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W296 – Monte Carlo Business Modeling
Monte Carlo Business Modeling
Version: 2
Prof. Dr. rer. pol. Christoph Mayer
christoph.mayer(at)htw-dresden.de
Prof. Dr. rer. pol. Christoph Mayer
christoph.mayer(at)htw-dresden.de
Deutsch - 90.00 %
Englisch - 10.00 %
5.00 Credits
150 Stunden
4.00 SWS (2.00 SWS Vorlesung | 2.00 SWS Übung)
90.00 Stunden
Alternative Prüfungsleistung - Computerprojekt
Modulprüfung | Wichtung: 50 % | nicht kompensierbar
Alternative Prüfungsleistung - Mündliche Leistungskontrolle
Modulprüfung | Prüfungsdauer: 10 min | Wichtung: 50 % | nicht kompensierbar
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.
- 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
Wissen und Verstehen
(Fachkompetenz)
Die Absolventen haben gelernt, strategische und operative Informations-, Prozess- und Ressourcenalternativen systematisch zu evaluieren und Entscheidungen datenbasiert zu treffen.
Die Absolventen haben gelernt, Unsicherheit in die Beantwortung von (operativen und strategischen) Fragestellungen, z.B. bezogen auf Produktinnovationen und Markteinführungen, zu integrieren.
Einsatz, Anwendung und Erzeugung von Wissen
(Methodenkompetenz)
Die Absolventen haben einschlägige Tools und Methoden gelernt, um die Markteinführung neuer Produkte zu planen und zu steuern.
Die Absolventen können im Studium erlangtes Wissen zielgerichtet und praxistauglich anwenden, um Zielkonflikte zu lösen. Dies umfasst das Arbeiten in Präsenz als auch im virtuellen Raum.
Die Absolventen besitzen die Fähigkeit, bei umfangreichen Datensätzen die notwendigen Informationen zu generieren, um fundierte (strategische) Entscheidungen zu treffen.
Kommunikation und Kooperation
(Sozialkompetenz)
Die Absolventen können sich selbst organisieren und zeigen eine ausgeprägte Team- und Führungsfähigkeit. Dies gilt sowohl für Situationen in der Realität als auch im virtuellen Umfeld (Online-Meeting, Soziale Medien).
Die fachbezogene Weiterentwicklung der Englischen Sprache wurde bei den Absolventen gezielt gefördert.
Die Absolventen können Anspruchsgruppen (Stakeholder) im Unternehmensumfeld erkennen und deren Ziele/ Anforderungen analysieren.
Wissenschaftliches Sebstverständnis / Professionalität
(Selbstkompetenz und Persönlichkeitsentwicklung)
Die Absolventen sind fähig, den (neue) Erkenntnisse zu bewerten und korrekte wissenschaftliche Schlussfolgerungen für die häufig interdisziplinären Fragestellungen abzuleiten.
Teambildung und Teamarbeit, Konfliktlösung im Team, Motivation im Team
Gute Kenntnisse der Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie
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
Unterlagen in OPAL