berücksichtigen Kritik, beherzigen Anmerkungen und nehmen Hinweise an. Mit der Vorlesung werden vor allem Fach- und Methodenkompetenz vorrangig für Entwicklungs- und Wirkungsprognosen, mit der Übung zusätzlich Sozialkompetenz vermittelt. |
| Inhalt | 1. Einführung und Überblick 2. Multivariate Prognoseverfahren
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| Medienformen und technische Anforderungen bei Lehr- und Abschlussleistungen in elektronischer Form | Interaktives Tafelbild, PowerPoint-Folien. Skript, Aufgabensammlung und die letzten 8 Klausuren (verfügbar per Download), Moodle: https://moodle.tu-ilmenau.de/enrol/index.php?id=610 |
| Literatur | Jeweils in der aktuellen Auflage: Bankhofer, U.; Vogel, J.: Datenanalyse und Statistik, Gabler, Wiesbaden Fahrmeir, L.; Hamerle, A.; Tutz, G.: Multivariate statistische Verfahren, de Gruyter, Berlin Hansmann, K.-W.: Kurzlehrbuch Prognoseverfahren, Gabler, Wiesbaden Makridakis, S.; Wheelwright, S.; Hyndman, R.: Forecasting, Wiley, New York Merstens, P.; Rässler, S. (Hrsg.): Prognoserechnung, Physica, Heidelberg Rinne, H.; Specht, K.: Zeitreihen - Statistische Modellierung, Schätzung und Prognose, Vahlen, München Schlittgen, R.: Angewandte Zeitreihenanalyse, Oldenbourg, München, Wien Schlittgen, R.; Streitberg, B.: Zeitreihenanalyse, Oldenbourg, München, Wien |
| Lehrevaluation | |