390020 DK PhD-M: Management Decision Making (2013W)
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 Fr 06.09.2013 09:00 bis Fr 20.09.2013 14:00
- Anmeldung von Mi 25.09.2013 09:00 bis Do 26.09.2013 17:00
- Abmeldung bis Mo 14.10.2013 23:59
Details
max. 15 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Freitag 04.10. 10:00 - 12:00 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Freitag 11.10. 10:00 - 12:00 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Freitag 18.10. 10:00 - 12:00 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Freitag 25.10. 10:00 - 12:00 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Freitag 08.11. 10:00 - 12:00 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Freitag 15.11. 10:00 - 12:00 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Freitag 22.11. 10:00 - 12:00 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Freitag 29.11. 10:00 - 12:00 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Freitag 06.12. 10:00 - 12:00 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Freitag 13.12. 10:00 - 12:00 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Freitag 10.01. 10:00 - 12:00 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Freitag 17.01. 10:00 - 12:00 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Freitag 24.01. 10:00 - 12:00 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
- Freitag 31.01. 10:00 - 12:00 Seminarraum 3 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock
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