Entscheidungstheorie
Fakultät für Informatik und Mathematik ©
Name Entscheidungstheorie
Verantwortlich Georg Peters
SWS 4
ECTS 5
Sprache(n) Deutsch
Englisch
Lehrform SU mit Praktikum
Angebot in jedem Sommersemester
Aufwand

Präsenzstudium ca. 42 Std. und Eigenstudium ca. 108 Std.

Voraussetzungen

Grundlagen der Wirtschaftsinformatik, insbesondere folgende Module aus dem Bachelor Wirtschaftsinformatik:

  • Betriebswirtschaftslehre
  • Statistik und Operations Research
  • Wirtschaftsmathematik I und II
Ziele

LERNZIELE

Die Studierenden sollen ausgewählte Methoden Entscheiungstheorie kennen und anwenden können, um diese in ihrer beruflichen Praxis beurteilen und anwenden zu können.

FACH- & METHODENKOMPETENZ

  • Die Studierenden erwerben grundlegend Kenntnisse Inhalt und Konzepte der Entscheidungstheorie.
  • Die Studierenden erwerben Kenntnisse über Entscheidungsverhalten und -systeme.
  • Die Studierenden gewinnen Wissen über den Einsatz von Konzepten der Entscheidungstheorie im betrieblichen Umfeld.
  • Die Studierenden können Konzepte der Entscheidungstheorie fundiert beurteilen und anwenden.
  • Die Studierenden verfügen über die fachliche und sozial Fähigkeiten, um Entscheidungssituationen im betrieblichen Umfeld zu verstehen, zu steuern und voranzutreiben.
  • Die Studierenden können Projekte zum Einsatz von Decision Support Systeme planen, projektieren und managen.

ÜBERFACHLICHE KOMPETENZ

  • Die Studierenden arbeiten in Projekten mit dem Fokus auf Entscheidungssituationen in Teams zusammen.
  • Die Studierenden erarbeiten sich Teilgebiete der Entscheidungstheorie selbständig und planen ihre Arbeitsabläufe eigenverantwortlich.
Inhalt
  • Grundlagen der Entscheidungstheorie und deren Einordnung in die betriebliche Praxis.
  • Entscheidung unter Unsicherheit
  • Entscheidung unter Risiko
  • Bayes'sche Entscheidungskonzepte
  • Grundlagen der Monte Carlo Simulation
  • Multi-Criteria Entscheidungssysteme
  • Grundlagen der Spieltheorie und nicht-kooperative Spiele
  • Bernoulli-Regel und Nutzenerwartungswerttheorie
  • Grenzen der Modellen zur rationalen Entscheidungstheorie
  • Grundlagen der Verhaltensökonomie
  • Soft Computing Verfahren (Fuzzy und Rough Sets)
  • u.a.
Medien und Methoden
  • Folien (Powerpoint, PDF) und Tafel/Whiteboard
  • Labor-PC mit Softwaretools zu Entscheidungssysteme, u.a.:
    • Expert Choice
    • Entwicklungsumgebungen wie etwa R-Project
    • u.a.
Literatur
  • Akerlof, G. A. (1970), 'The Market for "Lemons": Quality Uncertainty and the Market Mechanism', The Quarterly Journal of Economics, 84(3), 488-500.
  • Bellman, R. E. & Zadeh, L. A. (1970), 'Decision-Making in a Fuzzy Environment 17(4), Application Series (Dec., 1970), pp.', Management Science 17(4), B141-B164.
  • Bensberg, F. (2013), Nutzwertanalyse, in K. Kurbel; J. Becker; N. Gronau; E. Sinz & L. Suhl, 'Enzyklopaedie der Wirtschaftsinformatik', Oldenbourg Wissenschafts¬verlag (http://www.enzyklopaedie-der-wirtschaftsinformatik.de/ → Nutzwertanalyse, Zugriff 10.02.2014).
  • Brinkmeyer, D. & Müller, R. A. E. (1994), 'Entscheidungsunterstützung mit dem AHP', Zeitschrift für Agrarinformatik, 5, 1994, 82-92.
  • Fehr, E. & Schmidt, K. M. (1999), 'A Theory of Fairness, Competition and Cooperation', Quarterly Journal of Economics 114(3), 817-868. Hinweis: Dieser Artikel erklärt mit klassischen Mitteln das bei Menschen beobachtete Fairness-Verhalten.
  • Grzymala-Busse, J. (2005), Rough Set Theory with Applications to Data Mining, in Negoita, M. G. & Reusch, B. (eds), Real World Applications of Computational Intelligence', Springer-Verlag, Berlin, 221-244.
  • Holler, M. J. & Illing, G. (2006), 'Einführung in die Spieltheorie', Springer-Verlag, Berlin.
  • Kahneman, D. & Tversky (1979), 'Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk', Econometrica. 47(2), 263-292.
  • Kahneman, D. (2011), 'Thinking, Fast and Slow', Farrar, Straus & Giroux, New York.
  • Laux, H.; Gillenkirch, R. M.; Schenk-Mathes, H. (2014), 'Entscheidungstheorie', 9. Auflage, Springer Verlag, Berlin
  • Pawlak, Z., 2002. Rough set theory and its applications. Journal of Telecommunications and Information Technology 3.
  • Saaty, T. L. (1990), 'How to Make a Decision: The Analytic Hierarchy Process', European Journal of Operational Research, 48(1), 9-26.
  • Saaty, T. L. (2005), 'The Analytic Hierarchy Process', Encyclopedia of Biostatistics, Online, John Wiley & Sons, Hoboken, NJ.
  • Saaty, T. L. (2008), 'Decision Making with the Analytic Hierarchy Process', Int. Journal of Service Sciences, 1(1), 83-98.
  • Wildner, C. (2011), Nutzwertanalyse, in T. Retzmann, ed., 'Methodentraining für den Ökonomieunterricht', Wochenschau Verlag, , pp. 35-50.
  • Zimmermann, H. J. (1976), 'Fuzzy programming and linear programming with several objective functions', Fuzzy Sets and Systems 1(1), 45-55.
  • Zimmermann, H. J. (1983), 'Fuzzy mathematical programming', Computers & Operations Research 10(4), 291–298.
  • Zimmermann, H. J. (1985), 'Applications of fuzzy set theory to mathematical programming', Information Sciences 36(1-2), 29–58.
  • u.a.
Zuordnungen Curricula
SPO Fachgruppe Code ab Semester Prüfungsleistungen
IG Version 2010 CGBV: Fachliche u. persönliche Profilbildung IG-ANM-0020 1 benotete schriftliche Prüfung 90 Minuten
IG Version 2010 EC: Fachliche u. persönliche Profilbildung IG-ANM-0020 1 benotete schriftliche Prüfung 90 Minuten
IG Version 2010 SWE: Fachliche u. persönliche Profilbildung IG-ANM-0020 1 benotete schriftliche Prüfung 90 Minuten
IN Version 2010 Pflicht IF-WI-M-10 1 benotete schriftliche Prüfung 90 Minuten
IS Version 2009 WPF Informatik und Wirtschaft IF-S-M-I05 1 benotete schriftliche Prüfung 90 Minuten
IS Version 2017 WPF Informatik und Wirtschaft IF-S-M-I05 1 benotete schriftliche Prüfung 90 Minuten