W296 – Monte Carlo Business Modeling

Module
Monte Carlo Business Modeling
Monte Carlo Business Modeling
Module number
W296
Version: 1
Faculty
Business Administration
Level
Master
Duration
1 Semester
Semester
Summer semester
Module supervisor

Prof. Dr. rer. pol. Christoph Mayer
christoph.mayer(at)htw-dresden.de
Lecturer(s)

Prof. Dr. rer. pol. Christoph Mayer
christoph.mayer(at)htw-dresden.de
Course language(s)

German - 90.00%
in "Monte Carlo Business Modeling"

English - 10.00%
in "Monte Carlo Business Modeling"
ECTS credits

5.00 credits

Workload

150 hours

Courses

4.00 SCH (2.00 SCH Lecture | 2.00 SCH Seminar)
Self-study time

90.00 hours

Pre-examination(s)
None
Examination(s)

Alternative examination - Computer project
Module examination | Weighting: 50% | not to be compensated
in "Monte Carlo Business Modeling"

Alternative examination - Oral academic assessment
Module examination | Examination time: 10 min | Weighting: 50% | not to be compensated
in "Monte Carlo Business Modeling"
Form of teaching

Der Kurs findet zu geringem Teil in Form einer klassischen Vorlesung statt. Weitere Inhalte erarbeiten sich die Studierenden mit Unterstützung u.a. von Literatur und Lehrvideos. Hauptteil der Veranstaltung ist die Monte Carlo Modellierung eines Geschäftsmodells in Gruppenarbeit. Hierzu erfolgt eine individuelle Betreuung. Zudem finden jeweils kurze Präsentationen der Studierenden statt, die gemeinsam diskutiert werden.
Media type
No information
Instruction content/structure
  • Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung (Kurzauffrischung)
  • Messung von Rendite und Risiko
  • Identifikation und Abbildung Werttreibern
  • Analytischer Aufbau eines Geschäftsmodells
  • Monte Carlo Simulation
  • Sensitivitätsanalyse
  • Analyse und Visulisierung der Ergebnisse
  • Ausgewählte Aspekte der analytischen Geschäftsmodellierung und Simulation
Qualification objectives

Die Studierenden können Werttreiber eines Unternehmens selbständig ausfindig machen und samt deren Verflechtung abbilden. Sie können ein Modell erschaffen, welches die Zielgrößen des Unternehmens abbildet. Sie können das Modell mit stochastischen Größen hinterlegen und die künftige Entwicklung der Kennzahlen simulieren. Die Studierenden sind sicher im Umgang mit der Monte Carlo Simulation in Bezug verschiedene ökonomische Fragestellungen und können die Ergebnisse selbständig analysieren und visualisieren.
Social and personal skills

Teambildung und Teamarbeit, Konfliktlösung im Team, Motivation im Team
Special admission requirements
No information
Recommended prerequisites

Gute Kenntnisse der Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie
Continuation options
No information
Literature

Anwendungsorientiert:

  • Friend, Graham; John Tennent: “The Economist Guide to Business Modelling”, Economist Books
  • Gleißner, Werner: "Grundlagen des Risikomanagements", Vahlen
  • Gleißner, Werner; Andreas Klein (Hrsg.): "Risikomanagement und Controlling", Haufe
  • Nersesian, Roy L.: "@RISK Bank Credit and Financial Analysis", Palisade Corporation
  • Rees, Michael: “Financial Modelling in Practice: A Concise Guide for Intermediate and Advanced Level”, WileyFinance
  • Stein Fairhurst, Danielle: “Using Excel for Business Analysis: A Guide to Financial Modelling Fundamentals”, WileyFinance
  • Winston, Wayne; Terence Reilly: "Financial Models Using Simulation and Optimization Volume 1", Palisade Corporation
  • Winston, Wayne: "Financal Models Using Simulation and Optimization Volume 2", Palisade Corporation

Theoretische Grundlagen:

  • Forbes, Catherine; Merran Evans; Nicholas Hastings; Brian Peacock: "Statistical Distributions", Wiley
  • Graham, Carl; Denis Talay: "Stochastic Simulation and Monte Carlo Methods", Springer
  • Korn, Ralf; Elke Korn; Gerald Kroisandt: "Monte Carlo Methods and Models in Finance and Insurance", CRC Press, Taylor & Francis Group
  • Shonkwiler, Ronald W.: "Finance with Monte Carlo", Springer
Current teaching resources

Unterlagen in OPAL
Notes
No information
Link to course/learning resources in OPAL
https://bildungsportal.sachsen.de/opal/auth/RepositoryEntry/12560924672
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