390020 DK PhD-M: Management Decision Making (2012S)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Do 09.02.2012 09:00 bis Mo 20.02.2012 17:00
- Anmeldung von Mo 27.02.2012 09:00 bis Di 28.02.2012 17:00
- Abmeldung bis Mi 14.03.2012 23:59
Details
max. 15 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Freitag 02.03. 10:00 - 12:00 Hörsaal 5
- Freitag 09.03. 10:00 - 12:00 Hörsaal 5
- Freitag 16.03. 10:00 - 12:00 Hörsaal 5
- Freitag 16.03. 13:00 - 16:00 Besprechungszimmer
- Freitag 23.03. 10:00 - 12:00 Hörsaal 5
- Freitag 30.03. 10:00 - 12:00 Hörsaal 5
- Freitag 30.03. 13:00 - 16:00 Besprechungszimmer
- Freitag 20.04. 10:00 - 12:00 Hörsaal 5
- Freitag 20.04. 13:00 - 16:00 Besprechungszimmer
- Freitag 27.04. 10:00 - 12:00 Hörsaal 5
- Freitag 04.05. 10:00 - 12:00 Hörsaal 5
- Freitag 04.05. 13:00 - 16:00 Seminarraum 3
- Freitag 11.05. 10:00 - 12:00 Hörsaal 5
- Freitag 18.05. 10:00 - 12:00 Hörsaal 5
- Freitag 25.05. 10:00 - 12:00 Hörsaal 5
- Freitag 01.06. 10:00 - 12:00 Hörsaal 5
- Freitag 01.06. 13:00 - 16:00 Hörsaal 9
- Freitag 08.06. 10:00 - 12:00 Hörsaal 5
- Freitag 15.06. 10:00 - 12:00 Hörsaal 5
- Freitag 15.06. 13:00 - 16:00 Hörsaal 9
- Freitag 22.06. 10:00 - 12:00 Hörsaal 5
- Freitag 29.06. 10:00 - 12:00 Hörsaal 5
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Classroom work and exercises (20%)
Final exam (40%)
Research project or survey paper (at the student's choice) (40%)
Final exam (40%)
Research project or survey paper (at the student's choice) (40%)
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
As a PhD course, this course goes beyond a practical knowledge of methods of decision analysis. Students should be able to understand the inherent logic of models of decision analysis and their relation to fundamental assumptions about rationality as well as the inherent limitations implied by these assumptions. This should enable students to select and apply the appropriate methods for their own research work.
Prüfungsstoff
The course uses a blend of e-learning based self instruction and classroom teaching. Teaching notes and training material are provided in advance on the e-learning platform, students are expected to study this material before class. Classroom lectures and discussions will be used to strengthen the students' understanding of the material.
Literatur
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:46
2 Multidimensional evaluation Dominance and efficiency
3 Decisions under risk: Introduction to expected utility theory
4 Applications and extensions to expected utility theory
5 Dynamic decision problems and the value of information
6 Decisions under incomplete information and sensitivity analysis
7 Multicriteria decisions: Additive models
8 Multicriteria decisions: Non-compensatory models