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Allgemeine Daten:Modulnummer: IN2211Modulbezeichnung (dt.): Auktionstheorie und MarktdesignModulbezeichnung (en.): Auction Theory & Market DesignModulniveau: MScKürzel: -Untertitel: -Semesterdauer: 1 SemesterHäufigkeit: WSSprache: DeutschECTS: 4
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 30Eigenstudiumsstunden: 90Gesamtstunden: 120
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: DE: Klausur EN: final examPrüfungsart: schriftlich, writtenPrüfungsdauer (min): 60Hausaufgaben: NeinHausarbeit: NeinVortrag: NeinGespräch: NeinWiederholung im Folgesemester: JaWiederholung am Semesterende: Nein
Beschreibung:Inhalt: DEUTSCH: Spieltheoretische Grundkonzepte; Grundlagen der
Auktionstheorie; Grundprobleme kombinatorischer Auktionen; Kombinatorische Auktionsformate; Anwendungen; Spieltheoretische Modellierung von kombinatorischen Auktionen; Experimentelle Ergebnisse. ENGLSICH: game theoretic basics; foundations of auction theory; combinatorial auctions; applications; game-theoretical models of combinatorial auctions; experimental results
Angestrebte Lernergebnisse: DEUTSCH: Die Teilnehmer kennen Methoden und spieltheoretische Modelle zur Beschreibung von Auktionsverfahren. Sie verstehen grundlegende Probleme beim Entwurf kombinatorische Auktionen, die Eigenschaften verschiedener auktionsformate, sowie die Ergebnisse theoretischer und experimenteller Untersuchungen. ENGLISCH: Participants know methods and game-theoretical models to describe auctions. They understand fundamental problems in the design of combinatorial auctions, the properties of different auction formats, as well as the results of theoretical and experimental analyses.
(Empfohlene) Vorraussetzungen: DE: Operations Research/Lineare Optimierung EN: operations research/linear programming
Medienformen: -
Modulbeschreibung
Literatur: Shoham, Leyton-Brown: Multiagent Systems Nisan et al: Algorithmic Game Theory Cramton, Shoham, Steinberg: Combinatorial AuctionsKrishna: Auction Theory
Lern-/Lehrmethoden: DE: Vorlesung EN: lecture
Modulverantwortliche:Vorname: Martin, Prof. Dr.Nachname: BichlerMyTUM-Email: [email protected]
Dozent:1. Dozent:Vorname: Martin, Prof. Dr.Nachname: BichlerMyTUM-Email: [email protected]
2. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
3. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art: Vorlesung Name: Auktionstheorie und MarktdesignSWS: 2
2. LV:Art:Name:SWS:
3. LV:Art:Name:SWS:
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: MSc Finanz- & Informationsmanagement (FIM)
2. Studiengang:Name: MSc Informatik
3. Studiengang:
Name: MSc Wirtschaftsinformatik
Stabsstelle QM, Stand 25.06.09
Allgemeine Daten:Modulnummer: IN8016Modulbezeichnung (dt.): Decision Support SystemsModulbezeichnung (en.): Decision Support SystemsModulniveau: MScKürzel: -Untertitel: -Semesterdauer: 1 SemesterHäufigkeit: SSSprache: EnglischECTS: 4
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 30Eigenstudiumsstunden: 90Gesamtstunden: 120
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: DE: Klausur, Rechnerübungen EN: Lecture with lab exercisesPrüfungsart: schriftlich, writtenPrüfungsdauer (min): 75Hausaufgaben: Ja (freiwillig)Hausarbeit: NeinVortrag: NeinGespräch: NeinWiederholung im Folgesemester: JaWiederholung am Semesterende: Nein
Beschreibung:Inhalt: DEUTSCH: Data Warehouse Konzepte & OLAP; Naive Bayes,
Entscheidungsbäume, Ensemble-Methoden; Variablenselektion; Assoziationsregeln; Kollaboratives Filtern. ENGLISCH: Data Warehousing and OLAP; Naive Bayes; Decision Trees; Ensemble Methods; Attribute Selection; Association Rules; Collaborative Filtering
Angestrebte Lernergebnisse: DEUTSCH: Die Teilnehmer sind in der Lage, Daten für Analysezwecke zu strukturieren und diese dann mit Methoden aus der multivariaten Statistik und dem Data Mining auszuwerten. Sie sind vertraut mit Methoden zur Modellierung und Abfrage von Data Warehouses, kennen verbreitete Methoden der statistischen Analyse und dem Data Mining sowie typische Fragestellungen aus der betriebswirtschaftlichen Praxis. ENGLISCH: Participants are able to query data from data warehouses and analyze the data using methods from multivariate statistics and data mining. The know methods for setting up and querying data warehouses, wide spread methods of statistical analysis which are typically used to answer managerial questions.
(Empfohlene) Vorraussetzungen: DE: Statistik, Datenbanken; EN: Statistics, data basesMedienformen: -
Modulbeschreibung
Literatur: Ian Witten, Eibe Frank: Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java Implementations, Morgan Kauffman, 2005; Tom Mitchell: Machine Learning, Mc-Graw Hill, 1997.Immon, Building the Data Warehouse, John Wiley & Sons,1996
Lern-/Lehrmethoden: DE: Vorlesung mit Übungen am Rechner EN: lecture with lab exercises
Modulverantwortliche:Vorname: Martin, Prof. Dr.Nachname: BichlerMyTUM-Email: [email protected]
Dozent:1. Dozent:Vorname: Martin, Prof. Dr.Nachname: BichlerMyTUM-Email: [email protected]
2. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
3. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art: Vorlesung mit Übungen am RechnerName: Decision Support SystemsSWS: 2
2. LV:Art:Name:SWS:
3. LV:Art:Name:SWS:
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: MSc Finanz- & Informationsmanagement (FIM)
2. Studiengang:Name:
3. Studiengang:Name:
Stabsstelle QM, Stand 25.06.09
Allgemeine Daten:Modulnummer: IN8017Modulbezeichnung (dt.): Internetbasierte GeschäftssystemeModulbezeichnung (en.): Internet-based Information SystemsModulniveau: MScKürzel: -Untertitel: -Semesterdauer: 1 SemesterHäufigkeit: WSSprache: DeutschECTS: 4
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 30Eigenstudiumsstunden: 90Gesamtstunden: 120
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: DE: Klausur, Rechnerübung EN: final exam, computer lab
Prüfungsart:schriftlich und mündlich (zur Rechnerübung), written and oral (code reviews)
Prüfungsdauer (min): 60Hausaufgaben: Ja (freiwillig)Hausarbeit: NeinVortrag: NeinGespräch: NeinWiederholung im Folgesemester: JaWiederholung am Semesterende: Nein
Beschreibung:Inhalt: DEUTSCH: Internetprotokolle, Transaktionssicherheit, digitale
Signaturen; Web-basierte Anwendungen, EAI, Middleware und Softwarearchitekturen; Web Services. ENGLISCH: internet protocols, transaction security, digital signatures, web-based applications, EAI, middleware, software architectures, web services.
Angestrebte Lernergebnisse: DEUTSCH: Teilnehmer sind nach der Vorlesung mit wichtigen Standards, Techniken und Softwarearchitekturen für Web-basierte Informationssysteme vertraut und in der Lage Web-Anwendungen zu realisieren. ENGLISCH: Participants know the most important standards, techniques and architectures for Web based information systems and are able to develop medium-scale applications on their own.
(Empfohlene) Vorraussetzungen: DE: Einführung in die Programmierung EN: Introduction to Programming
Medienformen: -Literatur: Folien und Online-Quellen zu relevanten Standards.
Modulbeschreibung
Java in a Nutshell, David FlanaganO’ReillyNovember 2002ISBN 978-3-89721-752-2
Java Web Services: Up and RunningMartin KalinO’ReillyFebruar 2009ISBN 978-0-596-52112-7
Lern-/Lehrmethoden: DE: Vorlesung mit Übungen am Rechner EN: Lecture with lab exercises
Modulverantwortliche:Vorname: Martin, Prof. Dr.Nachname: BichlerMyTUM-Email: [email protected]
Dozent:1. Dozent:Vorname: Martin, Prof. Dr.Nachname: BichlerMyTUM-Email: [email protected]
2. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
3. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art: Vorlesung mit Übungen am RechnerName: Internetbasierte GeschäftssystemeSWS: 2
2. LV:Art:Name:SWS:
3. LV:Art:Name:SWS:
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:
Name: MSc Finanz- & Informationsmanagement (FIM)
2. Studiengang:Name:
3. Studiengang:Name:
Stabsstelle QM, Stand 25.06.09
ENTWURF
Allgemeine Daten:Modulnummer:Modulbezeichnung (dt.): Seminar Business & Information Systems Engineering (BISE)Modulbezeichnung (en.): Seminar Business & Information Systems Engineering (BISE)Modulniveau: M.Sc.Kürzel:Untertitel:Semesterdauer: 1 SemesterHäufigkeit: WSSprache: Deutsch/EnglischECTS: 4
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 20Eigenstudiumsstunden: 100Gesamtstunden: 120
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: Seminararbeit, PräsentationenPrüfungsart: mündlich und schriftlich (50% - 50%)Prüfungsdauer (min):Hausaufgaben: NeinHausarbeit: NeinVortrag: JaGespräch: NeinWiederholung im Folgesemester: JaWiederholung am Semesterende: Nein
Beschreibung:Inhalt: Im Seminar werden Ansätze zur wertorientierten Entscheidungsfindung
in Unternehmen betrachtet. Dadurch können die Studierenden Themen wählen, die ihr methodisches Wissen vertiefen. Nach einer Auftaktveranstaltung werden die Studierenden in Gruppen an den Themenstellungen des Wertorientierten Kundenmanagements sowie des Wertorientierten Prozessmanagements arbeiten. Konkrete Seminarthemen werden jedes Jahr gesondert bekannt gegeben.
Angestrebte Lernergebnisse: Nach der Teilnahme an der Veranstaltung kennen die Studierenden ausgewählte Ansätze des wertorientierten Kundenbeziehungs- und Prozessmanagements. Sie sind in der Lage innovative Lösungen für Fragestellungen, die sowohl für die Forschung als auch für die Praxis relevant sind, zu entwicklen. Interessierte Studierende werden bei der Veröffentlichung ihrer Forschungsergebnisse (z.B. in internationalen Zeitschriften oder Konferenzen) unterstützt.
(Empfohlene) Vorraussetzungen: Besuch der Pflichtveranstaltung Wertorientiertes Kundenbeziehungs- und Prozessmanagement
Medienformen: PräsentationenLiteratur: Die Literatur hängt von den konkreten Seminarthemen ab.Lern-/Lehrmethoden: Seminar: Ausarbeitung der Fragestellung in Eigenverantwortung und
Zusammenarbeit mit dem Betreuer
Modulverantwortliche:Vorname: Prof. Dr. Hans Ulrich
Modulbeschreibung
ENTWURF
Nachname: BuhlMyTUM-Email: [email protected]
Dozent:1. Dozent:Vorname: Dr. MaximilianNachname: RöglingerMyTUM-Email: [email protected]
2. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
3. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art: SeminarName: Seminar Business and IS EngineeringSWS: 4
2. LV:Art:Name:SWS:
3. LV:Art:Name:SWS:
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: M.Sc. Finanz- & Informationsmanagement
2. Studiengang:Name:
3. Studiengang:Name:
Stabsstelle QM, Stand 25.06.09
ENTWURF
Allgemeine Daten:Modulnummer:Modulbezeichnung (dt.): IT-PortfoliomanagementModulbezeichnung (en.): IT-PortfoliomanagementModulniveau: MScKürzel: ITPMUntertitel:Semesterdauer: 1 SemesterHäufigkeit: SSSprache: DeutschECTS: 4
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 30Eigenstudiumsstunden: 90Gesamtstunden: 120
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: KlausurPrüfungsart: schriftlichPrüfungsdauer (min): 60Hausaufgaben: JaHausarbeit: NeinVortrag: NeinGespräch: NeinWiederholung im Folgesemester: JaWiederholung am Semesterende: Nein
Beschreibung:Inhalt: So wie der Stellenwert der IT in Unternehmen unaufhaltsam wächst, so
steigen auch die Budgets, die Unternehmen für die Durchführung von IT-Projekten zur Verfügung stellen. Aufgrund der daraus resultierenden steigenden Anzahl von IT-Projekten müssen Unternehmen dafür Sorge tragen, dass sie Methoden implementiert haben, mit Hilfe derer sie ihr Portfolio an IT-Projekten ganzheitlich und zentral steuern können. Diese Problemstellung wird in dieser Vorlesung adressiert. Dabei wird zum einen die aktuelle Problematik aufgezeigt und die Notwendigkeit von Ansätzen zum IT-Portfoliomanagement (ITPM) dargelegt, wonach qualitative Ansätze zum ITPM analysiert und diskutiert werden. Anschließend werden ausgewählte Aspekte des ITPM näher beleuchtet (wie bspw. Sourcing Flexibilität, Handlungsflexibilität, Objektflexibilität, Nachhaltigkeit). Diese Themenbereiche werden sowohl grundlegend dargestellt als auch vereinzelt auf Basis von aktuellen Forschungsarbeiten gemeinsam mit den Studierenden analysiert und diskutiert. Um eine gemeinsame konstruktive Diskussion zu ermöglichen wird daher erwartet, dass sich die Teilnehmer der Vorlesung auf die Vorlesungseinheiten gezielt im Selbststudium vorbereiten (was das Eigenstudium wissenschaftlicher Beiträge umfasst), was zusätzlichen Aufwand bedeutet.
Modulbeschreibung
ENTWURF
Angestrebte Lernergebnisse: Nach Besuch der Veranstaltung sind die Studierenden in der Lage, IT-Investitionen in Unternehmen aus verschiedenen Blickwinkeln betrachten und beurteilen zu können. Durch die Arbeit mit wissenschaftlichen Beiträgen in der Vorlesung haben sie die Fähigkeit, komplexe Ansätze zum IT-Portfoliomanagement kritisch zu hinterfragen und Schwachstellen zu identifizieren. Durch interaktive Elemente in der Vorlesung können die Studierenden, ihre Standpunkte argumentativ vertreten.
(Empfohlene) Vorraussetzungen: KeineMedienformen: Präsentationen, Skript, Übungsblätter, Wissenschaftliche Beiträge
Literatur: Als Lehrbücher eignen sich:- Maizlish/Handler (2005): “IT Portfolio Management – Step by Step”- Kaplan (2005): “Strategic IT Portfolio Management”- Bonham (2005): “IT Project Portfolio Management”
Desweiteren werden im Rahmen der Vorlesungen noch aktuelle wissenschaftliche Beiträge analysiert und diskutiert.
Lern-/Lehrmethoden: Das Modul besteht aus einer Vorlesung und einer begleitenden Übungsveranstaltung. Die Inhalte in der Vorlesung werden im Vortrag und durch Präsentation vermittelt. Durch die regelmäßige kritische Diskussion der vermittelten Inhalte werden die Studierenden zur inhaltlichen Auseinandersetzung mit den Themen angeregt. Gleichzeitig dienen einige Vorlesungstermine zur gemeinsamen Diskussion wissenschaftlicher Beiträge, welche durch die Studierenden entsprechend vorbereitet werden müssen. In den Übungen werden die Ergebnisse von Übungsblättern von den Studierenden selbständig vorgetragen. Die Übungsblätter beinhalten dabei zum einen Rechenaufgaben, zum anderen jedoch auch Fragen zu wissenschaftlichen Beiträgen, welche die Studierenden selbständig oder in Gruppen bearbeiten müssen.
Modulverantwortliche:Vorname: Hans UlrichNachname: BuhlMyTUM-Email: [email protected]
Dozent:1. Dozent:Vorname: GilbertNachname: FridgenMyTUM-Email: [email protected]
2. Dozent:Vorname: ChristianNachname: UllrichMyTUM-Email: [email protected]
3. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
Lehrveranstaltungen:
ENTWURF
1. LV:Art:Name:SWS:
2. LV:Art:Name:SWS:
3. LV:Art:Name:SWS:
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: M.Sc. Finanz- & Informationsmanagement
2. Studiengang:Name:
3. Studiengang:Name:
Stabsstelle QM, Stand 25.06.09
ENTWURF
Allgemeine Daten:Modulnummer:Modulbezeichnung (dt.): Transformation von Banken und ITModulbezeichnung (en.):Modulniveau: MScKürzel:Untertitel:Semesterdauer: 1 SemesterHäufigkeit: WSSprache: DeutschECTS: 4
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 70Eigenstudiumsstunden: 50Gesamtstunden: 120
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: Die Prüfungsleistung wird in Form einer Klausur (open book) erbracht.
In dieser soll nachgewiesen werden, dass in begrenzter Zeit ein Problem erkannt wird, und Wege zu einer Lösung gefunden werden können. Die Prüfungsfragen gehen über den gesamten Vorlesungsstoff. Die Antworten erfordern eigene Formulierungen. Darüberhinaus werden kurze Rechenaufgaben gestellt.
Prüfungsart: schriftlichPrüfungsdauer (min): 60Hausaufgaben: NeinHausarbeit: NeinVortrag: NeinGespräch: NeinWiederholung im Folgesemester: JaWiederholung am Semesterende: Nein
Beschreibung:Inhalt: • Fusionsmanagement
• Outsourcing bei Banken• Methoden des Prozessmanagements• Reorganisation von Geschäftsprozessen (Business Process Reengineering)• Konzepte für IT-Architekturen bei Banken
Angestrebte Lernergebnisse: Nach der Teilnahme an den Modulveranstaltungen sind die Studierenden in der Lage, Methoden des Prozess-, Informations- und IT-Managements zu verstehen und diese erfolgreich am Beispiel von Banken zuzuwenden. Zudem erlernen sie in der Veranstaltung, wie Lösungsansätze zur konsistenten Verknüpfung von Geschäfts- und IT-Strategie zu gestalten. Am Beispiel von Banken erlernen sie die Erstellungen von Umsetzungskonzepten für IT-Architekturen.
(Empfohlene) Vorraussetzungen: Grundlegendes Interesse an den Themen IT und Bankwesen.
Medienformen: Präsentation (Folien)
Modulbeschreibung
ENTWURF
Literatur: • Penzel, Hans-Gert; Pietig Christian: MergerGuide. Handbuch für die Integration von Banken. Wiesbaden 2000• Evans, Philip; Wurster, Thomas S.: Blown to Bits: How the New Economics of Information Transform Strategy, Harvard Business School Press, Boston, 2000• Hammer, Michael; Champy, James: Reengineering the Corporation, Nicholas Brealey, London, 1993• Weill, Peter; Ross, Jeanne W.: IT Governance: How Top Performers Manage IT Decision Rights for Superior Results, Harvard Business School Press, 2004
Lern-/Lehrmethoden: • Vorlesung• Übungsaufgaben werden im Rahmen der Klausur besprochen
Modulverantwortliche:Vorname: Hans UlrichNachname: BuhlMyTUM-Email: [email protected]
Dozent:1. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
2. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
3. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art: VorlesungName: Transformation von Banken und ITSWS: 2
2. LV:Art:Name:SWS:
3. LV:Art:Name:SWS:
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: M.Sc. Finanz- & Informationsmanagement
ENTWURF
2. Studiengang:Name:
3. Studiengang:Name:
Stabsstelle QM, Stand 25.06.09
ENTWURF
Allgemeine Daten:Modulnummer:Modulbezeichnung (dt.): Wertorientiertes Kundenbeziehungs- und ProzessmanagementModulbezeichnung (en.): Value-Based Customer Relationship and Process ManagementModulniveau: MScKürzel: CRM & WPMUntertitel:Semesterdauer: 1 SemesterHäufigkeit: WSSprache: Deutsch/EnglischECTS: 4
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 30Eigenstudiumsstunden: 90Gesamtstunden: 120
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: KlausurPrüfungsart: schriftlichPrüfungsdauer (min): 60Hausaufgaben: NeinHausarbeit: NeinVortrag: NeinGespräch: NeinWiederholung im Folgesemester: JaWiederholung am Semesterende: Nein
Beschreibung:Inhalt: Die Studierenden beschäftigen sich mit ausgewählten Themen des
wertorientierten Kundenbeziehungsmanagements (z.B. Social Media und Datenqualitätsmanagement), des wertorientierten Prozessmanagements (z.B. Prozessflexibilisierung, -automatisierung, -standardisierung) sowie übergreifenden Themen (z.B. Kundenintegration in Geschäftsprozesse).
Angestrebte Lernergebnisse: Nach der Teilnahme an der Veranstaltung kennen die Studierenden ausgewählte Ansätze des wertorientierten Kundenbeziehungs- und Prozessmanagements. Sie sind in der Lage zu bewerten, unter welchen Rahmenbedingungen diese Ansätze einsetzbar sind. Zudem können sie eigene Lösungen für praxisrelevante Problemstellungen auf dieser Basis entwickeln. Die Studierenden haben erste Erfahrungen in der Anwendung einschlägiger Software-Werkzeuge gesammelt. Abschließend kennen die Studierenden den aktuellen Stand der wissenschaftlichen Diskussion zu ausgewählten Themen des wertorientierten Kundenbeziehungs- und Prozessmanagements. Sie sind ferner in der Lage, einschlägige wissenschaftliche Publikationen zu analysieren und zu diskutieren.
(Empfohlene) Vorraussetzungen: KeineMedienformen: Präsentationen, Skript, Übungsblätter, Wissenschaftliche Beiträge
Modulbeschreibung
ENTWURF
Literatur: Hippner H, Wilde KD (2006) Grundlagen des CRM – Konzepte und Gestaltung, 2. Aufl., Gabler Verlag, Wiesbaden
vom Brocke J, Rosemann M (2010) Handbook on Business Process Management 1 + 2, Springer, Heidelberg
Lern-/Lehrmethoden: Das Modul besteht aus einer Vorlesung und integrierten Übungsveranstaltungen. Die Inhalte in der Vorlesung werden im Vortrag und durch Präsentation vermittelt. Durch die regelmäßige kritische Diskussion der vermittelten Inhalte werden die Studierenden zur inhaltlichen Auseinandersetzung mit den Themen angeregt. Gleichzeitig dienen einige Vorlesungstermine zur gemeinsamen Diskussion wissenschaftlicher Beiträge, welche durch die Studierenden entsprechend vorbereitet werden müssen. In den Übungen werden die Ergebnisse von Übungsblättern von den Studierenden selbständig vorgetragen. Die Übungsblätter beinhalten dabei zum einen Rechenaufgaben, zum anderen jedoch auch Fragen zu wissenschaftlichen Beiträgen, welche die Studierenden selbständig oder in Gruppen bearbeiten müssen. Des Weiteren werden Software-Werkzeuge vorgestellt.
Modulverantwortliche:Vorname: Prof. Dr. Hans UlrichNachname: BuhlMyTUM-Email: [email protected]
Dozent:1. Dozent:Vorname: Dr. MaximilianNachname: RöglingerMyTUM-Email: [email protected]
2. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
3. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art: Vorlesung mit integrierter ÜbungName: Wertorientiertes Kundenbeziehungs- und ProzessmanagementSWS: 2
2. LV:Art:
ENTWURF
Name:SWS:
3. LV:Art:Name:SWS:
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: Elitenetzwerkstudiengang FIM (Master)
2. Studiengang:Name:
3. Studiengang:Name:
Stabsstelle QM, Stand 25.06.09
ENTWURF
Allgemeine Daten:Modulnummer:Modulbezeichnung (dt.): Value Based Management - SeminarModulbezeichnung (en.): Value Based Management - SeminarModulniveau: MScKürzel: VBMUntertitel:Semesterdauer: 1 SemesterHäufigkeit: WSSprache: Deutsch/EnglischECTS: 4
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 20Eigenstudiumsstunden: 100Gesamtstunden: 120
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: Seminararbeit, PräsentationPrüfungsart: schriftlich und mündlich (50% - 50%)Prüfungsdauer (min):Hausaufgaben: NeinHausarbeit: NeinVortrag: JaGespräch: NeinWiederholung im Folgesemester: JaWiederholung am Semesterende: Nein
Beschreibung:
Modulbeschreibung
ENTWURF
Inhalt: Entrepreneurial and visionary decision making that aims onvalue based management requires, besides other managerialabilities, an integrated view on both risk and return of all businessactivities. This course aims on quantitative value basedmanagement through an integrated risk/return managementview. This is motivated on the principles of value based managementand grounding on the risk adjusted performancemeasurement concept “Integrated Enterprise Balancing” thatmeasures risk and return company-wide consistently. Conceptslike- risk identification- risk quantification (measures for for single risks, e.g.VaR) risks in portfolios)- requirements for risk measures- allocation process and principles for risks in portfolio(i.e. proportional allocation, Co-Variance principle, Eulerallocation, With/Without principle) - value-based and risk adjusted performance and return measurement figures (e.g. EVA, RORAC, RAROC) are main methodological concepts introduced within thiscourse. Furthermore, different areas of application (supervisionand regulation of financial service industry, corporate finance)are exemplarily discussed as well as the most important impactsof taxation on value based management decision making. The seminar topics include, but are not limited to, the basicprinciples of the lecture and provide the students with theopportunity to collect first experience in scientific work.
Angestrebte Lernergebnisse: At the end of this module, students ar capable to transfer theoretical well founded methods from quantitative value based and integrated risk/return managementto challenges from research and practice. Approaching a academic and/or practical question in teams and developing an own approach enables students to create evaluate existing approaches and analyse strenghts and weaknesses to create own academic ideas in an interdisciplinary team.
(Empfohlene) Vorraussetzungen: KeineMedienformen: PräsentationenLiteratur: Die Literatur hängt von den konkreten Seminarthemen ab.Lern-/Lehrmethoden: Seminar: Ausarbeitung der Fragestellung in Eigenverantwortung und
Zusammenarbeit mit dem Betreuer
Modulverantwortliche:Vorname: Prof. Dr. Hans UlrichNachname: BuhlMyTUM-Email: [email protected]
Dozent:1. Dozent:Vorname: Dr. BjörnNachname: HäckelMyTUM-Email: [email protected]
2. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
ENTWURF
3. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art: SeminarName: Value-based Management - SeminarSWS: 2
2. LV:Art:Name:SWS:
3. LV:Art:Name:SWS:
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: M.Sc. Finanz- & Informationsmanagement
2. Studiengang:Name:
3. Studiengang:Name:
Stabsstelle QM, Stand 25.06.09
ENTWURF
Allgemeine Daten:Modulnummer:Modulbezeichnung (dt.): Value Based Management - LectureModulbezeichnung (en.): Value Based Management - LectureModulniveau: MScKürzel: VBMUntertitel:Semesterdauer: 1 SemesterHäufigkeit: WSSprache: DeutschECTS: 4
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 30Eigenstudiumsstunden: 90Gesamtstunden: 120
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: KlausurPrüfungsart: schriftlichPrüfungsdauer (min): 60Hausaufgaben: Ja (freiwillig)Hausarbeit: NeinVortrag: NeinGespräch: NeinWiederholung im Folgesemester: JaWiederholung am Semesterende: Nein
Beschreibung:Inhalt: Entrepreneurial and visionary decision making that aims on
value based management requires, besides other managerialabilities, an integrated view on both risk and return of all businessactivities. This course aims on quantitative value basedmanagement through an integrated risk/return managementview. This is motivated on the principles of value based management and grounding on concepts of an integrated risk/return management. Concepts like
- risk identification- risk quantification (measures for single risks, e.g.VaR)- requirements for risk measures- allocation principles for risks measurement in portfolios (i.e. proportional allocation, Co-Variance principle, Eulerallocation, With/Without principle) - value-based and risk adjusted performance measurement figures (e.g. EVA, RORAC, RAROC)
are main methodological concepts introduced within this course. Furthermore, different areas of application (supervision and regulation of financial service industry, corporate finance) are exemplarily discussed as well as the most important impacts of taxation on value based decision making.
Modulbeschreibung
ENTWURF
Angestrebte Lernergebnisse: At the end of the module, each participant recognizes the needfor a quantitative value based and integrated risk/return management. Students are familiar with theoretically well founded models and can apply value based risk/return management methods within different context. By having a solid overview on value based management, students can create value based management strategies by taking into account various specific aspects regarding risk and return.
(Empfohlene) Vorraussetzungen: KeineMedienformen: Präsentationen, Skript, Übungsblätter, Wissenschaftliche BeiträgeLiteratur:Lern-/Lehrmethoden: Das Modul besteht aus einer Vorlesung und integrierten
Übungsveranstaltungen. Die Inhalte in der Vorlesung werden im Vortrag und durch Präsentation vermittelt. Durch die regelmäßige kritische Diskussion der vermittelten Inhalte werden die Studierenden zur inhaltlichen Auseinandersetzung mit den Themen angeregt. In den Übungen werden die Ergebnisse von Übungsblättern i.d.R. von den Studierenden selbständig vorgetragen. Die Übungsblätter beinhalten dabei zum einen Rechenaufgaben und zum anderen ggf. auch Fragen zu wissenschaftlichen Beiträgen, welche die Studierenden selbständig oder in Gruppen bearbeiten müssen.
Modulverantwortliche:Vorname: Prof. Dr. Hans UlrichNachname: BuhlMyTUM-Email: [email protected]
Dozent:1. Dozent:Vorname: Dr. BjörnNachname: HäckelMyTUM-Email: [email protected]
2. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
3. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art: Vorlesung mit integrierter Übung
ENTWURF
Name: Value-based ManagementSWS: 2
2. LV:Art:Name:SWS:
3. LV:Art:Name:SWS:
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: M.Sc. Finanz- & Informationsmanagement
2. Studiengang:Name:
3. Studiengang:Name:
Stabsstelle QM, Stand 25.06.09
Allgemeine Daten:Modulnummer: WI000677Modulbezeichnung (dt.): Advanced Seminar in Finance & AccountingModulbezeichnung (en.): Advanced Seminar in Finance & AccountingModulniveau: MScKürzel: -Untertitel: Cases in FinanceSemesterdauer: 1 SemesterHäufigkeit: WSSprache: DeutschECTS: 4
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 30Eigenstudiumsstunden: 90Gesamtstunden: 120
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: Präsentation (Fallstudie), Seminararbeit und wissenschaftliches Koreferat
eines Papers. Gewichtung 2:2:1.Prüfungsart: Präsentation (Fallstudie), Seminararbeit, wissenschaftliches KoreferatPrüfungsdauer (min): -Hausaufgaben: NeinHausarbeit: JaVortrag: JaGespräch: NeinWiederholung im Folgesemester: JaWiederholung am Semesterende: Nein
Beschreibung:Inhalt: Die Lehrstühle für BWL - Controlling, für BWL - Finanzmanagement und
Kapitalmärkte und der KfW - Stiftungslehrstuhl für Entrepreneurial Finance bieten jedes Semester unterschiedliche Seminare im Bereich Finance an. Im Angebot befinden sich sowohl Theorieseminare zu aktuellen Forschungsthemen als auch Seminare, die in Kooperation mit Unternehmen durchgeführt werden und praxisrelevante Themen aufgreifen. Die Schwerpunkte der jeweiligen Seminare werden von den einzelnen Lehrstühlen festgelegt und wechseln jedes Semester. Der Schwerpunkt des vom Lehrstuhl für Finanzmanagement und Kapitalmärkte angebotenen Seminars liegt auf finanzwirtschaftlichen Themen. Dazu zählen z.B. die Kapitalstrukturentscheidung, die Ausschüttungspolitik oder das Risikomanagement von Unternehmen.
Angestrebte Lernergebnisse: Nach der Teilnahme an den Modulveranstaltungen hat der Studierende fundierte Kenntnisse über das Schwerpunktthema des von ihm gewählten Seminars. Nach der Veranstanstaltung bestitzen die Studierenden die Fähigkeit, eine Seminararbeit zu verfassen, die dazu nötige Literatur zu beschaffen, das Thema zu strukturieren, zu gliedern und eine wissenschaftliche Arbeit zu verfassen. Desweiteren sind die Studenten in der Lage, die Ergebnisse ihrer Arbeit vor einer Gruppe zu präsentieren, auf Fragen einzugehen und eine anschließende Diskussion zu moderieren.
(Empfohlene) Vorraussetzungen: Kenntnisse aus den Pflichtmodulen Grundlagen BWLMedienformen: Bücher, Fallbeschreibungen, wissenschaftliche Zeitschriftenbeiträge,
Präsentationsfolien
Modulbeschreibung
Literatur: Wird vom Lehrstuhl für jedes Seminar spezifisch festgelegtLern-/Lehrmethoden: Bearbeitung von Fallstudien in Anlehnung an Harvard Business Cases
Modulverantwortliche:Vorname: Christoph, Prof. Dr.Nachname: KasererMyTUM-Email: [email protected]
Dozent:1. Dozent:Vorname: Thomas, Dr.Nachname: SchmidMyTUM-Email: [email protected]
2. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
3. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art: SeminarName: Advanced Seminar in Finance & AccountingSWS: 2
2. LV:Art:Name:SWS:
3. LV:Art:Name:SWS:
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: MSc Finanz- und Informationsmanagement (FIM)
2. Studiengang:Name:
3. Studiengang:Name:
Stabsstelle QM, Stand 25.06.09
Allgemeine Daten:Modulnummer: WI000091Modulbezeichnung (dt.): Corporate FinanceModulbezeichnung (en.): Corporate FinanceModulniveau: MScKürzel: -Untertitel: -Semesterdauer: 1 SemesterHäufigkeit: SSSprache: DeutschECTS: 4
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 60Eigenstudiumsstunden: 60Gesamtstunden: 120
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: Am Ende des Semesters wird eine 60-minütige 'closed-book' Klausur
angeboten. Die Fragen werden auf Englisch gestellt, geantwortet werden kann auf Deutsch oder Englisch. Die Gesamtnote für diesen Kurs wird ausschließlich durch die Note in der Klausur bestimmt.
Prüfungsart: schriftlichPrüfungsdauer (min): 60 minHausaufgaben: NeinHausarbeit: NeinVortrag: NeinGespräch: NeinWiederholung auch im Folgesemester: JaWiederholung auch am Semesterende: Nein
Beschreibung:Inhalt: • Options: Basic understanding, put‐call‐parity, binomial and B&S
option pricing, equity as call option• Real options: Identification and binomial pricing• Valuation: Introduction to DCF methods, multiples methods and applications• IPO: Empirical studies of IPO costs, IPO process• Capital structure: WACC under OPM, CAPM and MM, trade‐off theory of debt, agency theory of debt,pecking‐order theory of debt• Efficient markets: Definitions, modeling, empirical approaches and results• M&A: Explanations of wealth effects of M&A, explanations for conglomerates, Empirical results onother forms of ownership decreases and change (divestitures, carve‐outs, spin‐offs, tracking stock,split‐ups, LBOs)• Dividend policy: Theories of optimal dividend policy, Empirical evidence
Angestrebte Lernergebnisse: Ziel des Kurses ist es, die Studierenden in die Grundlagen der Unternehmensfinanzierung einzuführen. Am Ende des Kurses werden die Studierenden in der Lage sein, die gängigsten Konzepte und Techniken, die im Bereich der Unternehmensfinanzierung zur Anwendung kommen, eigenständig zu bewerten.
Modulbeschreibung
(Empfohlene) Vorraussetzungen: Solides Verständnis der Grundlagen in der Finanztheorie (present value, Risiko, CAPM). Die Inhalte der Veranstaltung 'Investitions- und Finanzmanagement' oder einer ähnlichen Veranstaltung werden vorausgesetzt.
Medienformen: Folien in Vorlesung und ÜbungLiteratur: • Vorausgesetzt: Copeland, T. E./ Weston, J. F./ Shastri, K. (2005):
Financial Theory and Corporate Policy, USA,Addison Wesley, 4th International Edition.• In der Vorlesung werden weitere Literaturempfehlungen gegeben.
Lern-/Lehrmethoden: Es wird eine Vorlesung sowie eine Übung angeboten.
Modulverantwortliche:Vorname: Christoph, Prof. Dr.Nachname: KasererMyTUM-Email: [email protected]
Dozent:1. Dozent:Vorname: Christoph, Prof. Dr.Nachname: KasererMyTUM-Email: [email protected]
2. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
3. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art: Vorlesung und ÜbungName: Corporate Finance SWS: 4
2. LV:Art:Name:SWS:
3. LV:Art:Name:SWS:
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: MSc Finanz- und Informationsmanagement (FIM)
2. Studiengang:Name:
3. Studiengang:Name:
Stabsstelle QM, Stand 25.06.09
ENTWURF
Allgemeine Daten:Modulnummer: WI1783Modulbezeichnung (dt.): Empirical Corporate FinanceModulbezeichnung (en.): Empirical Corporate FinanceModulniveau: MScKürzel: -Untertitel: -Semesterdauer: 1 SemesterHäufigkeit: WSSprache: DeutschECTS: 4
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 60Eigenstudiumsstunden: 61Gesamtstunden: 121
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: Am Ende des Semesters wird eine 60-minütige 'closed-book' Klausur
angeboten. Die Fragen werden auf Englisch gestellt, geantwortet werden kann auf Deutsch oder Englisch. Die Gesamtnote für diesen Kurs wird ausschließlich durch die Note in der Klausur bestimmt.
Prüfungsart: schriftlichPrüfungsdauer (min): 60 minHausaufgaben: NeinHausarbeit: NeinVortrag: NeinGespräch: NeinWiederholung im Folgesemester: JaWiederholung am Semesterende: Nein
Beschreibung:Inhalt: Vermittlung von wesentlichen Forschungsmethoden und Einführung in
die Grundlagen der empirischen Unternehmensfinanzierung. Ausgewählte Inhalte sind: - Marktrisikoprämie- Kapitalmarkteffizienz- Ereignisstudien- IPOs.Die Veranstaltung beginnt mit einer kurzen Zusammenfassung der wesentlichen theoretischen Konzepte. Danach werden in der Veranstaltung neuere Entwicklungen, wegweisende wissenschaftliche Artikel und bekannte empirische "Rätsel" behandelt. Die behandelten Forschungsmethoden werden im Kurs praktisch eingesetzt.
Modulbeschreibung
ENTWURF
Angestrebte Lernergebnisse: Ziel des Kurses ist es, die Studierenden in die Grundlagen der empirischen Unternehmensfinanzierung einzuführen. Am Ende des Kurses werden die Studierenden in der Lage sein, die gängigsten Konzepte, Techniken und Forschungsmethoden, die im Bereich der empirischen Unternehmensfinanzierung zur Anwendung kommen, eigenständig zu bewerten. Insbesondere werden die Studierende darauf vorbereitet, die im Kurs vermittelten Forschungsmethoden im Rahmen einer Masterarbeit eigenständig anzuwenden.
(Empfohlene) Vorraussetzungen: Solides Verständnis der Grundlagen in der Finanztheorie (present value, Risiko, CAPM) und der Unternehmensfinanzierung (Optionsbewertung, Real Options, Kapitalstruktur, Unternehmensbewertung). Die Inhalte der Veranstaltungen 'Investitions- und Finanzmanagement' und 'Corporate Finance' oder ähnlicher Veranstaltungen werden vorausgesetzt.
Medienformen: PräsentationenLiteratur: - Stock, J.H. / Watson, M.W. (2006), Introduction to Econometrics, 2.
Auflage, Boston et al.- Brooks, C. (2008), Introductory Econometrics for Finance, 2. Auflage, Cambridge- Eckbo, B. E. (Editor) (2007), Handbook of Corporate Finance. Empirical Corporate Finance, Vol. 1 + Vol. 2, Amsterdam et al.- Constantinides, G.M. / Harris, M. / Stulz, R.M. (Editors) (2003), Handbook of the Economics of Finance, Volume 1A .Corporate Finance + Volume 1B. Financial Markets And Asset Pricing, Amsterdam et al.- In der Vorlesung werden weitere Literaturempfehlungen gegeben.
Lern-/Lehrmethoden: Es wird eine Vorlesung mit integrierten Übungseinheiten angeboten.
Modulverantwortliche:Vorname: Christoph, Prof. Dr.Nachname: KasererMyTUM-Email: [email protected]
Dozent:1. Dozent:Vorname: Christoph, Prof. Dr.Nachname: KasererMyTUM-Email: [email protected]
2. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
3. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
Lehrveranstaltungen:
ENTWURF
1. LV:Art: Vorlesung mit integrierten ÜbungseinheitenName: Empirical Corporate FinanceSWS: 4
2. LV:Art:Name:SWS:
3. LV:Art:Name:SWS:
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: MSc Finanz- und Informationsmanagement (FIM)
2. Studiengang:Name:
3. Studiengang:Name:
Stabsstelle QM, Stand 25.06.09
Allgemeine Daten:Modulnummer: -Modulbezeichnung (dt.): Business OptimizationModulbezeichnung (en.): Business OptimizationModulniveau: MScKürzel: -Untertitel: -Semesterdauer: 1 SemesterHäufigkeit: WSSprache: DeutschECTS: 4
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 45Eigenstudiumsstunden: 75Gesamtstunden: 120
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: KlausurPrüfungsart: schriftlichPrüfungsdauer (min): 60Hausaufgaben: NeinHausarbeit: NeinVortrag: NeinGespräch: NeinWiederholung im Folgesemester: JaWiederholung am Semesterende: Nein
Beschreibung:Inhalt: 1. Modellierung
- Grundbegriffe - Einführung grundlegender Optimierungsprobleme - Modellierung wichtiger Restriktionstypen und verknüpfter Restriktionen - weiterführende Modellierungstechniken
2. Lineare Optimierung - Grundlagen und Definitionen - Simplex-Algorithmus - Dualität und Opportunitätskosten
3. Weiterführende Verfahren der Optimierung - Ganzzahlige Optimierung - Schnittebenenverfahren
Angestrebte Lernergebnisse: Am Ende des Moduls sind die Studierenden in der Lage, die wichtigsten Optimierungsmodelle des Operations Research zu verstehen und anhand ihrer Eigenschaften zu beurteilen. Sie sind im Stande, reale Entscheidungsprobleme zu analysieren und diese in mathematische Modelle zu überführen. Die Studierenden erlernen, die Grundideen und Funktionsweisen der Optimierungsverfahren für die in der Vorlesung behandelten Modelle zu charakterisieren und geeignete Lösungsverfahren für ein mathematisches Modell auszuwählen und anzuwenden.
Modulbeschreibung
(Empfohlene) Vorraussetzungen: Gute Kenntnisse in Mathematik auf Bachelor-Niveau werden vorausgesetzt. Darüber hinaus sind Grundkenntnisse in linearer Optimierung (vgl. z. B. Kapitel 16 in Opitz. O. und R. Klein: Mathematik. 10. Aufl., Oldenbourg, München, 2011) hilfreich.
Medienformen: Folien, Tafelarbeit, Übungsblätter, PowerPointLiteratur: Chen, D.-S.; R.G. Batson und Y. Dang: Applied Integer Programming.
John Wiley & Sons, Hoboken, New Jersey, 2010.Domschke, W. und A. Drexl: Einführung in Operations Research. 7. Aufl., Springer-Verlag, Berlin u.a., 2007.Domschke, W.; A. Drexl, R. Klein, A. Scholl und S. Voß: Übungen und Fallbeispiele zum Operations Research. 6. Aufl., Springer-Verlag, Berlin u.a., 2007.
Lern-/Lehrmethoden: Das Modul besteht aus einer Vorlesung und einer begleitenden Übungsveranstaltung (alle zwei Wochen). Die Inhalte der Vorlesung werden im Vortrag und durch Präsentationen vermittelt. Studierende sollen zur inhaltlichen Auseinandersetzung mit den Themen angeregt werden. In den Übungen werden gemeinsam ausgesuchte Beispiele bearbeitet. Zudem findet an einem Übungstermin eine Rechnerübung mit ILOG (Einführung in ILOG) statt. Im Anschluss an diese erhalten die Studenten eine Fallstudie, die sie selbstständig bearbeiten können.
Modulverantwortliche:Vorname: Robert, Prof. Dr. Nachname: KleinEmail: [email protected]
Dozent:1. Dozent:Vorname: Robert, Prof. Dr. Nachname: KleinEmail: [email protected]
2. Dozent:Vorname:Nachname:Email:
3. Dozent:Vorname:Nachname:Email:
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art: VorlesungName: Business OptimizationSWS: 2
2. LV:Art: ÜbungName: Business Optimization
SWS: 1
3. LV:Art:Name:SWS:
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: MSc Finanz- und Informationsmanagement (FIM)
2. Studiengang:
Name:Master GBM, Master DFM, Master ReWi, Master InfIW, Dipl. iBWL, Dipl. BWL, Master iBWL
3. Studiengang:Name:
Stabsstelle QM, Stand 25.06.09
Allgemeine Daten:Modulnummer: -Modulbezeichnung (dt.): Pricing & Revenue ManagementModulbezeichnung (en.): Pricing & Revenue ManagementModulniveau: MScKürzel: -Untertitel: -Semesterdauer: 1 SemesterHäufigkeit: WSSprache: DeutschECTS: 4
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 30Eigenstudiumsstunden: 90Gesamtstunden: 120
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: KlausurPrüfungsart: schriftlichPrüfungsdauer (min): 60Hausaufgaben: NeinHausarbeit: NeinVortrag: NeinGespräch: NeinWiederholung im Folgesemester: JaWiederholung am Semesterende: Nein
Beschreibung:Inhalt: 1. Grundlagen des Revenue Managements
- Einführung in das Revenue Management - Komponenten des Revenue Managements 2. Kapazitätssteuerung - Grundlagen der Steuerung bei Einzelflügen/in Flugnetzen - Fortgeschrittene Ansätze - Berücksichtigung von Kundenwahlverhalten - Aktuelle Forschungsthemen (z.B. Berücksichtigung von Risiko)
3. Dynamic Pricing - Grundlagen des Dynamic Pricing - Modelle und Verfahren des Dynamic Pricing - Strategisches Kundenverhalten
Angestrebte Lernergebnisse: Im Rahmen der Vorlesung "Pricing & Revenue Management" werden zunächst die grundlegenden Konzepte und Methoden dieser Teildisziplin des Operations Research erläutert, wodurch die Studierenden in die Lage versetzt werden, diese anzuwenden und zu bewerten. Darauf aufbauend lernen die Studierenden fortgeschrittenere Ansätze und aktuelle Forschungsthemen kennen und werden befähigt, sich diese auch selbständig mit Hilfe englischsprachiger Originalquellen zu erschließen und deren Eignung für verschiedene Anwendungsgebiete zu beurteilen.
Modulbeschreibung
(Empfohlene) Vorraussetzungen: Gute Kenntnisse in Mathematik auf Bachelor-Niveau werden vorausgesetzt. Darüber hinaus sind Grundkenntnisse in Operations Research hilfreich.
Medienformen: Folien, Tafelarbeit, Übungsblätter, PowerPointLiteratur: Klein, R. und C. Steinhardt: Revenue Management — Grundlagen und
Mathematische Methoden. Springer, Berlin u.a., 2008.Talluri, K.T. und G.J. van Ryzin: The Theory and Practice of Revenue Management. Springer, New York, 2004.weitere Literatur wird in der Veranstaltung bekannt gegeben.
Lern-/Lehrmethoden: Das Modul besteht aus einer Vorlesung und einer integrierten Übungsveranstaltung. Die Inhalte der Vorlesung werden im Vortrag und durch Präsentationen vermittelt. Studierende sollen zur inhaltlichen Auseinandersetzung mit den Themen angeregt werden. In den Übungen werden ausgewählte Beispiele bearbeitet.
Modulverantwortliche:Vorname: Robert, Prof. Dr.Nachname: KleinEmail: [email protected]
Dozent:1. Dozent:Vorname: Robert, Prof. Dr.Nachname: KleinEmail: [email protected]
2. Dozent:Vorname:Nachname:Email:
3. Dozent:Vorname:Nachname:Email:
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art: VorlesungName: Pricing & Revenue Management SWS: 2
2. LV:Art:Name:SWS:
3. LV:Art:Name:SWS:
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: MSc Finanz- & Informationsmanagement (FIM)
2. Studiengang:Name:
3. Studiengang:Name:
Stabsstelle QM, Stand 25.06.09
Allgemeine Daten:Modulnummer: -Modulbezeichnung (dt.): Seminar Pricing & AnalyticsModulbezeichnung (en.): Seminar Pricing & AnalyticsModulniveau: MScKürzel: -Untertitel: -Semesterdauer: 1 SemesterHäufigkeit: WSSprache: DeutschECTS: 4
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 15Eigenstudiumsstunden: 105Gesamtstunden: 120
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: A report has to be written by each group (2-3 students). Furthermore
the students have to give a presentation of their final results. In respect to the overall examination report and presentation are weighted equally.
Die Prüfungsleistung ergibt sich zu gleichen Teilen aus einer in Gruppen von 2 bis 3 Studierenden anzufertigenden schriftlichen Seminararbeit sowie einer Abschlusspräsentation.
Prüfungsart: mündlich und schriftlichPrüfungsdauer (min): 20-30 minHausaufgaben: NeinHausarbeit: JaVortrag: JaGespräch: NeinWiederholung im Folgesemester: JaWiederholung am Semesterende: Nein
Beschreibung:Inhalt: Referring to the status quo of the corresponding literature, different
decision problems have to be elaborated by the students. The methods to be used include, e.g., discrete choice analysis or simulation based optimization and are applied to problems derived from the field of revenue management, pricing and service or product design.
Bezugnehmend auf die aktuelle Literatur sollen verschiedene Entscheidungsprobleme durch die Studierenden erarbeitet werden. Die angewandten Methoden beinhalten bspw. Discrete Choice Analysis oder simulationsbasierte Optimierung. Diese Ansätze werden zur Lösung von Problemen aus den Bereichen Revenue Management, Pricing oder Service und Product Design herangezogen.
Modulbeschreibung
Angestrebte Lernergebnisse: At the end of the module students are able to• evaluate different analytical techniques and optimization methods.• develop and formulate mathematical models for a given decision problem.• characterize appropriate methods for solving the models.• illustrate the methods' underlying intentions as well as the consequences resulting from the application of these methods.
Am Ende des Moduls sind die Studierenden in der Lage,• verschiedene Analysetechniken und Optimierungsansätze zu bewerten.• quantitative Modelle für gegebene Entscheidungsprobleme zu entwickeln.• die vorgestellten Methoden zur Problemlösung zu charakterisieren.• die den Methoden zugrundeliegenden Intentionen sowie die Konsequenzen, die aus der Anwendung der vorgestellten Methoden resultieren, zu beschreiben.
(Empfohlene) Vorraussetzungen: Fundamentals of Operations Research
Grundlegende Kenntnisse des Operations ResearchMedienformen: presentations (using presentation graphics software)
Präsentationen (mittels Präsentationsprogramm)
Literatur: The relevant literature will be announced in the course of the seminar
Die relevante Literatur wird im Verlauf des Seminars bekannt gegeben.
Lern-/Lehrmethoden: In the context of the seminar, students are encouraged to elaborate different decision problems. They have to search and review relevant literature as well as to evaluate, summarize and apply the identified methods. Besides producing a report the students have to prepare and give a presentation.
Im Rahmen des Seminars werden die Studierenden angeregt, sich mit komplexen Entscheidungsproblemen zu beschäftigen und diese auszuarbeiten. Die Studierenden müssen relevante Literatur recherchieren und sichten sowie die dort identifizierten Methoden bewerten, zusammenfassen und anwenden. Zudem sollen die Studierenden in Gruppenarbeit eine Hausarbeit anfertigen sowie eine Präsentation vorbereiten und durchführen.
Modulverantwortliche:Vorname: Jochen, Dr.Nachname: GönschEmail: [email protected]
Dozent:1. Dozent:Vorname: Jochen, Dr. Nachname: GönschEmail: [email protected]
2. Dozent:Vorname:Nachname:Email:
3. Dozent:Vorname:Nachname:Email:
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art: SeminarName: Seminar Pricing & AnalyticsSWS: 1
2. LV:Art:Name:SWS:
3. LV:Art:Name:SWS:
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: MSc Finanz- und Informationsmanagement (FIM)
2. Studiengang:Name:
3. Studiengang:Name:
Stabsstelle QM, Stand 25.06.09
ENTWURF
Allgemeine Daten:Modulnummer:Modulbezeichnung (dt.): Forschungsgrundlagen und -methoden der Wirtschaftsinformatik
Modulbezeichnung (en.):Research Foundations and Methods for Information Systems Research
Modulniveau: ENB FIM MasterKürzel: Research FoundationsUntertitel: -Semesterdauer: 1Häufigkeit: WSSprache: Deutsch, wahlweise EnglischECTS: 4
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 15Eigenstudiumsstunden: 105Gesamtstunden: 120
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: Seminararbeit und Präsentation der Seminararbeit. Die Note setzt sich
zum Schluss zu 70% aus der Seminararbeit und zu 30% aus der Präsentation zusammen. Sowohl die Seminararbeit als auch die Präsentation werden in Gruppen zu 4-6 Studenten erstellt bzw. gehalten.
Prüfungsart: schriftlich und mündlichPrüfungsdauer (min): -Hausaufgaben: NeinHausarbeit: JaVortrag: JaGespräch: NeinWiederholung im Folgesemester: JaWiederholung am Semesterende: Nein
Beschreibung:
Modulbeschreibung
ENTWURF
Inhalt: Dieses Seminar vermittelt Wissen und Erfahrung in den Grundlagen der Forschung, z. B. Wissenschaftsphilosophie, Forschungsmethoden und Forschungsprojektmanagement.
Inbesondere wird auf Ansätze und Methoden der qualitativen und quantitativen Forschung sowie des Design Research eingegangen.
Angestrebte Lernergebnisse: Die Studenten verstehen die unterschiedlichen Forschungsgrundpositionen.
Die Studenten können mit den Begriffen Ontologie und Epistemologie umgehen.
Es werden Methoden und Konzepte der Forschung in der Wirtschaftsinformatik vermittelt.
Die Forschung der Wirtschaftsinformatik wird mit angrenzenden Forschungsgebieten wie den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften und technischen Bereichen verglichen.
Aktuelle Beiträge aus Top Journals und Konferenzen dienen als Beispiel.
(Empfohlene) Vorraussetzungen: Grundkenntnisse der Wirtschaftsinformatik
ENTWURF
Medienformen: Seminararbeit
Literatur: Bortz, J., Döring, Nicola (2006). Forschungsmethoden und Evaluationfür Human- und Sozialwissenschaftler, 4., überarb. Aufl., Berlin,Heidelberg, New York: Springer-Verlag.
Eisenhardt, K.M. (1989). Building Theories from Case Study Research.Academy of Management Review, 14(4), 532-550.
Hevner, A.R.; March, S.T.; Park, J.; Ram, S. (2004). Design Science inInformation Systems Research. MIS Quarterly, 28(1), 75-105.
Lern-/Lehrmethoden: Seminararbeit
ENTWURF
Modulverantwortliche:Vorname: HelmutNachname: KrcmarMyTUM-Email: [email protected]
Dozent:1. Dozent:Vorname: HelmutNachname: KrcmarMyTUM-Email: [email protected]
2. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
3. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art:Name:SWS:
2. LV:Art:Name:SWS:
3. LV:Art:Name:SWS:
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: ENB Finance and Information Management
2. Studiengang:Name:
3. Studiengang:Name:
Stabsstelle QM, Stand 25.06.09
ENTWURF
Allgemeine Daten:Modulnummer: -Modulbezeichnung (dt.): Informations- und WissensmanagementModulbezeichnung (en.): Information and Knowledge ManagementModulniveau: ENB FIM MasterKürzel: IMKMUntertitel: -Semesterdauer: 1Häufigkeit: SSSprache: Deutsch, wahlweise EnglischECTS: 4
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 60Eigenstudiumsstunden: 60Gesamtstunden: 120
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: Klausur und Ausarbeitung von Fallstudien. Insgesamt gibt es 60
Punkte. Die Klausur zählt 45 Punkte. Jede Fallstudie zählt 5 Punkte. Die Fallstudiennote setzen sich aus 3 Punkten für die Ausarbeitung und 2 Punkten für die Präsentation zusammen. Die Fallstudien werden in Gruppen von 4-6 Studierenden bearbeitet.
Prüfungsart: schriftlich und mündlichPrüfungsdauer (min): 60 minHausaufgaben: FallstudienHausarbeit: NeinVortrag: Präsentation der FallstudienGespräch: NeinWiederholung im Folgesemester: JaWiederholung am Semesterende: Nein
Beschreibung:
Modulbeschreibung
ENTWURF
Inhalt: In der Veranstaltung werden die theoretischen und praktischen Aspekte des Informationsmanagements wie auch des Wissensmanagements in Unternehmen vermittelt. Dabei ist die Veranstaltung anhand des Informationsmanagement-Modells von Krcmar aufgebaut, so dass die Vorlesung die Informationswirtschaft, Informationssysteme sowie das Management der Informationstechnik umfasst.
Weiterhin werden die notwendigen Kenntnisse über die Organisation und Führung des Informationsmanagements vermittelt. Der zweite Teil der Veranstaltung befasst sich mit dem organisationalen Wissensmanagement als Erweiterung des Informationsmanagements und dessen Implikationen für Unternehmen.
Beide Teile des Kurses beinhalten sowohl grundlegendes (Fakten-) Wissen als auch Methodenkompetenz. Zusätzlich werden Fallstudien eingesetzt.
Angestrebte Lernergebnisse: Kenntnisse: Mit einem erfolgreichen Abschluss der Veranstaltung besitzen die Studierdenden das notwendige Wissen über den Aufbau, die Funktionen sowie Methoden für den systematischen Umgang mit der Ressource Information in Unternehmen.
Fertigkeiten:Durch die Fallstudien lernen die Studierenden den aktiven Umgang mit den Methoden.
Kompetenzen: Durch die in Hausaufgaben und Fallstudien geübte Anwendung der Methoden und Kenntnisse aus der Vorlesung erlangen die Studierenden die Kompetenz Informations- und Wissensmanagement im Unternehmen anzuwenden.
(Empfohlene) Vorraussetzungen: Besuch einer Vorlesung zur Einführung in die Wirtschaftsinformatik
ENTWURF
Medienformen: Präsentationen und Fallbeschreibungen
Literatur: Krcmar, H. (2010): Informationsmanagement, 5te Auflage, Springer, Berlin/Heidelberg.
Lern-/Lehrmethoden: Vorlesung
ENTWURF
Modulverantwortliche:Vorname: HelmutNachname: KrcmarMyTUM-Email: [email protected]
Dozent:1. Dozent:Vorname: HelmutNachname: KrcmarMyTUM-Email: [email protected]
2. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
3. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art:Name:SWS:
2. LV:Art:Name:SWS:
3. LV:Art:Name:SWS:
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: ENB Finance and Information Management
2. Studiengang:Name:
3. Studiengang:Name:
Stabsstelle QM, Stand 25.06.09
ENTWURF
Allgemeine Daten:Modulnummer:Modulbezeichnung (dt.): Referenzmodelle für FinanzdienstleisterModulbezeichnung (en.): Reference models for financial service institutionsModulniveau: MScKürzel: RefModUntertitel: -Semesterdauer: 3. SemesterHäufigkeit: WSSprache: DeutschECTS: 4
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 60Eigenstudiumsstunden: 60Gesamtstunden: 120
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: Seminararbeit und Präsentation der Seminararbeit. Die Note setzt sich
zum Schluss zu 70% aus der Seminararbeit und zu 30% aus der Präsentation zusammen. Sowohl die Seminararbeit als auch die Präsentation werden in Gruppen zu 4-6 Studenten erstellt bzw. gehalten.
Prüfungsart: schriftlich und mündlichPrüfungsdauer (min): -Hausaufgaben: NeinHausarbeit: JaVortrag: JaGespräch: NeinWiederholung im Folgesemester: JaWiederholung am Semesterende: Nein
Beschreibung:
Modulbeschreibung
ENTWURF
Inhalt: 1. Einführung in Finanzinformationssysteme 2. Produktionsplanung und -steuerung3. Finanzinformationssysteme auf Basisebene4. Wertpapierhandelssysteme5. Kreditvergabe bei Finanzdienstleistern6. Transaction Banking7. Customer Relationship Management in Banken
Angestrebte Lernergebnisse: Überblick über betriebliche Informationssysteme und derenüberbetrieblicher Integration gewinnen
Aufzeigen von Referenzprozessen bei Finanzdienstleistern
Darstellung von verschiedenen Systemen, die bei Finanzdienstleisternzum Einsatz kommen
Aufbau und zentrale fachliche Zusammenhänge derInformationslogistik betrieblicher Informationssysteme in ausgewähltenFunktionsbereiche kennen
Kenntnisse der Modellierung von Informationssystemen anhandkomplexer fachlicher Modelle vertiefen
Eigenschaften und Anwendungsmöglichkeiten von Referenzmodellenkennen und bewerten können
(Empfohlene) Vorraussetzungen: Grundkenntnisse der Wirtschaftsinformatik
ENTWURF
Medienformen: Vorlesung und Übung
Literatur: Kurbel, K.: Produktionsplanung und –steuerung im EnterpriseResource Planning und Supply Chain Management, 6. Aufl.,Oldenbourg Verlag, München Wien 2005
Mertens, P., Integrierte Informationsverarbeitung, 16. Aufl.,Gabler,Wiesbaden, 2007
Scheer, A.-W.: Wirtschaftsinformatik - Referenzmodelle für industrielleGeschäftprozesse, 7. Aufl., Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg-NewYork, 1997
Stahlknecht, P.; Hasenkamp, U.: Einführung in dieWirtschaftsinformatik, 10.Auflage, Springer-Verlag 2002, Kapitel 7:Anwendungssysteme
Lern-/Lehrmethoden: Vorlesung und Übung
ENTWURF
Modulverantwortliche:Vorname: HelmutNachname: KrcmarMyTUM-Email: [email protected]
Dozent:1. Dozent:Vorname: HelmutNachname: KrcmarMyTUM-Email: [email protected]
2. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
3. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art:Name:SWS:
2. LV:Art:Name:SWS:
3. LV:Art:Name:SWS:
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: ENB Finance and Information Management
2. Studiengang:Name:
3. Studiengang:Name:
Stabsstelle QM, Stand 25.06.09
Allgemeine Daten:Modulnummer: -Modulbezeichnung (dt.): Projektseminar Management Support mit SAP-SystemenModulbezeichnung (en.): Seminar Management Support with SAP systemsModulniveau: MScKürzel: -Untertitel: -Semesterdauer: 1 SemesterHäufigkeit: WSSprache: DeutschECTS: 4
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 30Eigenstudiumsstunden: 90Gesamtstunden: 120
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: Seminararbeit, PräsentationenPrüfungsart: mündlich und schriftlich (50 : 50)Prüfungsdauer (min): -Hausaufgaben: NeinHausarbeit: JaVortrag: JaGespräch: JaWiederholung im Folgesemester: JaWiederholung am Semesterende: Nein
Beschreibung:Inhalt: Konzeption und Konfiguration von Informationssystemen für die
Unternehmensführung am Anwendungsbeispiel SAP BI. Projektmanagement, Konzeption einer Steuerungslogik, multidimensionale Datenmodellierung, ETL-Design, Reporting
Angestrebte Lernergebnisse: Am Ende der Veranstaltung sind die Studierenden in der Lage im Rahmen eines Projekts zur Einführung eines computergestützten Informationssystems für die Unternehmensführung (1) ein Projekt zu organisieren, (2) Anforderungen im Rahmen von Interviews zu erheben, (3) logische und physische Multidimensionale Datenmodelle zu erstellen, (4) bedarfsgerechte Berichte und Analysen von Unternehmensdaten zu realisieren. (3) und (4) erlernen die Studierenden am praktischen Beispiel SAP BI. Dazu setzen Sie sich in
(Empfohlene) Vorraussetzungen: -Medienformen: Folien, Skript, Übungen am SystemLiteratur: Bauer, A. und Günzel, H. (Hrsg.), (2004) Data Warehouse Systeme –
Architektur, Entwicklung, Anwendung, 2. Auflage., Heidelberg. Inmon, W. H. (2002): Building the Data Warehouse, 3. Auflage, Wiley & Sons, New York. Kemper, H.G.; Mehanna, W.; Unger, C. (2006): Business Intelligence - Grundlagen und praktische Anwendungen: Eine Einführung in die IT-basierte Managementunterstützung, Vieweg + Teubner, 2. Auflage, Wiesbaden. Mehrwald C. (2007) Datawarehousing mit SAP BW 7: BI in SAP Net Weaver 2004 – Architektur, Konzeption, Implementierung, dpunkt Verlag, Heidelberg.
Lern-/Lehrmethoden: Vorlesung, Tutorial mit Übungen am System, Experteninterviews
Modulbeschreibung
Modulverantwortliche:Vorname: Marco, Prof. Dr.Nachname: MeierEmail: [email protected]
Dozent:1. Dozent:Vorname: Marco, Prof. Dr.Nachname: MeierEmail: [email protected]
2. Dozent:Vorname:Nachname:Email:
3. Dozent:Vorname:Nachname:Email:
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art: SeminarName: Projektseminar Management Support mit SAP-SystemenSWS: 2
2. LV:Art:Name:SWS:
3. LV:Art:Name:SWS:
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: MSc Finanz- & Informationsmanagement (FIM)
2. Studiengang:Name:
3. Studiengang:Name:
Stabsstelle QM, Stand 25.06.09
Allgemeine Daten:Modulnummer: -Modulbezeichnung (dt.): Commodity and Credit Risk Management - FallstudienModulbezeichnung (en.): Commodity and Credit Risk Management - FallstudienModulniveau: MScKürzel: CCRM FallstudienUntertitel: -Semesterdauer: 1 SemesterHäufigkeit: WSSprache: DeutschECTS: 4
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 20Eigenstudiumsstunden: 100Gesamtstunden: 120
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: FallstudienPrüfungsart: SchriftlichPrüfungsdauer (min): 60Hausaufgaben: NeinHausarbeit: JaVortrag: NeinGespräch: NeinWiederholung im Folgesemester: JaWiederholung am Semesterende: Nein
Beschreibung:Inhalt: Definitions of resource management and general necessity of risk
management, with a special focus on resource and credit-risk management; determinantes of reliability and default risks; quantitative approach to improve measurement, regulation and management of credit risks; rating of credits using neural networks; characteristics of comodity trading; statistical analysis and management of commodity risks
Angestrebte Lernergebnisse: At the end of the module students are able to understand the the risks and challenges coming along with credits and comodity trading. Furthermore students will be able to apply independently quantitative methods to analyse and measure credit and comodity risks in a realistic case study scenario
(Empfohlene) Vorraussetzungen: -Medienformen: Fallbeschreibungen, Skript
Modulbeschreibung
Literatur: Steiner, M./Bruns, C.: Wertpapiermanagement, Stuttgart: Schäffer-Poeschel, 2007; Geman, H. (2005): Commodities and commodity derivatives, Chichester: John Wiley & Sons; Rathgeber, A. (2006): Eigen- und Fremdkapital als Derivate. In: WiSt, Heft 3, S. 133-140; Rathgeber, A./Steiner, M./Willinsky, C. (2005): Die Entwicklung des Kreditrisikomanagements in Banken. In: Zeitschrift für Bankrecht und Bankwirtschaft, 6/2005, S. 153-165; Rolfes, B. (1999): Gesamtbanksteuerung, Stuttgart: Schäffer-Poeschel; Saunders, A./Allen, L. (2002): Credit Risk Measurement, New York: Wiley & Sons; Smith, Stulz (1985): The Determinants of Firms‘ Hedging Policies. In: Journal of Financial and Quantitative Analysis 20(4), S. 391-405
Lern-/Lehrmethoden: Fallstudien
Modulverantwortliche:Vorname: Andreas, Prof. Dr.Nachname: RathgeberEmail: [email protected]
Dozent:1. Dozent:Vorname: Andreas, Prof. Dr.Nachname: RathgeberEmail: [email protected]
2. Dozent:Vorname: Christian Nachname: StepanekEmail: [email protected]
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art: FallstudienName: Commodity and Credit Risk Management - FallstudienSWS: 2
2. LV:Art:Name:SWS:
3. LV:Art:Name:SWS:
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: MSc Finanz- & Informationsmanagement (FIM)
2. Studiengang:Name:
3. Studiengang:Name:
Stabsstelle QM, Stand 25.06.09
Allgemeine Daten:Modulnummer: -Modulbezeichnung (dt.): Commodity and Credit Risk ManagementModulbezeichnung (en.): Commodity and Credit Risk ManagementModulniveau: MScKürzel: CCRMUntertitel: -Semesterdauer: 1 SemesterHäufigkeit: WSSprache: DeutschECTS: 4
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 30Eigenstudiumsstunden: 90Gesamtstunden: 120
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: KlausurPrüfungsart: SchriftlichPrüfungsdauer (min): 60Hausaufgaben: JaHausarbeit: NeinVortrag: NeinGespräch: NeinWiederholung im Folgesemester: JaWiederholung am Semesterende: Nein
Beschreibung:Inhalt: Definitions of resource management and general necessity of risk
management, with a special focus on resource and credit-risk management; determinantes of reliability and default risks; quantitative approach to improve measurement, regulation and management of credit risks; rating of credits using neural networks; characteristics of comodity trading; statistical analysis and management of commodity risks
Angestrebte Lernergebnisse: At the end of the module students are able to understand the the risks and challenges coming along with credits and comodity trading. Furthermore students will be able to apply quantitative methods to analyse and measure credit and comodity risks.
(Empfohlene) Vorraussetzungen: -Medienformen: Folien, Tafelarbeit, ÜbungsblätterLiteratur: Steiner, M./Bruns, C.: Wertpapiermanagement, Stuttgart: Schäffer-
Poeschel, 2007; Geman, H. (2005): Commodities and commodity derivatives, Chichester: John Wiley & Sons; Rathgeber, A. (2006): Eigen- und Fremdkapital als Derivate. In: WiSt, Heft 3, S. 133-140; Rathgeber, A./Steiner, M./Willinsky, C. (2005): Die Entwicklung des Kreditrisikomanagements in Banken. In: Zeitschrift für Bankrecht und Bankwirtschaft, 6/2005, S. 153-165; Rolfes, B. (1999): Gesamtbanksteuerung, Stuttgart: Schäffer-Poeschel; Saunders, A./Allen, L. (2002): Credit Risk Measurement, New York: Wiley & Sons; Smith, Stulz (1985): The Determinants of Firms‘ Hedging Policies. In: Journal of Financial and Quantitative Analysis 20(4), S. 391-405
Lern-/Lehrmethoden: Vorlesung, Fallstudien
Modulbeschreibung
Modulverantwortliche:Vorname: Andreas. Prof. Dr.Nachname: RathgeberEmail: [email protected]
Dozent:1. Dozent:Vorname: Andreas, Prof. Dr.Nachname: RathgeberEmail: [email protected]
2. Dozent:Vorname: Christian Nachname: StepanekEmail: [email protected]
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art: Vorlesung mit integrierten ÜbungseinheitenName: Commodity and Credit Risk ManagementSWS: 2
2. LV:Art:Name:SWS:
3. LV:Art:Name:SWS:
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: MSc Finanz- & Informationsmanagement (FIM)
2. Studiengang:Name:
3. Studiengang:Name:
Stabsstelle QM, Stand 25.06.09
ENTWURF
Allgemeine Daten:Modulnummer:Modulbezeichnung (dt.): WertpapiermanagementModulbezeichnung (en.): Investment AnalysisModulniveau: M.Sc.Kürzel:Untertitel:Semesterdauer: 1 SemesterHäufigkeit: WSSprache: DeutschECTS: 4
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 40Eigenstudiumsstunden: 80Gesamtstunden: 120
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: KlausurPrüfungsart: schriftlichPrüfungsdauer (min): 60 minHausaufgaben: NeinHausarbeit: NeinVortrag: NeinGespräch: NeinWiederholung im Folgesemester: JaWiederholung am Semesterende: Nein
Beschreibung:Inhalt: Institutionelle und rechtliche Grundlagen von Wertpapierbörsen / Aktien-
u. Anleihenhandel, Statistische und theoretische Grundlagen, Anleihen und Swaps, Forward und Futures, Grundlagen der Optionspreistheorie, Portfolio- und Kapitalmarkttheorie, Performance Messung
Angestrebte Lernergebnisse: Nach der Teilnahme an der Vorlesung sind die Studierenden in der Lage die in der Vorlesung behandelten Finanzmarktinstrumente-/produkte (Aktien, Anleihen, Swaps, Forwards, Futures und Optionen) hinsichtlich ihrer jeweiligen Funktionsweise und Struktur zu erläutern. Insbesondere sind die Studierenden auch in der Lage diese Finanzmarktinstrumente-/produkte zu analysieren und anhand geeigneter mathematischer Modelle zu bewerten. Zudem erlangen die Studierenden abschließende Kenntnisse in der Portfolio- und Kapitalmarkttheorie.
(Empfohlene) Vorraussetzungen: Angleichungskurs "Investition & Finanzierung"Medienformen: Folien, Tafelarbeit, Übungsblätter
Modulbeschreibung
ENTWURF
Literatur: Pflichtliteratur: Steiner, M./Bruns, C./Stöckl, S.: Wertpapiermanagement, Stuttgart: Schäffer-Poeschel, 2012Weiterführende Literatur:Bamberg, G./Coenenberg, A.G./Krapp M.: Betriebswirtschaftliche Entscheidungslehre, München: Vahlen, 2008Elton, E.J./Gruber M. J.: Modern Portfolio Theory and Investment Analysis, New York: Wiley, 2007Handwörterbuch des Bank- und Finanzwesens (HWF), hrsg von Gerke, W. und Steiner, M., 3. Aufl., Band VI, Stuttgart: Schäffer-Poeschel, 2001Hull, J.C.: Optionen, Futures und andere Derivate, München: Pearson, 2009Jorion, P.: Value at Risk, Chicago USA: Irwin, 2007Perridon, L./Steiner, M./Rathgeber A.: Finanzwirtschaft der Unternehmung, München: Vahlen, 2009Poddig, T.; Dichtl, H.; Petersmeier, K.: Statistik, Ökonometrie, Optimierung, Bad Soden/Ts.: Uhlenbruch, 2008Tuckman, B.: Fixed Income Securities, Hoboken USA: Wiley & Sons, 2002
Lern-/Lehrmethoden: Vorlesung, Übung, Übungsaufgaben zum Selbststudium
Modulverantwortliche:Vorname: Prof. Dr. AndreasNachname: RathgeberMyTUM-Email: [email protected]
Dozent:1. Dozent:Vorname: Prof. Dr. AndreasNachname: RathgeberMyTUM-Email: [email protected]
2. Dozent:Vorname: Dr. StefanNachname: StöcklMyTUM-Email: [email protected]
3. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art: VorlesungName: Investment AnalysisSWS: 2
2. LV:Art: ÜbungName: Investment Analysis
SWS:Übungsveranstaltung ist bzgl. Stundenumfang in die Vorlesung integriert
ENTWURF
3. LV:Art:Name:SWS:
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: M.Sc. Finanz- & Informationsmanagement
2. Studiengang:Name:
3. Studiengang:Name:
Stabsstelle QM, Stand 25.06.09
ENTWURF
Allgemeine Daten:Modulnummer:
Modulbezeichnung (dt.):Materials Resource Management and Green Information Systems
Modulbezeichnung (en.):Materials Resource Management and Green Information Systems
Modulniveau: M.Sc.Kürzel:Untertitel:Semesterdauer: 1 SemesterHäufigkeit: WSSprache: DeutschECTS: 6
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 60Eigenstudiumsstunden: 120Gesamtstunden: 180
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: KlausurPrüfungsart: SchriftlichPrüfungsdauer (min): 60Hausaufgaben: NeinHausarbeit: NeinVortrag: NeinGespräch: NeinWiederholung im Folgesemester: JaWiederholung am Semesterende: Nein
Beschreibung:Inhalt: Die Verfügbarkeit und Preisstabilität von Rohstoffen hat bei
Unternehmen aus vielen Branchen direkte Wirkung auf den Unternehmenswert. Der Umgang mit Verfügbarkeitsrisiken, unsicheren langfristigen Preisentwicklungen und kurzfristigen Preisschwankungen stellt Unternehmen vor große Herausforderungen. In dieser Vorlesung werden verschiedene Methoden und Modelle betrachtet, die die Rohstoffproblematik aus Unternehmenssicht adressieren. Zu diesem Zweck werden zunächst wichtige Begrifflichkeiten wie "Rohstoff", "Knappheit", "Seltenheit" oder "Vorkommen" diskutiert und Rohstoffrisiken und unternehmerische Absicherungsmaßnahmen strukturiert dargestellt. Weiterhin werden verschiedene Modelle zur Erklärung bzw. Prognose von Rohstoffpreisen (z.B. das Hotelling-Modell und seine Kritik) sowie Indikatoren zur Bewertung von Rohstoffknappheit vorgestellt. Nach der Behandlung wichtiger Akteure auf dem Rohstoffmarket wird die Knappheit von Rohstoffen am Beispiel seltener Erden konkret behandelt. Darauf aufbauend werden die besprochenen Inhalte anhand des Einsatzes von Informationstechnologie zur Bekämpfung der Rohstoffproblematik vertieft. Hierbei wird insbesondere auf die Begrifflichkeiten Green IT, Green IS und Metals & Minerals Informatics eingegangen und deren Einsatzpotenziale beleuchtet. Abschließend wird ein Verfahren zur Prognose der Auswirkungen von Rohstoffknappheit durch die Modellierung von Wertschöpfungsnetzen vorgestellt.
Modulbeschreibung
ENTWURF
Angestrebte Lernergebnisse: Am Ende der Veranstaltung sind die Studierenden in der Lage die Herausforderungen und Chancen von Rohstoffrisiken und Absicherungsmaßnahmen zu kennen und zu bewerten. Weiterhin entwickeln die Studierenden ein grundlegendes Verständnis der Potenziale und Wirkungsweisen, die die Informationstechnologie zur Lösung der vorgestellten Rohstoffproblematik bietet. Darüber hinaus werden die Studenten Einsicht in die Zusammenhänge von Rohstoffpreisen und wichtigen Preisfaktoren gewinnen und in der Lage sein, die Preisentwicklung auf Basis dieser Faktoren und weiterer Indikatoren (wie z.B. Events) zu analysieren. Mit empirischen Analysen werden sie die Möglichkeiten und Grenzen theoretischer Preismodelle erkennen. Auf Basis dieser Erkenntnisse können die Studierenden nach ihrem Abschluss einen wertvollen Beitrag zur Bewältigung der Rohstoffproblematik und einer drohenden Rohstoffkrise leisten.
(Empfohlene) Vorraussetzungen: KeineMedienformen: Semesterapparat, Folien, TafelarbeitLiteratur:Lern-/Lehrmethoden: Vorlesung
Modulverantwortliche:Vorname: Andreas Nachname: RathgeberMyTUM-Email: [email protected]
Dozent:1. Dozent:Vorname: Andreas Nachname: RathgeberMyTUM-Email: [email protected]
2. Dozent:Vorname: GilbertNachname: FridgenMyTUM-Email: [email protected]
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art: Vorlesung
Name:Materials Resource Management and Green Information Systems
SWS: 2
2. LV:Art:Name:SWS:
3. LV:Art:Name:SWS:
Zuordnung zum Curriculum:
ENTWURF
1. Studiengang:Name: M.Sc. Finanz- & Informationsmanagement
2. Studiengang:Name:
3. Studiengang:Name:
Stabsstelle QM, Stand 25.06.09
Allgemeine Daten:Modulnummer: -Modulbezeichnung (dt.): Unternehmensanalyse und Berichterstattung Modulbezeichnung (en.): Corporate Analysis and ReportingModulniveau: MScKürzel: -Untertitel: -Semesterdauer: 1 SemesterHäufigkeit: WSSprache: DeutschECTS: 4
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 30Eigenstudiumsstunden: 90Gesamtstunden: 120
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: Die Prüfungsleistung wird in Form einer Hausarbeit erbracht, in welcher
die Studierenden ein Fallstudie bearbeiten müssen. Dabei soll nachgewiesen werden, dass sie in der Lage sind, die in der Vorlesung erworbenen Fähigkeiten auf einen konkreten Fall anzuwenden und einen eigenen Lösungsvorschlag zu entwickeln.
Prüfungsart: schriftlichPrüfungsdauer (min): -Hausaufgaben: NeinHausarbeit: JaVortrag: NeinGespräch: NeinWiederholung im Folgesemester: JaWiederholung am Semesterende: Nein
Beschreibung:Inhalt: In diesem Modul werden Kenntnisse und Fähigkeiten in folgenden
Bereichen vermittelt: Grundlagen der Bewertung und Bilanzierung, finanzwirtschaftliche, erfolgswirtschaftliche und strategische Jahresabschlussanalyse, einfach und umfassende Prognose der wertrelevanten Überschüsse.
Angestrebte Lernergebnisse: Nach der Teilnahme an der Modulveranstaltung sind die Studierenden in der Lage, einen Geschäfsbericht zu analysieren und können verschiedene Performancekennzahlen benutzen. Sie sind in der Lage, die Auswirkungen unterschiedlicher Bilanzierungsregeln auf die Performance zu beurteilen und die Beeinflussbarkeit der im Jahresabschluss enthaltenen Zahlen zu erfassen. Des Weiteren werden sie befähigt, die Auswirkungen von Entscheidungen auf Performancekennzahlen darzustellen. Folglich sind sie nach der Veranstaltung in der Lage, Entscheidungen auf Basis der im Jahresabschluss enthaltenen Informationen zutreffend beurteilen zu können.
(Empfohlene) Vorraussetzungen: Grundlegende Kenntnisse in Buchhaltung und Bilanzierung.Medienformen: Folien
Modulbeschreibung
Literatur: Coenenberg, A.G./Haller, A./Schultze, W. (2009): Jahresabschluss und Jahresabschlussanalyse, 21. Auflage, Stuttgart 2009; Coenenberg, A.G./Haller, A./Schultze, W. (2009): Jahresabschluss und Jahresabschlussanalyse - Aufgaben und Lösungen, 13. Auflage, Stuttgart 2009.
Lern-/Lehrmethoden: Das Modul besteht aus einer Vorlesung. Die Inhalte der Vorlesung werden durch Vortrag und Präsentation vermittelt. Die Studierenden sollen zum Studium der Literatur und der inhaltlichen Auseinandersetzung mit dem Thema angeregt werden. Daneben sollen sie eigenständig die in der Literatur enthaltenen Übungsaufgaben bearbeiten.
Modulverantwortliche:Vorname: Wolfgang, Prof. Dr.Nachname: SchultzeEmail: [email protected]
Dozent:1. Dozent:Vorname: Wolfgang, Prof. Dr.Nachname: SchultzeEmail: [email protected]
2. Dozent:Vorname:Nachname:Email:
3. Dozent:Vorname:Nachname:Email:
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art: VorlesungName: Unternehmensanalyse und Berichterstattung SWS: 2
2. LV:Art:Name:SWS:
3. LV:Art:Name:SWS:
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: MSc Finanz- & Informationsmanagement (FIM)
2. Studiengang:Name:
3. Studiengang:Name:
Stabsstelle QM, Stand 25.06.09
ENTWURF
Allgemeine Daten:Modulnummer:Modulbezeichnung (dt.): Supply Chain Management IIModulbezeichnung (en.): Supply Chain Management IIModulniveau: MScKürzel:Untertitel:Semesterdauer: 1 SemesterHäufigkeit: SSSprache: DeutschECTS: 4
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 30Eigenstudiumsstunden: 90Gesamtstunden: 120
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: Im Laufe des Semester wird den Studierenden die Teilnahme am
Online-Game auf freiwilliger Basis angeboten. Die Spielstrategie soll anhand einer Datenanalyse sowie den erlernten Kenntnissen aus der Vorlesung im Rahmen einer kurzen Hausarbeit begründet werden. Damit kann das Online-Game insgesamt (Spielergebnis und Hausarbeit) die Endnote um 1-2 Notenstufen verbessern. Die Inhalte der Vorlesung sowie die Übungsaufgaben werden regulär im Rahmen einer Klausur schriftlich geprüft.
Prüfungsart: schriflichPrüfungsdauer (min): 60Hausaufgaben: neinHausarbeit: jaVortrag: neinGespräch: neinWiederholung im Folgesemester: jaWiederholung am Semesterende: nein
Beschreibung:
Modulbeschreibung
ENTWURF
Inhalt: Konfiguration von Supply Chains (Produktion und Distribution);Einsatz von Prognoseverfahren;Einsatz von Lagerhaltungspolitiken (Bestandsmanagement);Unsicherheit und Information;Grundlagen der Transportlogistik
Angestrebte Lernergebnisse:
Nach der Teilnahme an der Modulveranstaltung sind die
Studierenden in der Lage, Phänomene in Supply Chains und die
Aufgaben
des Supply Chain Managements zu verstehen.
Im Rahmen eines Online-Spiels sollen die
Studenten passende Prognoseverfahren und
Lagerhaltungspolitiken anwenden können,
Standort- und Standorttypentscheidungen
treffen sowie geeignete Transportmodi anwenden.
(Empfohlene) Vorraussetzungen: Grundlegende Kenntnisse der Statistik
ENTWURF
Medienformen: Präsentationen, Fallbeschreibungen, Online-Game
Literatur: Abele, E., Meyer, T., Näher, U., Strube, G.: Global production, Springer, 2008Makridakis, S. G., Wheelwright, S. C., Hyndman, R. J.: Forecasting methods and applications, John Wiley, 1998 Simchi-Levi, D. und E., Kaminsky, P.: Designing and Managing the Supply Chain, 3. Aufl., McGraw-Hill, 2008Silver, E. A., Pyke, D. F., Peterson, R.: Inventory Management and Production Planning and Scheduling, 3. Aufl., John Wiley, 1998Stadtler, H., Kilger, C.: Supply Chain Management and Advanced Planning, 4. Aufl., Springer Berlin, 2008Tempelmeier, H.: Bestandsmanagement in Supply Chains, Norderstedt, 3. Aufl., 2010Tempelmeier, H.: Material-Logistik, 7. Aufl., Springer, 2008
Lern-/Lehrmethoden: Präsentationen, Gruppenarbeit
ENTWURF
Modulverantwortliche:Vorname: AxelNachname: TumaMyTUM-Email: [email protected]
Dozent:1. Dozent:Vorname: AxelNachname: TumaMyTUM-Email: [email protected]
2. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
3. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art: VorlesungName: Supply Chain Management IISWS: 3
2. LV:Art:Name:SWS:
3. LV:Art:Name:SWS:
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: MSc Finanz- & Informationsmangement (FIM)
2. Studiengang:Name:
3. Studiengang:Name:
Stabsstelle QM, Stand 25.06.09
ENTWURF
Allgemeine Daten:Modulnummer:Modulbezeichnung (dt.): Cases in Optimization & SimulationModulbezeichnung (en.): Cases in Optimization & SimulationModulniveau: MScKürzel:Untertitel:Semesterdauer: 1 SemesterHäufigkeit: WS und SSSprache: DeutschECTS: 4
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 20Eigenstudiumsstunden: 100Gesamtstunden: 120
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: Im Laufe des Semester wird von den Studierenden die
Implementierung eines Modells in ILOG oder in Plant Simulation sowie die Anfertigung einer Seminararbeit (Gewichtung 75 %) erwartet. Abschließend findet eine Präsentation (Gewichtung 25 %) der Ergebnisse statt.
Prüfungsart: mündlich & schriflichPrüfungsdauer (min):Hausaufgaben: neinHausarbeit: jaVortrag: jaGespräch: neinWiederholung im Folgesemester: jaWiederholung am Semesterende: nein
Beschreibung:
Modulbeschreibung
ENTWURF
Inhalt: Grundlagen der Modellbildung, Optimierung und Simulation;Warteschlangentheorie, stochastische Verteilungen;Einführung in ILOG Development Studio und das Simulations-Tool "Plant Simulation";Mathematische Modellierung der Themenstellungen;Modellierung realer Systeme auf Basis von Standardbausteinen Durchführung und Auswertung einer Optimierungs- oder Simulationsstudie- Präsentation und Dokumentation der Ergebnisse
Angestrebte Lernergebnisse:
Nach der Teilnahme an der Modulveranstaltung sind die
Studierenden in der Lage, reale Problemstellungen und Systeme
zu analysieren und ein abstraktes Modell zu erstellen. Zusätzlich
werden die Studierenden befähigt, die Ergebnisse der
Optimierungen zu analysieren, zu interpretieren und im
Rahmen einer Präsentation darzustellen.
(Empfohlene) Vorraussetzungen: Für eine erfolgreiche Teilnahme an dem Seminar werden grundsätzlich gute PC-Kenntnisse und Erfahrung bei der Einarbeitung in ein Software-Tool vorausgesetzt.
ENTWURF
Medienformen: Präsentationen, Skript, Fallbeschreibungen
Literatur: Bangsow, Steffen: "Fertigungssimulationen mit Plant Simulation und SimTalk". Carl Hanser-Verlag, München, 2008.Bungartz, Hans-Joachim et al.: "Modellbildung und Simulation: Eine anwendungsorientierte Einführung". Springer-Verlag, Berlin, 2009.Domschke, W.; Drexl, A.: Einführung in Operations Research, Springer, 2009Stadtler, H.; Kilger, C.: Supply Chain Management and Advanced Planning: Concepts, Models, Software, and Case Studies, 2007www.ilog.de
Lern-/Lehrmethoden: Präsentationen, Gruppenarbeit
ENTWURF
Modulverantwortliche:Vorname: AxelNachname: TumaMyTUM-Email: [email protected]
Dozent:1. Dozent:Vorname: AxelNachname: TumaMyTUM-Email: [email protected]
2. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
3. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art: SeminarName: Cases in Optimization & SimulationSWS: 3
2. LV:Art:Name:SWS:
3. LV:Art:Name:SWS:
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: MSc Finanz- & Informationsmanagement (FIM)
2. Studiengang:Name:
3. Studiengang:Name:
Stabsstelle QM, Stand 25.06.09
Allgemeine Daten:Modulnummer: MA9973Modulbezeichnung (dt.): Zeitstetige Finanzmathematik (FIM)Modulbezeichnung (en.): Continuous Time Finance (FIM)Modulniveau: MScKürzel: CTFUntertitel: -Semesterdauer: 1 SemesterHäufigkeit: SSSprache: Deutsch/EnglischECTS: 4
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 45Eigenstudiumsstunden: 75Gesamtstunden: 120
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: KlausurPrüfungsart: schriftlichPrüfungsdauer (min): 60-90Hausaufgaben: NeinHausarbeit: NeinVortrag: NeinGespräch: NeinWiederholung im Folgesemester: JaWiederholung am Semesterende: Nein
Beschreibung:Inhalt: Stochastic processes, Itô calculus, Financial markets, Arbitrage and
completeness, Pricing and hedging of contingent claims, Black-Scholes model and generalizations, Pricing of exotic options, Numerical methods. Voluntarily: Implementation of financial models (Monte Carlo simulation, Fourier Pricing, etc.)
Angestrebte Lernergebnisse: At the end of the module, students are able to understand the theoretical background of financial models in continuous time. Derivatives, such as European options, are priced within the seminal model of Black and Scholes for the description of stock prices. The theoretical background includes the notion of no-arbitrage, completeness, and the risk neutral valuation principle. Moreover, students can participate in a voluntary computer tutorial to learn how to implement different numerical methods and pricing formulas.
(Empfohlene) Vorraussetzungen: MA9972 (Discrete Time Finance), MA4405 (Quantitative Methods in Finance/Stochastic Analysis)
Medienformen: Semesterapparat, Folien, Tafel, Übungsblätter, freiwillige Programmierübungen
Literatur: R. Zagst: Interest Rate Management, Springer Finance, 2002.N.H. Bingham und R. Kiesel: Risk-Neutral Valuation: Pricing and Hedging Financial Derivatives, Springer Finance, 2004. S.E. Shreve: Stochastic Calculus for Finance II: Continuous-Time Models, Springer Finance, 2004.J.C. Hull: Options, Futures, and Other Derivatives, Prentice-Hall, 2006.M. Musiela und M. Rutkowski: Martingale Methods in Financial Modelling, Vol. 36, Springer, 2005.
Modulbeschreibung
Lern-/Lehrmethoden: Vorlesung, Übung, Übungsaufgaben zum Selbststudium, freiwilliges Programmierpraktikum
Modulverantwortliche:Vorname: Rudi, Prof. Dr.Nachname: ZagstMyTUM-Email: [email protected]
Dozent:1. Dozent:Vorname: Rudi, Prof. Dr.Nachname: ZagstMyTUM-Email: [email protected]
2. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
3. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art: VorlesungName: Continuous Time FinanceSWS: 2
2. LV:Art: ÜbungName: Continuous Time FinanceSWS: 1
3. LV:Art: Computer TutorialName: Continuous Time FinanceSWS: 1 SWS voluntarily (ungraded/no ECTS)
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: MSc Finanz- & Informationsmanagement (FIM)
2. Studiengang:Name:
3. Studiengang:Name:
Stabsstelle QM, Stand 25.06.09
Allgemeine Daten:Modulnummer: MA4711Modulbezeichnung (dt.): KreditderivateModulbezeichnung (en.): Credit DerivativesModulniveau: MScKürzel: -Untertitel: -Semesterdauer: 1 SemesterHäufigkeit: WSSprache: EnglischECTS: 4
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 45Eigenstudiumsstunden: 75Gesamtstunden: 120
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: Klausur bzw. mündliche PrüfungPrüfungsart: schriftlich bzw. mündlich (je nach Teilnehmerzahl)Prüfungsdauer (min): 60 (schriftlich) bzw. 30 (mündlich)Hausaufgaben: NeinHausarbeit: NeinVortrag: NeinGespräch: NeinWiederholung im Folgesemester: NeinWiederholung am Semesterende: Ja
Beschreibung:Inhalt: This lecture provides the theoretical foundation for the pricing of credit
derivatives. For the valuation of univariate products, various specifications of so-called structural models are discussed. Then, focus is put on reduced form models, including popular examples. For the pricing of portfolio derivatives, copula models, multivariate structural models, and CIID models are investigated.
Angestrebte Lernergebnisse: Students are able to analyse the risk involved in credit derivatives. They have a firm overview on commonly used default models (including their distinct advantages and shortfalls) and are able to use them to price credit derivatives.
(Empfohlene) Vorraussetzungen: MA2409 (Probability Theory), MA3702 (CTF)Medienformen: Semesterapparat, Folien, Tafelarbeit, Übungsblätter (Hausaufgaben),
Computer ÜbungenLiteratur: T. Bielecki & M. Rutkowski (2002): Credit Risk: Modeling, Valuation, and
Hedging N. Bingham & R. Kiesel (2004): Risk Neutral Valuation: Pricing and Hedging of Financial Derivatives P. Schönbucher (2003): Credit Derivatives Pricing Models R. Zagst (2002): Interest Rate Management
Lern-/Lehrmethoden: Vorlesung, Übung, Übungsaufgaben zum Selbststudium, Übungen am Computer
Modulverantwortliche:Vorname: Matthias, Prof. Dr.Nachname: Scherer
Modulbeschreibung
MyTUM-Email: [email protected]
Dozent:1. Dozent:Vorname: Matthias, Prof. Dr.Nachname: SchererMyTUM-Email: [email protected]
2. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
3. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art: VorlesungName: Credit DerivativesSWS: 2
2. LV:Art: ÜbungName: Credit DerivativesSWS: 1
3. LV:Art:Name:SWS:
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: MSc Finanz- & Informationsmanagement (FIM)
2. Studiengang:Name: MSc Math. in Finance and Actuarial Science (FAS)
3. Studiengang:Name: MSc Mathematik (M)
4. Studiengang:
Allgemeine Daten:Modulnummer: MA9972Modulbezeichnung (dt.): Zeitdiskrete Finanzmathematik (FIM)Modulbezeichnung (en.): Discrete Time Finance (FIM)Modulniveau: MScKürzel: DTFUntertitel: -Semesterdauer: 1 SemesterHäufigkeit: WSSprache: Deutsch/EnglischECTS: 4
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 45Eigenstudiumsstunden: 75Gesamtstunden: 120
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: KlausurPrüfungsart: schriftlichPrüfungsdauer (min): 60-90 minHausaufgaben: NeinHausarbeit: NeinVortrag: NeinGespräch: NeinWiederholung im Folgesemester: JaWiederholung am Semesterende: Nein
Beschreibung:Inhalt: Single-Period Financial Markets, Multi-Period Financial Markets, Absence
of Arbitrage and Completeness, The Binomial or Cox-Ross-Rubinstein Model, Pricing of Contingent Claims
Angestrebte Lernergebnisse: At the end of the module students are able to understand the fundamentals of mathematical finance in discrete time and will be able to evaluate financial derivatives in single- and multi-period financial markets.
(Empfohlene) Vorraussetzungen: -Medienformen: Präsentation, TafelLiteratur: S.R. Pliska: Introduction to Mathematical Finance: Discrete Time Models,
Blackwell Publishers Inc., 2000.Shreve, S.E.: Stochastic calculus for Finance I: The Binomial Asset Pricing Model. Springer Finance, 2004. N.H. Bingham und R. Kiesel: Risk-Neutral Valuation: Pricing and Hedging Financial Derivatives, Springer Finance, 2004.J.C. Hull: „Optionen, Futures, und andere Derivative“, Pearson Studium, 2006J.C. Hull: Options, Futures, and Other Derivatives, Prentice-Hall, 2006.P. Wilmott: Quantitative Finance, John Wiley & Sons, 2001.
Lern-/Lehrmethoden: Vorlesung, Übung, Übungsaufgaben zum Selbststudium
Modulverantwortliche:Vorname: Rudi, Prof. Dr.Nachname: ZagstMyTUM-Email: [email protected]
Modulbeschreibung
Dozent:1. Dozent:Vorname: Rudi, Prof. Dr.Nachname: ZagstMyTUM-Email: [email protected]
2. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
3. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art: VorlesungName: Discrete Time FinanceSWS: 2
2. LV:Art: ÜbungName: Discrete Time FinanceSWS: 1
3. LV:Art:Name:SWS:
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: MSc Finanz- & Informationsmanagement (FIM)
2. Studiengang:Name:
3. Studiengang:Name:
Stabsstelle QM, Stand 25.06.09
Allgemeine Daten:Modulnummer: MA9974Modulbezeichnung (dt.): FinanzökonometrieModulbezeichnung (en.): Financial EconometricsModulniveau: MScKürzel: -Untertitel: -Semesterdauer: 1 SemesterHäufigkeit: WSSprache: EnglischECTS: 4
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 45Eigenstudiumsstunden: 75Gesamtstunden: 120
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: KlausurPrüfungsart: schriftlichPrüfungsdauer (min): 60Hausaufgaben: NeinHausarbeit: NeinVortrag: NeinGespräch: NeinWiederholung im Folgesemester: JaWiederholung am Semesterende: Nein
Beschreibung:Inhalt: This course is an intensive introduction to various econometric concepts
used in applied financial research. The emphasis will be on developing and applying regression-based techniques in both cross-sectional and time-series contexts. Their usefulness will also be examined in the light of current financial studies.
Angestrebte Lernergebnisse: At the end of the module the students are able to analyze cross-sectional and time-series data with regression-based techniques. Furthermore, the students will learn how to set up and to estimate econometric models that can be used to test theories or to make forecasts.
(Empfohlene) Vorraussetzungen: -Medienformen: Semesterapparat, Folien, Tafelarbeit, ÜbungsblätterLiteratur: Econometric Analysis, Greene, W.H. (2008), 6th ed., New York: Prentice
Hall. Additional Reading: Market Risk Analysis: Quantitative Methods in Finance (Market Risk Analysis). Carol Alexander. Wiley; Har/Cdr edition 2008.
Lern-/Lehrmethoden: Vorlesung, Übung, Übungsaufgaben zum Selbststudium
Modulverantwortliche:Vorname: Rudi, Prof. Dr.Nachname: ZagstMyTUM-Email: [email protected]
Dozent:
Modulbeschreibung
1. Dozent:Vorname: Marcos, Prof. Dr.Nachname: EscobarEmail: [email protected]
2. Dozent:Vorname:Nachname:Email:
3. Dozent:Vorname:Nachname:Email:
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art: Vorlesung Name: Financial EconometricsSWS: 2
2. LV:Art: ÜbungName: Financial EconometricsSWS: 1
3. LV:Art:Name:SWS:
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: MSc Finanz- & Informationsmanagement (FIM)
2. Studiengang:Name:
3. Studiengang:Name:
Stabsstelle QM, Stand 25.06.09
Allgemeine Daten:Modulnummer: MA3703Modulbezeichnung (dt.): ZinsmärkteModulbezeichnung (en.): Fixed Income MarketsModulniveau: MScKürzel: -Untertitel: -Semesterdauer: 1 SemesterHäufigkeit: WSSprache: Deutsch/EnglischECTS: 4
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 45Eigenstudiumsstunden: 75Gesamtstunden: 120
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: KlausurPrüfungsart: schriftlichPrüfungsdauer (min): 60Hausaufgaben: NeinHausarbeit: NeinVortrag: NeinGespräch: NeinWiederholung im Folgesemester: NeinWiederholung am Semesterende: Ja
Beschreibung:Inhalt: Coupon Bonds, Forward Agreements on Coupon Bonds, Modeling of
Fixed Income Markets, Pricing of Contigent Claims, Short-Rate Models, Health-Jarrow-Morton Framework, Multi-Factor Models, LIBOR Market Model, Interest-Rate Derivates (Futures, Swaps, Caps, Floors, Options), Management of Interst Rate Risk.
Angestrebte Lernergebnisse: At the end of the module students are able to understand the fundamentals of Fixed Income Markets, will be able to evaluate interest rate derivatives, and manage interest rate risk.
(Empfohlene) Vorraussetzungen: MA9973 (Continuous Time Finance), MA4405 (Quantitative Methods in Finance/Stochastic Analysis)
Medienformen: Semesterapparat, Folien, Tafelarbeit, ÜbungsblätterLiteratur: R.Zagst: „Interest Rate Management“, Springer Finance, 2002
D. Brigo and F. Mercurio: „Interest-Rate Models: Theory and Practice”, Springer Finance, 2005J.C. Hull: “Options, Futures and Other Derivatives”, Prentice-Hall, 2008, M. Musiela and M. Rutkowski: “Martingale Methods in Financial Modelling”, Vol. 36, Springer, 2005R. Rebonato: “Interest-Rate Option Models“, John Wiley & Sons, 1998R. Rebonato: “Modern Pricing of Interest-Rate Derivatives: The LIBOR Market Model and Beyond“, Princeton University Press, 2002
Lern-/Lehrmethoden: Vorlesung, Übung, Übungsaufgaben zum Selbststudium
Modulverantwortliche:Vorname: Rudi, Prof. Dr.
Modulbeschreibung
Nachname: ZagstMyTUM-Email: [email protected]
Dozent:1. Dozent:Vorname: Rudi, Prof. Dr.Nachname: ZagstMyTUM-Email: [email protected]
2. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
3. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art: VorlesungName: Fixed Income MarketsSWS: 2
2. LV:Art: ÜbungName: Fixed Income MarketsSWS: 1
3. LV:Art:Name:SWS:
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: MSc Finanz- & Informationsmanagement (FIM)
2. Studiengang:Name: MSc Math. in Finance and Actuarial Science (FAS)
3. Studiengang:Name: MSc Mathematik (M)
4. Studiengang:Name: MSc Math. in Operations Research (OR)
Stabsstelle QM, Stand 25.06.09
Allgemeine Daten:Modulnummer: MA9974Modulbezeichnung (dt.): Handelsseminar und InvestitionsrisikomanagementModulbezeichnung (en.): Trading Seminar and Investment Risk ManagementModulniveau: MScKürzel: -Untertitel: -Semesterdauer: 2 SemesterHäufigkeit: SS und WSSprache: Deutsch/EnglischECTS: 6
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 60Eigenstudiumsstunden: 120Gesamtstunden: 180
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: Klausur (2/3 der Modulleistung), Hausarbeit über Hedge Funds (1/3 der
Modulleistung)Prüfungsart: schriftlichPrüfungsdauer (min): 60 + 60 (2 Teilprüfungen) + HausarbeitHausaufgaben: NeinHausarbeit: JaVortrag: NeinGespräch: NeinWiederholung im Folgesemester: JaWiederholung am Semesterende: Nein
Beschreibung:Inhalt: This course treats the practical side of financial markets, in particular
options trading and special aspects on hedge funds.Angestrebte Lernergebnisse: After attending the module courses, the students are able to trade and
hedge options, explain the importance of the greeks and construct option strategies based on plain vanilla options. Furthermore, they can characterize hedge funds and specific hedge fund strategies and handle quantitative methodologies for hedge fund data analysis.
(Empfohlene) Vorraussetzungen: Discrete Time Finance (FIM)Medienformen: Semesterapparat, Folien, Tafelarbeit, ÜbungsblätterLiteratur: -Lern-/Lehrmethoden: Vorlesung, Übung, Übungsaufgaben zum Selbststudium
Modulverantwortliche:Vorname: Rudi, Prof. Dr.Nachname: ZagstMyTUM-Email: [email protected]
Dozent:1. Dozent:Vorname: Luis, Prof. Dr.Nachname: SecoEmail: [email protected]
Modulbeschreibung
2. Dozent:Vorname: Michael, Dr.Nachname: SmithEmail: [email protected]
3. Dozent:Vorname:Nachname:Email:
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art: Vorlesung Name: Hedge FundsSWS: 2
2. LV:Art: ÜbungName: Hedge FundsSWS: 1
3. LV:Art: SeminarName: Trading SeminarSWS: 1
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: MSc Finanz- & Informationsmanagement (FIM)
2. Studiengang:Name:
3. Studiengang:Name:
Stabsstelle QM, Stand 25.06.09
Allgemeine Daten:Modulnummer: MA5709Modulbezeichnung (dt.): Investmentstrategien Modulbezeichnung (en.): Investment StrategiesModulniveau: MScKürzel: -Untertitel: -Semesterdauer: 1 SemesterHäufigkeit: WS, unregelmäßigSprache: EnglischECTS: 4
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 45Eigenstudiumsstunden: 75Gesamtstunden: 120
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: KlausurPrüfungsart: schriftlichPrüfungsdauer (min): 60Hausaufgaben: NeinHausarbeit: NeinVortrag: NeinGespräch: NeinWiederholung im Folgesemester: NeinWiederholung am Semesterende: Ja
Beschreibung:Inhalt: This course gives an overview on the most important static and dynamic
investment strategies and presents their mathematical background. It is supplemented by an introduction to stochastic control methods and utility maximization.
Angestrebte Lernergebnisse: At the end of the module students are able tocreate new investment strategies, evaluate their present values, analyse the risk of different strategies and apply different concepts of modern finance in the given context.
(Empfohlene) Vorraussetzungen: MA2409 (Probability Theory), MA3702 (CTF)Medienformen: Semesterapparat, Folien, Tafelarbeit, Übungsblätter
Modulbeschreibung
Literatur: R. Zagst: „Interest Rate Management”, Springer Finance, 2002S.E. Shreve: “Stochastic calculus for Finance II: Continuous- Time Models”, Springer Finance, 2004 J.C. Hull: „Options, Futures, and Other Derivatives“, Prentice-Hall, 2006K. Hinderer: „Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie“, Springer, 1972 R.C. Merton: „Continuous-Time Finance”, Blackwell Publishers Inc., 1992 R. Korn, E. Korn: „Optionsbewertung und Portfolio-Optimierung: Moderne Methoden der Finanzmathematik”, Vieweg und Teubner, 2001R. Korn: „Optimal Portfolios: Stochastic Models for Optimal Investment and Risk Management in Continuous Time”, World Scientific, 1997I. Karatzas, S.E. Shreve: „Methods of Mathematical Finance“, Springer, 2004R. Bellman: „Dynamic Programming”, Princeton University Press”, 1957S.E. Dreyfus: „Dynamic programming and the calculus of variations”, Academic Press Inc., 1965
Lern-/Lehrmethoden: Vorlesung, Übung, Übungsaufgaben zum Selbststudium
Modulverantwortliche:Vorname: Rudi, Prof. Dr.Nachname: ZagstMyTUM-Email: [email protected]
Dozent:1. Dozent:Vorname: Rudi, Prof. Dr.Nachname: ZagstMyTUM-Email: [email protected]
2. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
3. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art: VorlesungName: Investment StrategiesSWS: 2
2. LV:Art: ÜbungName: Investment StrategiesSWS: 1
3. LV:Art:Name:SWS:
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: MSc Finanz- & Informationsmanagement (FIM)
2. Studiengang:Name: MSc Math. in Finance and Actuarial Science (FAS)
3. Studiengang:Name: MSc Mathematik (M)
4. Studiengang:
Allgemeine Daten:Modulnummer: MA4405Modulbezeichnung (dt.): Stochastische Analysis (Quantitative Methods in Finace)Modulbezeichnung (en.): Stochastic Analysis (Quantitative Methods in Finace)Modulniveau: MScKürzel: -Untertitel: -Semesterdauer: 1 SemesterHäufigkeit: WSSprache: Deutsch/EnglischECTS: 4
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 45Eigenstudiumsstunden: 75Gesamtstunden: 120
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: Klausur Prüfungsart: schriftlich Prüfungsdauer (min): 60Hausaufgaben: NeinHausarbeit: NeinVortrag: NeinGespräch: NeinWiederholung im Folgesemester: NeinWiederholung am Semesterende: Ja
Beschreibung:Inhalt: Martingales in continuous time, Brownian motion: construction and
properties, Donsker's invariance principle, Stochastic integrals, Ito's formula, stochastic differential equations, Girsanov's theorem.
Angestrebte Lernergebnisse: At the end of the module, students are able to: - understand and work with Brownian motion and other continuous-time martingales; - understand and handle stochastic integrals, apply Ito's formula.
(Empfohlene) Vorraussetzungen: MA2409 (Probability Theory)Medienformen: Tafelarbeit, ÜbungsblätterLiteratur: Achim Klenke: Probability Theory: A Comprehensive Course, Springer,
2008.Frank den Hollander, Matthias Löwe, Hans Maassen: Stochastic Analysis, Erhältlich bei http://www.math.uni-muenster.de/statistik/loewe/index_neu.html.Peter Mörters, Yuval Peres: Brownian Motion
Lern-/Lehrmethoden: Vorlesung, Übung, Übungsaufgaben zum Selbststudium
Modulverantwortliche:Vorname: Silke, Prof. Dr.Nachname: RollesMyTUM-Email: [email protected]
Dozent:1. Dozent:Vorname: Matthias, Prof. Dr.Nachname: Scherer
Modulbeschreibung
MyTUM-Email: [email protected]
2. Dozent:Vorname: Nina, Prof. Dr.Nachname: GantertMyTUM-Email: [email protected]
3. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art: VorlesungName: Stochastic AnalysisSWS: 2
2. LV:Art: ÜbungName: Excercises for Stochastic AnalysisSWS: 1
3. LV:Art:Name:SWS:
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: MSc Finanz- & Informationsmanagement (FIM)
2. Studiengang:Name: MSc Math. in Finance and Actuarial Science (FAS)
3. Studiengang:Name: MSc Mathematik (M)
4. Studiengang:
Allgemeine Daten:Modulnummer:Modulbezeichnung (dt.): Individual Research Modulbezeichnung (en.): Individual Research Modulniveau: MScKürzel:Untertitel:Semesterdauer: 1 SemesterHäufigkeit: WS/SSSprache: Deutsch, EnglischECTS: 15
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden:Eigenstudiumsstunden: 450Gesamtstunden: 450
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: Teilnahme an dem individuellen Studien- oder Forschungsprogramm.
Elemente dieses Bereichs können sein: Auslandsstudium, Auslandsforschungsaufenthalt, Mitarbeit auf einem Forschungsprojekt im In- oder Ausland.
Prüfungsart: schriftlich und mündlichPrüfungsdauer (min): -Hausaufgaben: NeinHausarbeit: JaVortrag: nach Absprache mit Themensteller/ BetreuerGespräch: nach Absprache mit Themensteller/ BetreuerWiederholung im Folgesemester: NeinWiederholung am Semesterende: Nein
Beschreibung:Inhalt: Es handelt sich dabei um ein individuell auf die Neigungen,
Kompetenzen und Entwicklungspotenziale eines Studierenden abgestimmtes Forschungsprogramm. Die Planung dieses Studienabschnittes erfolgt zusammen mit dem Wissenschaftsmentor des jeweiligen Studierenden.Die Forschungsphase kann dazu genutzt werden, gezielt auf eine an den Studiengang anschließende Promotion vorzubereiten, ein praxisnahes Projekt beispielweise in Zusammenarbeit mit einem der Partnerunternehmen zu bearbeiten oder ein Forschungsprojekt mit Professoren der internationalen Partneruniversitäten zu realisieren.
Angestrebte Lernergebnisse: Ziel ist es, dass jeder Studierende bereits während seines Studiums Forschungs- und Projekterfahrung sammelt und möglichst an einer daraus resultierenden Veröffentlichung beteiligt ist.
(Empfohlene) Vorraussetzungen: -Medienformen: -Literatur: abhängig vom ThemengebietLern-/Lehrmethoden: Literatur zum Selbststudium, Betreuungsgespräche mit
Themensteller und/ oder Betreuer
Modulverantwortliche:Vorname: alle Mitglieder der FIM Program Faculty
Modulbeschreibung
Nachname:MyTUM-Email:
Dozent:1. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
2. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
3. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art:Name:SWS:
2. LV:Art:Name:SWS:
3. LV:Art:Name:SWS:
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: MSc Finanz- & Informationsmanagement (FIM)
2. Studiengang:Name:
3. Studiengang:Name:
Stabsstelle QM, Stand 25.06.09
Allgemeine Daten:Modulnummer: -Modulbezeichnung (dt.): Individual StudyModulbezeichnung (en.): Individual StudyModulniveau: MScKürzel: -Untertitel: -Semesterdauer: 1 SemesterHäufigkeit: WSSprache: Deutsch/EnglischECTS: 15
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 150Eigenstudiumsstunden: 300Gesamtstunden: 450
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: Pro Veranstaltung Pre-Test + Klausur. Dabei zählt der Pre-Test 20% und
die Klausur 80%Prüfungsart: schriftlichPrüfungsdauer (min): Pro Veranstaltung 60 Minuten + 60 MinutenHausaufgaben: neinHausarbeit: neinVortrag: jaGespräch: neinWiederholung im Folgesemester: jaWiederholung am Semesterende: nein
Beschreibung:Inhalt: Die Veranstaltungen im Bereich der Individual Study dienen dazu, die
Studenten mit unterschiedlichen Vorkenntnissen auf ein hohes methodisches und fachliches Mindestniveau in den für den Studiengang wichtigen Grundkenntnissen zu bringen. Diese umfassen bspw. Veranstaltungen aus den Bereichen Statistik, Mathematik, (Wirtschafts-) Informatik, Investition und Finanzierung.Die Studenten müssen abhängig von ihrem Vorkenntnissen aus den untern angebotenen Veranstaltungen in Abstimmung mit ihrem wissenschaftlichen Mentor und einem Mitglied aus dem Board die für sie passenden wählen.
Angebotene Veranstaltungen:-Introduction in Finance, Operations & Information Management-Operations Research-Stochastic Processes-Capital Investment & Finance-Business & Information Systems Engineering-Introduction in Computer Science-Value-Based Process Management
Modulbeschreibung
Angestrebte Lernergebnisse: Im Rahmen der Veranstaltung Introduction in Finance, Operations & Information Management entwickeln die Studierenden ein Verständnis dafür, weshalb Finanz-, Operations-und Informationsmanagement als zentrale Unternehmensfunktionen und zur nachhaltigen Steigerung des Unternehmenswerts integriert betrachtet werden sollten. Sie verfügen über theoretisch fundierte Methodenkenntnisse im Ertrags-und Risikomanagement sowie einem Verständnis für die Berücksichtigung von Risiko und verstehen die Rolle von Finanz-, Operations-und Informationsmanagement im Rahmen einer integrierten lang-und kurzfristigen Unternehmenssteuerung.
Die Veranstaltung Operations Research befähigt die Studierende zur Entwicklung und Formulierung von Optimierungsmodellen zur Abbildung realer Entscheidungsprobleme sowie der Entwicklung und Anwendung von Verfahren bzw. Methoden zur Lösung der Modelle (Lineare Optimierung, Ganzzahlige und kombinatorische Optimierung, Nichtlineare Optimierung, Dynamische Optimierung).
Nach dem Besuch der Veranstaltung Stochastische Prozesse sind die Studierenden mit der Wahrscheinlichkeitsrechnung (Momente, partielle Momente, Windungen, Stieltjes-Integral etc.) vertraut und kennen einige stochastische Prozesse in diskreter und stetiger Zeit (random walk, autoregressive and moving average processes, Poisson processes, arithmetic and geometric Brownian motion) sowie die Kriterien für kein Arbitrage und eines äquivalenten Martingalmaßes.
Nach dem Besuch von Capital Investment & Finance können die Studierenden Investitionsentscheidungen unter Sicherheit beurteilen. Das umfasst zum einen die Kenntnis des Fisher-Separation (Investition) und zum anderen der Finanzierung über Fremd- und Eigenkapital und des Leverage Effektes (Finanzierung).
(Empfohlene) Vorraussetzungen:Medienformen: Präsentationen, Skript, Übungsblätter, Wissenschaftliche BeiträgeLiteratur:Lern-/Lehrmethoden: Vorlesung, Übung, Vorträge, Übungsaufgaben zum Selbststudium
Modulverantwortliche:Vorname: Anna-LuisaNachname: MüllerEmail: [email protected]
Dozent:1. Dozent:Vorname: Hans-Ulrich, Prof. Dr.Nachname: BuhlEmail: [email protected]
2. Dozent:Vorname: Robert, Prof. Dr.Nachname: KleinEmail: [email protected]
3. Dozent:Vorname: Michael, Prof. Dr.Nachname: KrappEmail: [email protected]
4. Dozent:Vorname: Andreas, Prof. Dr.Nachname: RathgeberEmail: [email protected]
5. Dozent:Vorname: Hans-Ulrich, Prof. Dr.Nachname: BuhlEmail: [email protected]
6. Dozent:Vorname: Bernhard, Prof. Dr.Nachname: BauerEmail: [email protected]
7. Dozent:Vorname: Hans-Ulrich, Prof. Dr.Nachname: BuhlEmail: [email protected]
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art: VorlesungName: Introduction in Finance, Operations & Information ManagementSWS: 2
2. LV:Art: VorlesungName: Operations ResearchSWS: 2
3. LV:Art: VorlesungName: Stochastic ProcessesSWS: 2
4. LV:Art: VorlesungName: Capital Investment & FinanceSWS: 2
5. LV:Art: VorlesungName: Business & Information Systems EngineeringSWS: 2
6. LV:Art: VorlesungName: Introduction in Computer ScienceSWS: 2
7. LV:Art: VorlesungName: Value-Based Process ManagementSWS: 2
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: MSc Finanz- & Informationsmanagement (FIM)
2. Studiengang:Name:
3. Studiengang:Name:
Stabsstelle QM, Stand 25.06.09
Allgemeine Daten:Modulnummer:Modulbezeichnung (dt.): MasterarbeitModulbezeichnung (en.): Master's ThesisModulniveau: MScKürzel:Untertitel:Semesterdauer: 1 SemesterHäufigkeit: WS/SSSprache: Deutsch, EnglischECTS: 30
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden:Eigenstudiumsstunden: 900Gesamtstunden: 900
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: Sauber ausgearbeitete Thesis sowie Betreuungsgespräche während
der Bearbeitungszeit der ThesisPrüfungsart: schriftlich und mündlichPrüfungsdauer (min): -Hausaufgaben: NeinHausarbeit: JaVortrag: nach Absprache mit Themensteller/ BetreuerGespräch: nach Absprache mit Themensteller/ BetreuerWiederholung im Folgesemester: NeinWiederholung am Semesterende: Nein
Beschreibung:Inhalt: Gegenstand der Arbeit sollen empirische Erhebungen, praktische
Implementierungen und/oder anwendungsorientierte Konzepte mit wissenschaftlichem Anspruch sein, die nach Möglichkeit in Zusammenarbeit mit einem Praxispartner und/oder in Zusammenhang mit einem Forschungsprojekt durchgeführt werden.
Angestrebte Lernergebnisse: Mit der im angefertigten Abschlussarbeit soll gezeigt werden, dass der Student in der Lage ist, ein praxisrelevantes Problem selbstständig nach wissenschaftlichen Methoden zu bearbeiten.
(Empfohlene) Vorraussetzungen: -Medienformen: -Literatur: abhängig vom ThemengebietLern-/Lehrmethoden: Literatur zum Selbststudium, Betreuungsgespräche mit
Themensteller und/ oder Betreuer
Modulverantwortliche:Vorname: alle Mitglieder der FIM Program FacultyNachname:MyTUM-Email:
Dozent:1. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
Modulbeschreibung
2. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
3. Dozent:Vorname:Nachname:MyTUM-Email:
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art:Name:SWS:
2. LV:Art:Name:SWS:
3. LV:Art:Name:SWS:
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: Finanz- und Informationsmanagement (FIM) MSc
2. Studiengang:Name:
3. Studiengang:Name:
Stabsstelle QM, Stand 25.06.09
Allgemeine Daten:Modulnummer: -Modulbezeichnung (dt.): Überfachliche AusbildungModulbezeichnung (en.): Soft Skill TrainingModulniveau: MScKürzel: -Untertitel: -Semesterdauer: 4 SemesterHäufigkeit: WS und SSSprache: Deutsch/EnglischECTS: 22
Arbeitsaufwand:Präsenzstunden: 660Eigenstudiumsstunden: -Gesamtstunden: 660
Studien-/Prüfungsleistungen:Studien- / Prüfungsleistungen: Teilnahme an Seminaren oder Kompaktveranstaltungen aus
dem Bereich der Persönlichkeitsentwicklung (Soft Skill Training) sowie interdisziplinären Seminaren/Veranstaltungen aus anderen Fachdisziplinen.
Prüfungsart: In der Regel nur TeilnahmebestätigungenPrüfungsdauer (min): -Hausaufgaben: neinHausarbeit: neinVortrag: neinGespräch: neinWiederholung im Folgesemester: neinWiederholung am Semesterende: nein
Beschreibung:Inhalt: Seminare zu den Themen: Kommunikation, Teamarbeit und
Teamführung, Konfliktlösung, Verhandlung, Zeitmanagement, Motivation, Überzeugungsfähigkeit, Reflexionsfähigkeit, Feedback, Interkulturelle Kompetenz, Kreativitätstechniken, Präsentations-/Moderationsgeschick und Rhetorik sowie der adäquate Einsatz und der sichere Umgang mit den erforderlichen Medien.
Angestrebte Lernergebnisse: Ziel der überfachlichen Ausbildung ist die Verbesserung der Sozial- und Führungsfähigkeit, d.h. der sozialen und persönlichen Kompetenz sowie der Methoden- und Medienkompetenz des Studenten.
(Empfohlene) Vorraussetzungen: -Medienformen: Präsentationen, Fälle und LösungenLiteratur: -Lern-/Lehrmethoden: Seminare im Rahmen der Summer/Winter School, Praxispartnertage,
Softskill-Seminare des ENB
Modulverantwortliche:Vorname: Anna-LuisaNachname: MüllerEmail: [email protected]
Dozent:
Modulbeschreibung
1. Dozent:Vorname:Nachname:Email:
2. Dozent:Vorname:Nachname:Email:
3. Dozent:Vorname:Nachname:Email:
Lehrveranstaltungen:
1. LV:Art: SeminarName: Überfachliche AusbildungSWS: 11 SWS
2. LV:Art:Name:SWS:
3. LV:Art:Name:SWS:
Zuordnung zum Curriculum:
1. Studiengang:Name: MSc Finanz- & Informationsmanagement (FIM)
2. Studiengang:Name:
3. Studiengang:Name:
Stabsstelle QM, Stand 25.06.09