Category Archives: Quantitative Methods

VHB ProDok Kurse

Choice-Based Optimization

Summary and study goals

Demand is an important quantity in many optimization problems such as revenue management and supply chain management. Demand usually depends on “supply” (price and availability of products, f. e.), which in turn is decided on in the optimization model. Hence, demand is endogenous to the optimization problem. Choice-based optimization (CBO) merges discrete choice models with math programs. Discrete choice models (DCM) have been applied by both practitioners and researchers for more than four decades in various fields. DCM describe the choice probabilities of individuals selecting an alternative from a set of available alternatives. CBO determines (i) the availability of the alternatives and/or (ii) the attributes of the alternatives, i.e., the decision variables determine the availability of alternatives and/or the shape of the attributes. We present CBO applications to location planning, supply chain management, assortment and revenue management.

Course Content

Students will learn how to develop and use predictive models (discrete choice models) in the software R and how to introduce such models in mathematical models for decision-making (i.e., mixed integer programs) to consider demand as an auxiliary variable. The models will be implemented in a modeling environment (GAMS). Case studies will be used for practicing purposes.

Date of Event

– 26. September 2024

Location

Universität Hamburg
Fakultät für Betriebswirtschaft
Moorweidenstraße 18
EG, Raum 0005.1
20148 Hamburg

Language:

English

Lecturer:

Univ.-Prof. Dr. habil. Knut Haase
Universität Hamburg
www.bwl.uni-hamburg.de/vw/personen/prof-knut-haase

Univ.-Prof. Dr. habil. Sven Müller
RWTH Aachen University
https://www.business-school.rwth-aachen.de/dozierende/prof-dr-sven-mueller/

Registration:

Click for information on fees, payment and registration,
or email us: prodok@vhbonline.org.

Registration Deadline: 25.08.2024

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Endogeneity in Applied Empirical Research

Many empirical research projects in business and economics that use non-experimental data struggle with the proper identification of causal effects of independent variables (e.g., price, management decisions) on dependent variables (e.g., demand, firm performance). The reason is that the identification of a causal effect hinges on the untestable assumption that the error term of a model is uncorrelated with the independent variables. If this assumption is not met, a model is plagued by endogeneity.

The topic of endogeneity has received considerable attention, and it is probably the most frequently encountered troublemaker in a review process at an academic journal.

This course therefore has the goal of making students familiar with the problem of endogeneity and potential remedies. This implies that it will cover the opportunities and problems associated with traditional approaches (e.g., Instrumental Variable estimation, Matching, Difference-in-Difference) as well as more recent developments (e.g., Gaussian Copulas; Machine Learning and Causal Inference; Synthetic Control Methods; Directed Acyclical Graphs (DAG)). The course will also cover how the data structure (e.g., panel data) can be utilized to address the problem.

Because the literature on endogeneity is often quite technical, this course aims at providing an easily accessible approach to this topic. Special emphasis will also be given to understanding when endogeneity indeed poses a real problem as compared to settings in which endogeneity is less likely to be a real threat to the validity of the findings.

After completing this course, students will be able to define and describe endogeneity problems in different empirical settings, they will have a better understanding of whether and when causal identification is possible how to implement techniques that address endogeneity, and they will be aware of the (dis)advantages of different methods.

Date:

18.9.2024 online and 25.-27.9.2024 face-to-face

Location:

Online & University of Tübingen

Language:

Englisch

Lecturer:

Prof. Dr. Dominik Papies
Universität Tübingen

Registration:

Click for information on fees, payment and registration,

or email us: prodok@vhbonline.org.

Participation fee:

Non-member: 650,00 Euro
VHB-member: 530,00 Euro

Registration deadline: August 18, 2024

Accomodation

The University of Tübingen Guest House has a limited number of rooms available that can be booked here: https://uni-tuebingen.de/en/12231.

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Quantitative Empirical Accounting Research and Open Science Methods

This course focuses on quantitative empirical accounting research, covering theoretical, methodological and technical aspects of this research program. It also introduces students to the concepts of Open Science. In terms of applications, it concentrates on financial and non-financial reporting issues but also touches on some managerial and auditing topics. After this course, participants should

have a clear understanding about the theoretical foundations of quantitative empirical accounting research,
know the methodological approaches to and common pitfalls of empirical research designs,
have become familiar with a collaborative open science workflow using R/Python/Stata and Github,
know how to execute empirical archival studies, including the usability and inter-operability of different data sources
and, based on their own research proposal, have received constructive feedback on how to design and execute a viable study in the area of quantitative empirical financial accounting research.

Date:

Online: 03.09.24, 06.09.24, 10.09.24, 13.09.24, all slots 9am – noon.
Zoom: https://hu-berlin.zoom.us/j/69574538552

In person (FU Berlin): 18.09.24, 2pm – 20.09.24, noon

Location:

Online and in person

Course Language:

English

Lecturer:

Prof. Dr. Joachim Gassen (Humboldt-Universität zu Berlin, TRR 266 „Accounting for Transparency“)

http://www.wiwi.hu-berlin.de/professuren/bwl/rwuwp/staff/gassen

gassen@wiwi.hu-berlin.de

Registration:

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or email us: prodok@vhbonline.org.

Participation fee:

Non-member: 610,00 Euro
VHB-member: 490,00 Euro

Registration Deadline: 4. August 2024

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Meta Analysis

Abstract and Learning Objectives

Meta-analyses have become very popular in many fields of the social sciences incl. business and management research. The results of meta-analyses attract substantial interest by both scholars and practitioners, as indicated by high citation numbers and widespread dissemination of meta-analytic findings in the media.

By summarizing results drawn from a set of studies concerning a specific topic and by discovering consistencies and explaining inconsistencies in these results, meta-analysis is an essential step in the process of knowledge accumulation, theory building and theory testing in science, linking past research with future scientific endeavors.

The course targets researchers who are interested in understanding, conducting, and publishing meta-analytic research. Participants of this course will learn how to conduct and publish a high-quality meta-analysis in the area of management and business research. To this aim, the course follows a step-by-step procedure that covers the entire meta-analysis research process, including problem formulation and definition of a research question for a meta-analysis, literature search, study and effects coding, data preparation and analysis with different software tools, and reporting and publishing. Participants will further learn how to evaluate meta-analyses in the business and management literature and to follow the respective methodological discussion about meta-analyses in their field.

Date:

September 10 – 13, 2024

Location:

Harnack-Haus
Ihnestr. 16-20
14195 Berlin

Language:

English

Lecturer:

Prof. Dr. Martin Eisend

European University Viadriana

Registration:

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or email us: prodok@vhbonline.org.

Registration Deadline: August, 11th, 2024

Doktorandenkurs “Umgang mit fehlenden Daten”

Kursname: Umgang mit fehlenden Daten

Informationen: Der Kurs ist interdisziplinär ausgerichtet und kann von allen Promovierenden besucht werden, die im Studium zumindest Grundkenntnisse klassischer multivariater Datenanalyseverfahren (lineare / generalisierte lineare Modelle) erworben haben. Der Fokus des Kurses liegt auf der praktischen Anwendung. Statistische Grundlagen (z.B. Markov Chain Monte Carlo) werden nur insoweit behandelt, wie sie zum Verständnis der Methode und für die adäquate Anwendung der jeweiligen Verfahren notwendig ist.

Dozent: Dr. Kristian Kleinke, Uni Siegen, Department of Psychology

Datum: Montag, 04.03.2024 und Montag, 18.03.2024

Uhrzeit: 9.00 – 17.00 Uhr

Kursformat: Online-Seminar

Anmeldung: Email an meisterc@hsu-hh.de bis zum 02.03.2024

Weitere Kursinformationen:

Ablauf:

Am ersten Kurstag wird eine umfassende Einführung in die Problematik fehlender Werte bei der Analyse sozialwissenschaftlicher Datensätze gegeben. Verschiedene Ansätze zur Behandlung fehlender Werte werden vorgestellt und deren Vor- und Nachteile diskutiert.

Der Fokus des zweiten Kurstages ist die praktische Anwendung. Teilnehmende sind herzlich eingeladen, hier auch eigene Daten mitzubringen und an eigenen kleineren Problemstellungen zu arbeiten.

Zusätzlich besteht im Anschluss an den zweiten Kurstag noch die Möglichkeit, die begonnene Arbeit an einer konkreten Problemstellung weiterhin beratend zu begleiten.

Inhalte:

Tag 1

– Missing-data-Muster und Mechanismen

– Diagnostik selektiver Missing-Data-Prozesse

– Überblick über verschiedene Ansätze zur Behandlung fehlender Werte (u.a., ad hoc Verfahren, maximum likelihood, Gewichtung)

– Eine Einführung in die (Bayes’sche) Multiple Imputation (MI)

Tag 2: Praktische Anwendung

– MI unter Annahme multivariat normal verteilter Daten

– MI basierend auf (generalisierten) linearen Modellen

– MI bei Paneldaten

– robustere MI-Ansätze (wenn parametrische Annahmen verletzt sind)

Voraussetzungen:

– Grundkenntnisse in klassischen multivariaten Verfahren (lineare Modelle, generalisierte lineare Modelle

– Wünschenswert, aber nicht notwendig: R-Grundkenntnisse

Vorbereitung:

Um während des Kurses Zeit zu sparen, installieren Sie bitte vorab folgende Software:

1) Blimp, kostenlos erhältlich unter https://www.appliedmissingdata.com/blimp

Sollten Sie im Rahmen Ihres Promotionsvorhabens auch Modelle für Zähldaten spezifizieren wollen, dann müssten Sie bitte auch zusätzlich die Beta-Version installieren.

2) eine aktuelle R-Version, erhältlich unter https://cloud.r-project.org (für die Installation einiger Zusatzpakete benötigt man ggf. unter Windows auch die “R-tools”, die ebenfalls unter dieser Seite erhältlich sind)

3) Optional: Eine aktuelle Version von Rstudio (Desktop), kostenlos erhältlich unter https://posit.co/download/rstudio-desktop/

Sofern Sie auf Ihrem (Dienst-)Rechner keine Administratorenrechte haben sollten, bitten Sie Ihre Systemadministratoren vorab, o.g. Software zu installieren.

Literatur:

Als Begleitlektüre zum Kurs / zur Vertiefung werden folgenden Bücher empfohlen

1) Van Buuren, S. (2018). Flexible imputation of missing data (2nd ed.). CRC.

Das Buch ist kostenlos online lesbar unter: https://stefvanbuuren.name/fimd/

2) Enders, C. K. (2022). Applied missing data analysis (2nd ed.). Guilford.

3) Kleinke, K., Reinecke, J., Salfrán, D., & Spiess, M. (2020). Applied multiple imputation. advantages, pitfalls, new developments and applications in R. Springer.

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Data Science as a Research Method

The course is targeted at PhD students and young researchers who want to apply data science methods in their research. It covers various data preparation, statistical modeling, and visualization techniques for extracting knowledge from the vast and complex data sets that have emerged in business over the past years. The learning objective of the course is to enable participants to apply these techniques in design-oriented and/or quantitative empirical research projects.

Date:

19.-22.02.2024

Location:

Universität Paderborn
LS für Wirtschaftsinformatik, insb. Data Analysis
Warburger Str. 100
33098 Paderborn

Raum: Q2.219

Course Language:

English

Lecturer:

Professor Dr. Oliver Müller, Universität Paderborn

https://wiwi.uni-paderborn.de/dep3/mueller/team/

oliver.mueller@uni-paderborn.de

Registration:

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Registration Deadline: 21. Januar 2024

Kursangebot Uni HH/WISO Graduate School Promotionsstudiengang Sommersemester 2023

Kursangebot im Promotionsstudiengang – Sommersemester 2023

Stand: 02.06.23

Dozent/in	Titel der Lehrveranstaltung	Termine	FB	LVS	LP
Methoden
Asbach, Olaf	Methoden zur Erforschung politischen und sozialen Denkens	Fr., 28.04.23, 15:30-17:00 Fr. 26.05.23, 15:00-18:00 Fr. 02.06.23, 15:00-18:00 Fr. 09.06.23, 15:00-18:00 Onlinekurs	SoWi	1	2
Aykut, Stefan/ Engels, Anita/ Rödder, Simone	Neues aus der sozialwissenschaftlichen Klimaforschung	Do., 20.04.23, 09:00-12:00, Raum 2.16 (Welckerstr. 8) Do., 27.04.23, 09:00-12:00, Raum 1012 (Grindelberg 5) Do., 11.05.23, 09:00-12:00, Raum 2.16 (Welckerstr. 8) Do., 25.05.23, 09:00-12:00, Raum 1012 (Grindelberg 5) Do., 08.06.23, 09:00-12:00, Raum 1012 (Grindelberg 5) Do., 22.06.23, 09:00-12:00, Raum 1012 (Grindelberg 5) Do., 06.07.23, 09:00-12:00, Raum 1012 (Grindelberg 5) Präsenzkurs	SozÖk/ SoWi/ SoWi	2	4
Aykut, Stefan/ Müller, Franziska/ Wiener, Antje	Building Global Governance from Below: Societal Agency in a Global World	Mi., 12.04.23, 10:30-12:30 (digital) Fr., 28.04.23, 14:15-18:00, Raum 030 (MBA 60) Fr., 12.05.23, 14:15-18:00, Raum 030 (MBA 60) Fr., 30.06.23, 14:15-18:00, Raum 030 (MBA 60) Präsenzkurs	SozÖk/ SoWi/ SoWi	2	4
Brüggemann, Michael/ Kleinen-von Königslöw, Katharina/ Lischka, Juliane/ Loosen, Wiebke/ Möller, Judith	New Frontiers in Journalism, Media, and Communication Research	Do., 14:00-16:00 14täglich, ab 13.04.23 Raum A 215 (VMP 9) Veranstaltungsform: Mischform	SoWi/ SoWi/ SoWi/ SoWi/ Sowi	1	2
Chen, Benjamin (University of Hong Kong)	Quantitative Analysis of Text	Di., 27.06.23, 11:00-16:00, Raum 3016, VMP 5 Mi., 28.06.23, 10:00-15:00, Raum 3016, VMP 5 Do., 29.06.23, 10:00-15:00, Raum A 215, VMP 9 Fr., 30.06.23, 09:00-14:00, Raum A 215, VMP 9 Präsenzkurs	Extern	2	4
Frey, Jonas (University of Oxford)	oTree	Do., 13.07.23, 09:00-19:00 Fr., 14.07.23, 09:00-18:00 Raum A 215 (VMP 9) Präsenzkurs	Extern	1	2
Jacob, Juliane (Zentrum für nachhaltiges Forschungsdaten-management)	Einführung in das Forschungsdatenmanagement	Mi., 24.05.23, 10:00-12:00 Uhr Raum A 510 (VMP 9) Präsenzkurs	Extern	—	—
Kellermeier, Olaf/ Oberg, Achim	Netzwerkanalyse und Python	Fr., 14:15-17:45 14täglich, ab 14.04.23 Raum B 537 (VMP 9) Präsenzkurs	SoWi/ SoWi	2	4
Maasen, Sabine	Doing STS Research: Cases & Concepts	Do., 20.04.23, 10:00-13:00 Do., 11.05.23, 10:00-13:00 Do., 08.06.23, 10:00-13:00 Do., 15.06.23, 10:00-13:00 Raum A 215 (VMP 9) Präsenzkurs	SozÖk	1	2
Maennig, Wolfgang	Policy evaluation: theory and empiricism	Do., 10:15-11:45 wöchentlich Raum 2096 (VMP 5, Zugang über Raum 2094) Präsenzkurs	VWL	2	4

Dozent/in		Titel der Lehrveranstaltung	Termine	FB	LVS	LP
Theorien
Adloff, Frank/ Neckel, Sighard	Gesellschaftsanalysen. Prozesse – Krisen – Transformationen		Mi., 10:00-12:00 wöchentlich Gorch-Fock-Wall 3, Raum 1021 Präsenz- und Hybridkurs	SozÖk/ SoWi	2	4
Bassen, Alexander/ Lopatta, Kerstin	Empirical Research in Finance and Accounting		Mo., 08:30-10:30 wöchentlich Raum 106 (Rentzelstraße 7) Präsenz- und Hybridkurs	SozÖk	2	4
Bauer, Michael/ Posch, Olaf/ Wilms, Ole	Topics in Macro-Finance		Do., 13:00-15:00 14täglich, ab 13.04. Raum 3016 (VMP 5) Präsenz- und Hybridkurs	VWL/ VWL/ VWL	1	2
Gerber, Anke	PhD Seminar GRK Collective Decision-Making		Do., 16:00-17:00 wöchentlich Raum 0079 (VMP 5) Präsenz- und Hybridkurs	VWL	1	2

Dozent/in	Titel der Lehrveranstaltung	Termine	FB	LVS	LP
Manderscheid, Katharina	Urban Future Making, Agency and Experimenting	Di., 11.04.23, 16:00-18:00 Di., 25.04.23, 17:00-19:00 Do., 25.05.23, 17:00-19:00 Di., 06.06.23, 17:00-19:00 Di., 20.06.23, 17:00-19:00 Campus Tower Hafencity, Versmannstr. 3, 1. OG., Projektraum Präsenzkurs	SozÖk	1	2
Vogel, Dominik	PUNO & Friends	Mi., 12.04.23, 14:00-17:00 (s.t.) Mi., 03.05.23, 14:00-17:00 (s.t.) Mi., 14.06.23, 14:00-17:00 (s.t.) Raum B 230 (VMP 9) Präsenzkurs	SozÖk	1	2
Vogel, Rick	Advanced Topics, Theories and Methods of Public Management	27.09.23, 16-19 Uhr 28.-29.09.23, 9-17 Uhr Bergen (Norwegen) Präsenzkurs	SozÖk	2	4
Wilms, Ole	Ph.D. Seminar in Empirical and Theoretical Economics	Do., 12:15-13:00 wöchentlich Raum 0079 (VMP 5) Präsenzkurs	VWL	1	2

Dozent/in	Titel der Lehrveranstaltung	Termine	FB	LVS	LP
Schlüsselkompetenzen
Drupp, Moritz/ Lange, Andreas/ Perino, Grischa	Advances in Environmental Economics	Mo., 12:00-13:00 wöchentlich, ab 24.04.23 Raum A 215 (VMP 9) Mi., 12:15-13:45 wöchentlich, ab 03.05.23 Raum B 537 (VMP 9) Fr., 28.04.23, 09:00-18:00, Raum S 30 (VMP 9) Fr., 07.07.23, 09:00-18:00, Raum A 215 (VMP 9) Präsenzkurs	VWL/ VWL/ SozÖk	2	4
Maasen, Sabine/ Sutter, Barbara	Dissertation – exzellent und relevant! Transfer eigener Forschungsarbeit	Fr., 21.04., 10:00-12:00, Raum A 315 (VMP 9) Fr., 09.06., 09:00-17:00, Raum 1083 (VMP 5) Fr., 30.06., 09:00-17:00, Raum 1083 (VMP 5) Präsenzkurs	SozÖk/ SozÖk	1	2
Oppenheim, Kimberly (Sprachenzentrum UHH)	Academic Writing Workshop for PhD Candidates	Di., 19.09.23, 10:00-16:00, Raum 2045 (VMP 5) Mi., 20.09.23, 10:00-16:00, Raum 2045 (VMP 5 Präsenzkurs	Extern	–	1

FB = Fachbereich

LP = Leistungspunkte

LVS = Lehrveranstaltungsstunde

Anmeldungen

Anmeldungen zu den Kursen sind möglich über „Geventis“ (https://www.geventis.uni-hamburg.de/login) in folgenden Zeiträumen:

a) 16.02.23 (13 Uhr) bis 20.04.23 (17 Uhr) für folgende Kurse:

Methoden zur Erforschung politischen und sozialen Denkens (Asbach)
Building Global Governance from Below: Societal Agency in a Global World (Aykut/Müller/Wiener)
New Frontiers in Journalism, Media, and Communication Research (Brüggemann et al.)
Netzwerkanalyse und Python (Kellermeier/Oberg)
Policy evaluation: theory and empiricism (Maennig)
Prozesse – Krisen – Transformationen (Adloff/Neckel)
Empirical Research in Finance and Accounting (Bassen/Lopatta)
Topics in Macro-Finance (Bauer/Posch/Wilms)
PhD Seminar GRK CDM (Gerber)
Urban Future Making, Agency and Experimenting (Manderscheid)
PUNO & Friends (D. Vogel)
D. Seminar in Empirical and Theoretical Economics (Wilms)

b) 16.02.23 (13 Uhr) bis 20.04.23 (17 Uhr) für folgende Kurse:

Neues aus der sozialwissenschaftliche Klimaforschung (Aykut/Engels/Rödder)
Doing STS Research: Cases & Concepts (Maasen)
Advances in Environmental Economics (Drupp/Lange/Perino)
Dissertation – exzellent und relevant! Transfer eigener Forschungsarbeit (Maasen/Sutter)

c) 16.02.23 (13 Uhr) bis 11.05.23 (13 Uhr) für folgende Kurse:

Einführung in das Forschungsdatenmanagement (Jacob)
Advanced Topics, Theories and Methods of Public Management (R. Vogel)

d) 22.05.23 (13 Uhr) bis 20.06.23 (13 Uhr) für folgenden Kurs:

Quantitative Analysis of Text (Chen)

e) 22.05.23 (13 Uhr) bis 04.07.23 (13 Uhr) für folgenden Kurs:

oTree (Frey)

f) 22.05.23 (13 Uhr) bis 27.07.23 (13 Uhr) für folgenden Kurs:

Academic Writing (Oppenheim)

Anmerkungen

In Geventis finden Sie auch Beschreibungen zu den Inhalten der einzelnen Kurse.
Klicken Sie dazu in Geventis bitte in der linken Spalte auf „Veranstaltungsverzeichnis.“
In der blauen Box in der rechten Spalte wählen Sie beim „Zeitraum“ dann bitte das „SoSe 23“ aus.
Eine Übersicht über die von der WiSo-Graduate School angebotenen Kurse finden Sie, wenn Sie unter „Suchbegriff“ Folgendes eingeben: „WiSo-“
Wenn Sie sich für einen Kurs anmelden möchten, bitte diesen in Geventis anklicken, dann runterscrollen und den blau markierten Schriftzug „Anmeldung vom 16.02.23… bis …“ anklicken.

HSU Hamburg: Automatische Textanalyse (25.05.2023)

Kursbeschreibung:

Digitalisierung und Vernetzung haben große Mengen unstrukturierter Textdaten hervorgebracht, die auch von der Organisations- und Personalforschung genutzt werden können. Soziale Medien, Texte über Unternehmen (z.B. Presseartikel), von Unternehmen (z.B. Geschäftsberichte oder Stellenausschreibungen) sowie Texte, die innerhalb von Unternehmen entstehen (z.B. im Social Intranet) bieten zahlreiche Möglichkeiten für die Forschung. Um jedoch mit den großen Datenmengen angemessen arbeiten zu können, bedarf es Methoden des Text Minings, die auf Basis von Algorithmen automatisch Muster in großen, unstrukturierten Texten und Textsammlungen erkennen und relevante Informationen extrahieren.

Der Kurs führt in das Thema Text Mining ein, indem er unterschiedliche Verfahren und deren Anwendungsgebiete darstellt und den typischen Verlauf solcher Forschungsprojekte aufzeigt.

Datum:

25.05.2023, ganztägig

Ort:

Helmut-Schmidt Universität / Universität der Bundeswehr Hamburg

Holstenhofweg 85, 22043 Hamburg

Gebäude M1, Mensaraum 001 (Erdgeschoss)

Dozent:

Dr. Heiko Hoßfeld

University of Labor, Frankfurt/M.

Kurssprache:

Deutsch

Registrierung:

Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden möchten, schicken Sie bitte eine Email an meisterc@hsu-hh.de

VHB ProDok Kurs

Marketing Strategy Performance: Theory, Models, and Empirical Applications

Against the background of increasing pressure from the capital market and major corporate trends such as digitization, corporate social responsibility and corporate political activism, marketing managers are more and more than ever forced to demonstrate the performance and value relevance of their decisions for various stakeholders. Marketing scholars have responded to this development and produced numerous articles that relate marketing decisions (e.g., new product introductions, major price changes, investing in digital sales channels, partnering with social-media influencers) with the creation of market-based assets (e.g., customer satisfaction), product-market performance (e.g., market share), accounting performance (e.g., return on assets), and financial-market performance (e.g., stock returns). The course provides an overview of this literature, both from a conceptual/model-based perspective and from an empirical point of view. After having attended the course, students should be able to:

Understand central concepts of marketing strategy performance research and be able to establish links between these concepts;
Understand the basics of market response modeling and recognize the relevance of model specification for the validity of empirical estimation results;
Understand, categorize, and criticize high-quality (“A+”) articles within the research field;
Know key data analysis methods within the research field including their scope of application as well as their limitations and conduct first own analyses using standard software (R);
Develop relevant and interesting research questions with a potential for a high-quality publication.

Date:

July 10-13, 2023

Location:

Fritz Thyssen Stiftung, Apostelnkloster 13-15, 50672 Köln

Language:

English

Lecturer:

Prof. Dr. Simone Wies

Prof. Dr. Alexander Edeling

Registration:

Click for information on fees, payment and registration,

or email us: prodok@vhbonline.org.

Registration Deadline: June 11th, 2023

VHB ProDok Kurs

Gender, Diversity, and Inclusion Research

The course aims to introduce students to the leading concepts and current discussions in gender, diversity, and inclusion research with a particular focus on those that are shaped by and relevant to the contemporary societal changes, developments, and global challenges. The course is structured in two blocks. In the first block (in June, online) students will be introduced to relevant concepts, theories, management practices, and ongoing debates in this field of study. Based on this and students’ preparation during the summer months, students will present their insights and (if applicable) their research ideas in the second block (in September, in person in Berlin).

Upon successful completion of the course, students will:

Acquire knowledge of past and current issues addressed in gender, diversity, and inclusion (GDI) studies from varying research paradigms;
Develop an understanding of how GDI research can address societal changes, developments, and challenges;
Be familiar with the latest evidence-based knowledge on how individuals, teams/groups, structure/context, and organizational policies/practices influence individual inclusion-exclusion experiences and behaviors in organizations;
Advance their reflective and critical thinking skills in analyzing the role of organizational practices for GDI at the workplace;

Date:

June 12-13, 2023, 10am – 5pm: online (Zoom)
September 25-26, 2023, 10am – 5pm: Berlin (Harnack-Haus, Berlin-Dahlem, Ihnestr. 16-20)

Location:

Online / Berlin

Course Language:

German or English (depending on participants)

Lecturer:

Univ.-Prof. Dr. Renate Ortlieb (University of Graz)

https://personalpolitik.uni-graz.at/en/team/renate-ortlieb-head-of-department/

Dr. Lena Knappert (Vrije Universiteit, VU, Amsterdam)

https://research.vu.nl/en/persons/lena-j-knappert

Registration:

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Participation fee:

Non-member: 610,00 Euro
VHB-member: 490,00 Euro

Registration Deadline: 14. Mai 2023