grapevine | Modulbeschreibung

Foresight and Uncertainty of Business Development in Foreign Markets

Angaben gemäß SPO

Zugehörigkeit zu Curriculum

BWM | M1.2 | 5 Leistungspunkte

Modulverantwortung

Prof. Dr. Steffen Henzel

Prof. Dr. Eva Anderl

Prüfungsformen

ModA

Lehr- und Lernformen

SU | 4 SWS

Lehrangebote SoSe 2026

SU | 4 SWS

Foresight and Uncertainty of Business Development in Foreign Markets (M1.2 (Vorl)) BWM:ABI 2

Prüfungsangebote SoSe 2026

Status: vorläufig - kann sich jederzeit noch ändern

Erstprüfer:in

Prof. Dr. Steffen Henzel

Zweitprüfer:in

Prof. Dr. Oliver Hülsewig

Prüfungsform

ModA

Details zur Prüfung

- schriftliche Ausarbeitung, ca. 20 Seiten je Team

- Themenvergabe am 19.5.2026 um 14:00 Uhr, Eintragung in Moodle-Liste erforderlich

- Abgabe der Arbeit auf Moodle (Upload) bis 30.6.2026 um 13:00 Uhr

- Die Besprechungen der Arbeiten erfolgt ab dem 9.6.2026

Hilfsmittel

Voraussetzungen und Verwendbarkeit

Voraussetzungen für die Teilnahme

Verwendbarkeit

Inhalte und Qualifikationsziele

Status: vorläufig - kann sich jederzeit noch ändern

Lernziele / Kompetenzen:

Die Studierenden verstehen die Bedeutung von Prognosen und können den Gehalt einer Prognose evaluieren. Sie lernen einschlägige Informationsquellen kennen und können ökonomische Daten organisieren und interpretieren. Darüber hinaus lernen die Studierenden verschiedene Prognoseverfahren kennen und können diese anwenden, vergleichen und bewerten. Die Studierenden sind zudem in der Lage, mit Hilfe von Indikatoren die konjunkturelle Situation in einer Volkswirtschaft der Welt zu beurteilen und selbständig Risiken für die weitere Entwicklung zu quantifizieren. Dazu nutzen sie stilisierte Modelle der monetären Makroökonomik und statistische Analysetools.

Die Studierenden lernen die Besonderheiten unterschiedlicher Volkswirtschaften – beispielsweise in Bezug auf die Wirtschaftsstruktur oder die Institutionen – kennen. Durch diese Fokussierung auf das internationale Wirtschaftsgeschehen befassen sich die Studierenden in ihren Projekten mit unterschiedlichsten Ländern und daraus resultierenden besonderen Problemstellungen und Risiken.

Die Studierenden diskutieren Ideen und Konzepte in kleineren Gruppen. Sie arbeiten im Team, so dass arbeitsteilig vorgegangen werden kann. Sie lernen, Ihre Ressourcen im Projekt bei knapper Zeit effektiv zu koordinieren. Zudem wird deutlich, welchen Stellenwert die Verlässlichkeit bei der Teamarbeit einnimmt.

Inhalt:

Nutzen und Grenzen von Prognosen
Recherche, Aufbereitung und Transformation von Zeitreihendaten (Trends, Zyklen)
Monitoring von (makroökonomischen) Entwicklungen
Prognose

Ableiten einer Benchmark-Prognose mittels Zeitreihenverfahren
Evaluation der Prognosemethoden
Erstellen einer Prognose
Identifikation von Annahmen der Prognose

Identifikation von Prognoserisiken und Beurteilung der Unsicherheit

Methoden:

Makroökonomisches Konjunkturmodell
Trendbereinigung (HP-Filter)
(Auto) Korrelationsanalyse
Prognoseverfahren (Moving average, exponential smoothing, autoregressive Modelle, indikatorgestützte Modelle)
Statistische Tests und Signifikanz

Literatur:

    OECD reports, IMF reports, Forschungsbeiträge zu aktuellen Fragen, Economist,…
    Rob J Hyndman and George Athanasopoulos, Forecasting: Principles and Practice, https://otexts.com/fpp2/.
    Roland Döhrn, Konjunkturdiagnose und –prognose: Eine anwendungsorientierte Einführung (in German), Springer Verlag, Berlin, 2014
    Carnot, Nicolas, Vincent Koen, Bruno Tissot, Economic Forecasting and Policy, Palgrave Macmillan UK, 2011
    Weitere Literaturhinweise während der Veranstaltung

Foresight and Uncertainty of Business Development in Foreign Markets

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