Universität Wien
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390020 DK PhD-M: Management Decision Making (2018W)

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

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Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 15 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

  • Montag 14.01. 09:45 - 11:45 Seminarraum 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 14.01. 12:45 - 14:45 Seminarraum 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 16.01. 09:45 - 11:45 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Mittwoch 16.01. 13:15 - 15:15 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Freitag 18.01. 09:45 - 11:45 Seminarraum 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Freitag 18.01. 13:15 - 15:15 Seminarraum 15 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Montag 21.01. 09:45 - 11:45 Seminarraum 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Montag 21.01. 12:45 - 14:45 Seminarraum 13 Oskar-Morgenstern-Platz 1 2.Stock
  • Mittwoch 23.01. 09:45 - 11:45 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Mittwoch 23.01. 12:45 - 14:45 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Freitag 25.01. 09:45 - 11:45 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Freitag 25.01. 13:15 - 15:15 Seminarraum 16 Oskar-Morgenstern-Platz 1 3.Stock
  • Mittwoch 20.02. 15:00 - 16:30 Seminarraum 4 Oskar-Morgenstern-Platz 1 1.Stock

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

The course covers topics from the following areas of decision analysis at an advanced level:
1. Decisions under uncertainty (probability elicitation, decision trees, expected utility theory, stochastic dominance, risk preferences, risk measures)
2. Decisions with multiple objectives (multi-attribute utility theory, multi-attribute value theory, analytic hierarchy process, outranking methods)
3. Decisions under incomplete information (dominance concepts, sensitivity analysis)
4. Group decision making (voting procedures, aggregation of utilities)
5. Multi-objective optimization
6. Efficiency and productivity analysis
7. Scenario analysis

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

Classroom work and exercises (20%)
Final exam (50%)
Research project or survey paper (based on student's choice) (30%)

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

This course gives an in-depth coverage of main methods for supporting managemement decisions, allowing the students to develop a good understanding of the axiomatic foundations of decision theory and the implications that these foundations have for the validity of decision modelling. It also presents real-life examples on the development of decision models and equips the students with skills that are needed to choose and apply appropriate methods in their own work.

Prüfungsstoff

The course material consists of lectures notes and accompanying reading materials which will be made available to the students before class. The students are encouraged to read these materials before class so that sufficient time in the classroom can be devoted to instructive discussions.

Literatur

Lecture notes containing references will be available on Moodle

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:46