Category Archives: Quantitative Methods

VHB ProDok-Kurs “Longitudinal Data Analysis: Event History Models”

Longitudinal Data Analysis: Event History Models

The life course of organizations as well as individuals is characterized by a succession of important events. Organizations change their strategies, their structure, their leadership etc. and might cease to exist at some point in time. Individuals move from one job to another, climb up the career ladder, or get fired. These events indicate transitions from a certain origin state, e.g. an organization before a change of the CEO, to a certain destination state, here: the same organization with a new CEO. The best empirical tool for the analysis of these transitions are techniques of event history analysis. These methods, which belong to the wider class of longitudinal data analysis, are tremendously important in management research. An impressive amount of studies in this field addresses research questions, which are related to transitions from one state to another one.

This course aims at providing students with the most relevant techniques of event history analysis. At the end of this course, students should be able to understand the theoretical concepts of event history analysis as well as to apply these methods by themselves.

Date:

September 7-10, 2021

Location:

vorausichtlich München

Language:

English

Lecturer:

Prof. Dr. Nikolaus Beck
Università della Svizzera Italiana

Registration:

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Registration Deadline: 2. August 2021

VHB ProDok-Kurs Quantitative and Qualitative Content Analysis

Quantitative and Qualitative Content Analysis

This course addresses young scientists of business administration who want to use quantitative or qualitative content analysis in their research. The main objective of this course is to provide participants with methodological basics and further knowledge in content analysis. After attending the course, the participants are able to:

  • identify research questions that are suitable for qualitative and quantitative content analysis;
  • understand the methodical approach of data collection and -analysis of quantitative and qualitative content analysis as well as transfer it for individual research projects;
  • identify, analyze, and deal with core problems during the planning, implementation, analysis and paper writing phase;
  • assess the quality of content analysis based on quality characteristics.

Date:

August 30-31 and September 06-07, 2021

Location:

ONLINE COURSE

Language:

English

Lecturer:

Prof. Dr. Josip Kotlar (Politecnico di Milano School of Management, Italy)

https://www.som.polimi.it/professor/josip-kotlar/

Registration:

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Registration deadline: August 1, 2021

VHB ProDok Kurs “Choice-Based Optimization”

Choice-Based Optimization

Date: 19.07.-22.07.2021
Abstract:

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.

Location:

DIGITAL COURSE
The course will be held online only. The lecturers will give presentations about the theoretical contents. Active participation is compulsory.

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

Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg
https://www.om.ovgu.de/

Registration:

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Registration Deadline: 20. Juni 2021

VHB ProDok Kurs “Marketing Strategy Performance: Theory, Models, and Empirical Applications”

Marketing Strategy Performance: Theory, Models and Empirical Applications

Date: 05.-08.07.2021
Abstract:

Against the background of increasing pressure from the capital market and major corporate trends such as digitization, marketing managers are more and more forced to demonstrate the performance and value relevance of their decisions. Marketing scholars have responded to this development and produced numerous articles that relate marketing decisions 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 aims at providing 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.
Location:

ONLINE

Language:

English

Lecturer:
Prof. Dr. Marc Fischer (Universität zu Köln)
Dr. Alexander Edeling (Universität zu Köln)
Prof. Dr. Simone Wies (Goethe Universität Frankfurt am Main)
Registration:

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As this course is offered as an digital course, the participation fee is reduced by 160 Euro.

Registration Deadline: June 6th, 2021

Promotionsstudiengangskurse der Universität Hamburg / Fakultät für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften / Graduate School

Promotionsstudiengangskurse im  Sommersemester 2021

Die Fakultät für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften der Universität Hamburg bietet auch im kommenden Sommersemester 2021 wieder eine Vielzahl interessanter Kurse an. Nähere Details zu Kursen, Anmeldungen und Terminen entnehmen Sie bitte dem beigefügten Link.

Promotionsstudiengang_SoSe_21

HSU – Einführung in die quantitative Datenanalyse mit SPSS

Workshop zur Einführung in die quantitative Datenanalyse mit SPSS (Version 24/25)

Inhalt:

Wie lassen sich erhobene Daten zielführend auswerten? In der Veranstaltung werden grundlegende Kenntnisse zu Statistiksoftware SPSS vermittelt. Im Vordergrund stehen dabei die Programmoberfläche und einfache Auswertungsverfahren der Deskriptiv- und Inferenzstatistik.

Die Veranstaltung ist so konzipiert, dass die Teilnehmerinnen und Teilnehmer am Ende des Kurses mit folgenden Inhalten sicher umgehen können:

  • Erstellung von Datenmasken und Dateneingabe
  • Uni- und bivariate deskriptive Statistik
  • Zusammenhangs- und Unterschiedsmessungen; Signifikanztests
  • Durchführung von Berechnungen; z.B. Erzeugung neuer Variablen, etwa Indizes
  • Verknüpfung von Dateien (Quer- und Längsschnitt)

Darüber hinaus können nach Absprache und zeitlichen Ressourcen gern weitere Themen mit der Dozentin behandelt bzw. individuelle Fragestellungen besprochen werden.

Voraussetzungen/Vorkenntnisse:

keine, von Vorteil wären jedoch Grundkenntnisse zu statistischen Kennziffern (etwa Mittelwerte, Streuungsmaße)

 

Tutorin:

Dr. Elke Goltz, HSU

Termine:

13.04.21 bis zum 16.04.21 – jeweils von 9:30 bis 14:30 Uhr

Ort:

Online via MS Teams; Einloggdaten werden nach Schließung der TN-Liste verschickt.

Teilnehmer:

maximal 10

 

Für Mitglieder der HSU erfolgt der direkte Kursbeitritt ab sofort unter diesem Link:

https://ilias.hsu-hh.de/goto.php?target=crs_341192_rcodemPqRdgLQkE&client_id=unibw

 

Wer nicht Angehöriger der Helmut-Schmidt-Universität ist, schickt bitte eine Mail an phd-network@hsu-hh.de mit der Bitte um Teilnahme.

VHB ProDok Kurs Simulation Modelling für Business Research

Simulation Modelling for Business Research

Date:

March, 1.-11., 2021

face to face time: March, 1., 4., 8., 11.:

Abstract:

Business research increasingly considers wicked problems and complex dynamic systems. Analytical models of such problems and systems quickly become untraceable and unsolvable. Given increasing computational power, simulation models provide an alternative tool. They can fuel studies tracing the long-term evolution of systems and comparing the outcomes of alternative scenarios. However, successfully applying simulation modelling for business research requires expertise on applicable simulation paradigms, approaches to model validation and the analysis of stochastic results.

Location:

DIGITAL COURSE

Course Language:

English

Lecturer:

Prof. Dr. Catherine Cleophas, Christian-Albrechts-Universität zu Kiel

Registration:

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Registration Deadline: 7. Februar 2021

VHB ProDok Kurs Stochastic Models

 Stochastic Models

Date:

Online-Course: 15.3.2021 – 1.4.2021

The course will be offered in electronic form. Participants get screencasts and exercises to study the different topics themselves. Additionally, virtual meetings are organized during the course to discuss the different topics and to support the participants.

Abstract:

Many real life system are subject to uncertainty and should therefore be modelled with stochastic models. In this course we focus on the theory and the application of three different classes of stochastic models:  Discrete Time Markov Chains,  Continuous Time Markov Chains, and Markov Decision Processes. The students should gain knowledge about these models such that they are able to construct these models and apply them to solve real life problems. For illustration we use among others models of inventory systems, manufacturing systems, maintenance systems and queuing systems. We show how formulas for performance measures can be derived and how they can be computed. Further, the students learn numerical methods to obtain solutions. Additionally, we discuss methods to  derive structural results and to obtain optimal policies.

Location:

ONLINE

Face to Face time:

The course starts with an introductory session on 15.3.2021 10.00-11.00

Regular virtual meetings take place at the following dates and times
17.3.2021, 16.00-18.00
19.3.2021 16.00-18.00
22.3.2021 16.00-18.00
24.3.2021 16.00-18.00
26.3.2021 16.00-18.00
29.3.2021 16.00-18.00

During the last meeting each student has to give a short presentation 1.4.2021, 10.00-18.00

Lecturers:

Prof. Dr. Gudrun P Kiesmüller, TUM Campus Heilbronn, TU München

Registration:

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Bitte beachten Sie, dass sich die Teilnahmegebühr für alle digitalen Kurse um 160 € reduziert und sich somit auf 410 € für VHB-Mitglieder bzw. 530 € für Externe beläuft.

Registration Deadline: February 14, 2021

PhD Course Econometrics

Econometrics

Block course

Date:

March 1st – March 3rd, 2021

Place:

Zoom (Link will be provided on the course website)

Course instructor:

Professor Martin Spindler (UHH)

Course value:

2 SWS or 4 LP

Course overview:

The main goal of this course is to give an introduction to causal inference, and if time allows to recent developments, in particular on the use of Machine Learning Methods for Causal Inference. Handouts of the slides will be provided during the course. The target audience are empirical researcher / PhD students who want to apply those methods for their research.

Topics:

1) Introduction to Causal Inference / Basic Framework

2) Methods for Causal Inference (Diff-in-Diff, IV, Propensity Score Matching, Randomized Control Trials, …)

3) Recent Developments

Teaching language:

English

Student evaluation:

presentation of a recent paper in a blocked session (Summer Term2021) or presentation / written summary of a research project / idea

Registration:

not required

https://www.bwl.uni-hamburg.de/forschung/promotion/doktorandenkurs-online-spindler-wise2021.pdf

Call for Extended Abstracts: Die Zukunft der Forschungsmethodik im Feld der Industriellen Beziehungen

Die Forschung im Feld der industriellen Beziehungen kann auf eine lange empirische Tradition und breite Erfahrungen mit unterschiedlichsten qualitativen und quantitativen sozialwissenschaftlichen Erhebungs- und Auswertungsverfahren zurückblicken. Da in der Regel das Interesse am Forschungsgegenstand im Zentrum steht, werden methodische und methodologische Fragen häufig eher beiläufig thematisiert. Doch Fragen nach angemessenen und produktiven methodischen Vorgehensweisen stellen sich künftig in neuer Art und Weise. Die Erwerbsarbeit verändert sich strukturell, z.B. durch neue digitale Arbeitsformen (Homeoffice, Crowd- und Plattformarbeit), projektbasierte Arbeit und Job-Crafting. Brüche wie Pandemie und Finanzkrisen rufen danach, neue Forschungsfragen schnell zu beantworten.

Gewerkschaftliche Arbeit und Formen von Protest finden zunehmend im World Wide Web statt, und die hierdurch anfallenden Daten können anhand neuer Suchmethoden recherchiert werden. Viele Arbeitgeber experimentieren mit Methoden des maschinellen Lernens, um Personaldaten auszuwerten. Wie kann Forschung aussehen, um solche – und andere – Wandlungstendenzen angemessen abzubilden? Welche Methoden können wie zum Erkenntnisfortschritt in den Industriellen Beziehungen beitragen? Welches Potenzial haben neue Daten, digitale Suchmöglichkeiten und Methoden maschinellen Lernens? Welche neuen methodologischen und ethischen Fragen stellen sich hierbei?

Die Zeitschrift Industrielle Beziehungen plant für die kommenden Jahre die Veröffentlichung einer Serie von Beiträgen zum Thema „Zukunft der Forschungsmethodik“. Gesucht werden dabei keine technischen Aufsätze, sondern breit rezipierbare und inspirierende Anwendungsbeispiele und Programmatiken. Die Reihe soll dazu anregen, forschungspraktische Erfahrungen zu teilen, Potenziale auszuloten und methodische wie methodologische Fragen im Feld der industriellen Beziehungen zu diskutieren.

Mögliche Themen oder Fragestellungen sind:

  • Forschungspraktische Umsetzung und Reichweite etablierter Erhebungs- und Auswertungsmethoden,
  • Vorschläge zur Weiterentwicklung einzelner Methoden,
  • Erfahrungen mit bislang weniger etablierten Ansätzen (etwa mit Bild- und Videoanalysen, webbasierte Suche)
  • Spezifische Herausforderungen qualitativer und quantitativer Verfahren bei der Erforschungvon Erwerbsarbeit (z.B. Betriebszugang, Key-Informant-Problematik, Stichprobenbildung und Gewichtung)
  • Spezifische Herausforderungen qualitativer Forschung in Zeiten von Corona und ihre Auswirkungen auf Forschungsergebnisse und -praxis (u.a. Feldzugänge, medial vermittelte vs. face-to-face Interviews)
  • Reflexion ‚neuer‘ methodischer Anforderungen aufgrund von Entwicklungsdynamiken im Forschungsgegenstand (z. B. Analyse sozialer Netzwerke, qualitative Längsschnittstudien)
  • Kennzeichen und Potenziale von Mixed-Method-Ansätzen, Triangulation und Qualitative Comparative Analysis Weiterentwicklungen international vergleichender Studien auf Basis neuer Daten, neuer Akteure, neuer Vernetzungen
  • Auseinandersetzungen mit den methodologischen Grundlagen der Forschung (z. B. zu den theoretischen Annahmen bei der Auswahl bestimmter Methoden und zur Verschränkung von Theorie und Empirie)
  • Forschungsethische Fragen und Probleme des Datenschutzes
  • Fragen der Datenarchivierung und Sekundäranalyse
  • Kritik an und Anschlussmöglichkeiten an nationale und internationale Debatten in den Methoden der Sozialforschung

Abstracts von zwei bis vier Seiten Text zu diesen und verwandten Themen können jederzeit eingereicht werden, spätestens zum bis zum 31.07.2021 über das Einreichungsportal der Zeitschrift (https://ojs.ub.uni-due.de/IndBez). Die Veröffentlichung der auf Basis der ausgewählten Abstracts erstellten Aufsätze soll in loser Folge in den nachfolgenden Heften erfolgen. Die ausgearbeiteten Manuskripte werden einem doppelt-blinden Begutachtungsverfahren unterzogen. Die Reihe wird von Jessica Pflüger, Wenzel Matiaske und Martin Schneider betreut.