Juniorprofessur für Business Analytics & Data Science

Profil

Die kontinuierliche Herausforderung, ökonomische Analysen mit geeigneten Schlussfolgerungsmethoden zu verbinden, hat die evidenzbasierte empirische Wissenschaft als zentrale Schnittstelle für datenbasierte Entscheidungsfindung und die Entwicklung fortschrittlicher quantitativer Methoden etabliert. Unser Lehrstuhl strebt durch empirische und methodische Forschung danach, das Verständnis und die Handlungsoptionen für den Aufbau und die Erhaltung nachhaltigkeitsorientierter Werte zu stärken und die Wirksamkeit wirtschaftlicher Entscheidungen zu bewerten.


Das primäre Ziel unseres Lehrstuhls ist es, durch empirische Methoden und methodische Forschung dieses Verständnis zu verbessern und Handlungsmöglichkeiten zu erweitern, was letztlich die Formulierung von Empfehlungen und die Verfeinerung von Entscheidungsprozessen erleichtert. Die Vielschichtigkeit von Geschäftsprozessen in Verbindung mit der Komplexität von Wirtschaftssystemen erfordert daher rigorose Ansätze, die über bloße Korrelationen und deskriptive Zusammenhänge hinausgehen und Kausalitäten erforschen. Um dies zu erreichen, liegt ein Forschungsschwerpunkt auf der Entwicklung von Identifizierungsstrategien, um das komplexe Geflecht miteinander verbundener Variablen zu entwirren und kausale Beziehungen aufzudecken. Die Aufdeckung von Ineffizienzen in Geschäftsabläufen und Wirtschaftssystemen für die Ermittlung von Verbesserungsmöglichkeiten und die Optimierung von Ressourcen ist ein weiterer Forschungsschwerpunkt.


Die Feststellung der starken Komplementarität aktueller mikro- und makroökonomischer sowie betriebswirtschaftlicher Theorien und ihrer maßgeschneiderten empirischen Anwendungen hat zu einer starken interdisziplinären Ausrichtung unseres Lehrstuhls beigetragen. Unsere Forschung umfasst Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitsökonomie, Innovationsökonomie, Entwicklungsökonomie sowie Marketing und Management. Zudem betreiben wir methodische Forschung in Bereichen wie Ökonometrie, Bayesianischer Statistik und der Entwicklung von Softwarepaketen.

Lehre

Im Spring Semester 2024 wird die Veranstaltung Data Science angeboten.

Forschungsschwerpunkte

  • Instrumentenfreie Identifizierung kausaler Effekte
  • Endogenitätsrobuste Bayesianische Inferenz
  • Evidenzbasierte Managemententscheidungen
  • Preisgestaltung und Nachfragemodellierung
  • Innovationsgenerierung auf Unternehmensebene
  • Effizienzen von Unternehmensprozessen
  • Patientenwanderung und räumliche Effekte in der Gesundheitsversorgung

Lehrstuhlinhaber/Juniorprofessur

Haschka, Rouven E.
Haschka, Rouven E. Jun-Prof Dr
Tel:+49 7541 6009-2221
Raum:SMH Semi | 1.09

Assistenz/Team

Zeit, um zu entscheiden

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