Von den verpflichtenden Veranstaltungen im Bachelor-Studium Wirtschaftswissenschaften mit Schwerpunkt BWL lassen sich folgende dem Studienbereich FACT zuordnen:

Alternative 1 – Freie Wahl aus den Vertiefungsmodulen

Studierende des Bachelors in Wirtschaftswissenschaften mit dem Schwerpunkt Betriebswirtschaftslehre haben im Vertiefungsbereich neun Vertiefungsmodule im Umfang von jeweils 5 ECTS zu belegen, ein Seminar zur Bachelorarbeit zu besuchen und eine Bachelorarbeit zu schreiben. Die Studierenden haben grundsätzlich die freie Wahl, an welchen Lehrstühlen sie die Vertiefungsbereiche belegen. Von den Vertiefungen des Fachbereichs weisen beispielsweise folgende eine besonders enge Beziehung zum Studienbereich FACT auf:

• Corporate Finance
• Versicherungs- und Risikomanagement
• Controlling of Business Development
• Bilanzpolitik und Bilanzanalyse
• Unternehmensbesteuerung
• Grundlagen des Steuerrechts

Mit diesen Vertiefungen erhalten die Studierenden ein besonderes Angebot, das sie auf das Berufsfeld FACT vorbereitet.

Alternative 2 – Belegung von Studienbereichen

Alternativ können die Studierenden im Vertiefungsbereich zwei Studienbereiche und ein freies Vertiefungsmodul belegen, ein Seminar zur Bachelorarbeit zu besuchen und eine Bachelorarbeit zu schreiben. Diese Option bietet sich für Studierende an, die sich besonders auf bestimmte Arbeitsbereiche spezialisieren oder auf einen speziellen Master-Studiengang vorbereiten möchten. Die einzelnen Studienbereiche umfassen jeweils vier Module à 5 ECTS, insgesamt also 20 ECTS. So kann beispielsweise der Studienbereich FACT folgendermaßen absolviert werden:

Im Studienbereich FACT I werden wesentliche Kenntnisse in den Kernfächern des Studienbereichs FACT vermittelt. Um den Studienbereich FACT I zu belegen, sind vier aus den sechs grundlegenden FACT-Modulen zu wählen:

Der Studienbereich FACT II setzt den Studienbereich FACT I voraus. Es können jedoch bereits Module des Studienbereichs FACT II belegt werden, ohne dass der Studienbereich FACT I abgeschlossen sein muss. Zur Belegung des Studienbereiches FACT II werden vier aus den folgenden 13 Modulen ausgewählt:

• Zwei nicht für FACT I angerechnete grundlegende FACT-Module sowie
• Zwei der folgenden 11 FACT-nahen Module

Lehrstuhl: Rechnungswesen und Prüfungswesen

Dozent: Prof. Dr. Klaus Henselmann

Inhalte der Veranstaltung:

• Rahmenbedingungen, Ziele und Träger von Bilanzpolitik und Bilanzanalyse
• Quantitative Bilanzanalysen (Vermögens- und Kapitalstruktur, Finanzlage, Erfolgslage)
• Vergleichsmaßstäbe und Urteilsbildung
• Instrumente der Bilanzpolitik (Bilanzstichtag, Darstellungsgestaltungen nach IFRS und HGB, Sachverhaltsgestaltungen, Aufstellung und Präsentation)
• Planung der Bilanzpolitik
• Bereinigungen und qualitative Bilanzanalysen
• Auswertungen durch Fremdkapitalgeber/innen
• Auswertungen durch Aktionärinnen und Aktionäre
• Auswertungen durch Geschäftspartner/innen und Konkurrentinnen und Konkurrenten

Lernziele und Kompetenzen:

Die Studierenden verfügen in diesen Bereichen über ein breites und integriertes Wissen einschließlich der wissenschaftlichen Grundlagen, der praktischen Anwendung sowie eines kritischen Verständnisses der wichtigsten Theorien und Methoden. Die Studierenden können dieses Wissen eigenständig zur umfassenden Beurteilung von konkreten Unternehmen aus der Praxis verknüpfen. Dazu gehört es auch, die erforderlichen Informationen zu beschaffen, Analysemodelle zu entwickeln, erforderliche Auswertungen auszuwählen, Vergleiche vorzunehmen, das Gesamtergebnis zu begründen und verteidigen sowie die Belastbarkeit der Ergebnisse zu hinterfragen.

Turnus: Jährlich im Wintersemester

Lehrstuhl: Rechnungswesen und Controlling

Dozent: Prof. Dr. Thomas M. Fischer

Inhalte der Veranstaltung:

• Controlling, Unternehmensführung und Volatilität
• Wertorientiertes Controlling
• Controlling-Instrumente für Unternehmensstrategien
• Controlling-Instrumente für Geschäftsstrategien
• Steuerung der Strategieimplementierung und Budgetierung
• Verrechnungspreise
• Corporate Governance, Compliance und Risikocontrolling
• Controlling von E-Businesses
• Nachhaltigkeitsorientiertes Controlling

Lernziele und Kompetenzen:

Die Studierenden können die Geschäftsentwicklung hinsichtlich der Unternehmensziele und Steuerungsgrößen beurteilen. Sie wenden hierauf Instrumente des strategischen, operativen, finanzwirtschaftlichen und nachhaltigkeitsorientierten Controllings an.

Turnus: Jährlich im Sommersemester

Lehrstuhl: Finanzierung und Banken

Dozent: Prof. Dr. Hendrik Scholz

Inhalte der Veranstaltung:

• Kapitalstruktur, Verschuldungs- und Ausschüttungspolitik
• Aktienanalyse, Kapitalmärkte und Informationseffizienz
• Performanceanalyse von Wertpapierportfolios
• Mergers and Acquisitions
• Verfahren der Unternehmensbewertung

Lernziele und Kompetenzen:

Die Studierenden

• analysieren die zentralen Zusammenhänge von Kapitalstruktur, Steuerzahlungen, direkter und indirekter Insolvenzkosten sowie der Ausschüttungspolitik in Bezug auf den Wert eines Unternehmens.
• können die Performance von Aktienportfolios auf Basis zentraler Performancemaße evaluieren und Resultate zur Performanceanalyse kritisch hinterfragen.
• ermitteln anhand verschiedener quantitativer Verfahren den Wert von Unternehmen.
• können Vor- und Nachteile von Merger und Acquisitions für Unternehmen einschätzen.

Turnus: Jährlich im Wintersemester

Dozentin: Prof. Dr. Devrimi Kaya

Inhalte der Veranstaltung:

Die Vorlesung vermittelt fundiertes Wissen über die Aufgaben und Pflichten der Leitungs- und Aufsichtsorgane von Unternehmen in Deutschland. Die zentralen Konzepte, Mechanismen und Akteure der Corporate Governance werden vorgestellt und diskutiert. Diese Inhalte werden erweitert durch das Themengebiet der Nachhaltigkeitsberichterstattung. Die nachhaltige Transformation der Wirtschaft erfordert, dass Unternehmen sich an die zunehmende Komplexität und Regulatorik anpassen und Nachhaltigkeit als eines der zentralen Kriterien für Führung, Steuerung und Überwachung verstehen. Aktuelle Beispiele aus der Wirtschaftspresse verdeutlichen die Relevanz der Kursinhalte. Die Vorlesung wird ergänzt um eine Übung.

Lernziele und Kompetenzen:

Ziel des Moduls ist die Vermittlung der zentralen Grundlagen und betriebswirtschaftlichen Fragestellungen der Corporate Governance. Die Studierenden sollen überdies ein tiefgreifendes Verständnis der Grundlagen, Standards und Rahmenbedingungen der Nachhaltigkeitsberichterstattung erlangen. Nach der erfolgreichen Teilnahme an der Veranstaltung sollen die Studierenden in der Lage sein, die Anforderungen von Nachhaltigkeitsstandards im Kontext der Unternehmensberichterstattung zu analysieren und Herausforderungen bei der Umsetzung zu identifizieren.

Turnus: Jährlich im Sommersemester

Lehrstuhl: Betriebswirtschaftliche Steuerlehre

Dozent: Prof. Dr. Frank Hechtner

Inhalte der Veranstaltung:

• Einführung in die Betriebswirtschaftliche Steuerlehre
• Grundzüge der Besteuerung von Personengesellschaften
• Körperschaftsteuer und Besteuerung von Kapitalgesellschaften
• Gewerbesteuer
• Einfluss der Besteuerung auf die Rechtsformwahl

Lernziele und Kompetenzen:

Die Studierenden können die wesentlichen Themengebiete im Lehr- und Forschungsprogramm der Betriebswirtschaftlichen Steuerlehre beschreiben und erläutern. Sie können die für die Unternehmen relevanten Ertragsteuern erläutern und deren Auswirkungen auf die Steuerbelastung bestimmen. Sie sind darüber hinaus in der Lage, ökonomische Belastungsvergleiche zu vollziehen.

Turnus: Jährlich im Sommersemester

Dozentin: Prof. Dr. Nadine Gatzert

Inhalte der Veranstaltung:

• Rahmenbedingungen im Finanzdienstleistungssektor
• Grundlagen des Versicherungsmanagements
• Hauptgrößen des Versicherungsgeschäfts: Beschreibung ausgewählter Versicherungszweige und -produkte, Prämien, Risikokosten, Rückversicherung
• Risikomanagement – Vorgehen: Aufgabe und Begrifflichkeiten (Sicherheit, Unsicherheit, Risiko), Risikoebenen, Risikoquellen, Risikoidentifikation, Risikomessung, Risikobewertung (Erwartungsnutzen- und Marktwertkonzept), Rationalität des Risikomanagements
• Methoden des Risikomanagements: Risikokontrolle und Risikofinanzierung (u.a. Versicherung, Derivate, Alternativer Risikotransfer)
• Rechtliche Rahmenbedingungen in Versicherungsunternehmen: Solvency II, VVG

Lernziele und Kompetenzen:
Die Studierenden

• erlernen die Grundlagen und Hauptgrößen des Versicherungsgeschäfts.
• erlernen das Vorgehen und Methoden im Risikomanagement.
• erlernen traditionelle und moderne Methoden des Risikotransfers.
• erlernen Kenngrößen für die Identifikation, Messung und Bewertung von Risiken.
• beurteilen und hinterfragen die Methoden und Kenngrößen.
• wenden die theoretischen Kenntnisse auf relevante Fragestellungen an.
• setzen die theoretischen Kenntnisse zur Risikomessung selbstständig im Rahmen einer Monte-Carlo Simulation in Excel um.
• können das regulatorische Umfeld von Versicherungsunternehmen einschätzen.

Turnus: Jährlich im Wintersemester

Dozent: Prof. Dr. Roland Ismer

Inhalte der Veranstaltung:

• Allgemeines Steuerrecht
• Einkommensteuer
• Substanzsteuern (insbes. Erbschaft- und Schenkungsteuer)
• Verkehrssteuern (insbes. Umsatzsteuer)
• Grundzüge Internationales Steuerrecht

Lernziele und Kompetenzen:
Die Studierenden

• kennen die verfassungsrechtlichen Grundlagen des deutschen Steuersystems.
• können das Einkommensteuerrecht in seinen Grundzügen einschließlich der Bedeutung für die Besteuerung des Unternehmensgewinnes anwenden.
• verfügen über Wissen über die Grundlagen der Umsatzbesteuerung und Erbschafts- und Schenkungssteuer sowie Grundzüge des Internationalen Steuerrechts.
• können wissenschaftliche Literatur und steuerrechtliche Rechtsprechung unter Berücksichtigung juristischer Methoden analysieren und beurteilen.

Turnus: Jährlich im Wintersemester

Lehrstuhl: Wirtschaftsprivatrecht

Dozent: Prof. Dr. Jochen Hoffmann

Inhalte der Veranstaltung:

• Kaufrecht sowie wirtschaftsrechtlich relevante Teile des
  Schuld- und Sachenrechts
• Grundzüge des Gesellschaftsrechts

Lernziele und Kompetenzen:

Die Studierenden

• erlangen vertiefte Kenntnisse über die wirtschaftlich relevanten
  Institute des Privat-, Handels- und Gesellschaftsrechts.
• verstehen die spezifische Funktion dieser Rechtsgebiete und
  entwickeln ein entsprechendes Problembewusstsein.
• können Rechtsgrundlagen bestimmen und anwenden.
• sind in der Lage, Rechtsprechung unter Anwendung
  juristischer Methoden zu analysieren und zu beurteilen.
• entwickeln die Fähigkeit, neue Sachverhalte problemorientiert
  zu erörtern, zu bewerten und mittels Wissenstransfers zu
  lösen.

Turnus: Jährlich im Sommersemester

Lehrstuhl: Statistik und Ökonometrie

Dozent: Prof. Dr. Jonas Dovern

Inhalte der Veranstaltung:

Economic data from businesses, countries, international organizations, and international financial markets are often available as time series. This class covers the basic econometric methods that are used to analyze such data. In particular, this involves analyzing the properties of economic time series, models for trends and seasonal effects, methods for exponential smoothing of time series, autoregressive moving average (ARMA) models, forecasting, analyzing statistical features of financial market data, and (G)ARCH models.

Lernziele und Kompetenzen:

Students are able to visualize time series and to identify features such as trends or seasonal patterns. Students are able to analyze time series using ARMA models and (G)ARCH models (specification, estimation, forecasting). Students are able to practically analyze data from various countries or international financial markets using the software R and to interpret regression outputs from the statistical software.

Turnus: Jährlich im Wintersemester

Lehrstuhl: Professur für Gesundheitsökonomie

Dozent: Prof. Dr. Harald Tauchmann

Inhalte der Veranstaltung:

Methods that generalize the linear regression model to allow analyzing data that exhibit various features not considered in the basic linear regression model. This includes methods to deal with heteroscedasticity, instrumental variables estimation to address endogeneity of explanatory variables, linear panel-data estimators to exploit the full potential of longitudinal data, econometric models for discrete dependent variables, and models for estimating systems of regression equation. Application of these methods using the econometric software package R.

Lernziele und Kompetenzen:

The Students learn how to interpret and how to conduct advanced econometric analyses, in particular:

• current research in empirical economics, such as cross-country comparisons based on panel-data and identifying effects of non-exogenous treatments, is made accessible to the students
• examples from current applications enhance the students’ ability to interpret empirical research results

Computer exercises prepare the students for actively applying advanced econometric method.

Turnus: Jährlich im Wintersemester

Dozent: Prof. Dr. Jonas Dovern

Inhalte der Veranstaltung:

Examples and properties of high-frequency financial data; return predictability; announcement effects; Capital Asset Pricing Model; volatility modeling (ARCH, GARCH,…); Value-at-Risk; option pricing; implementation of methods in R.

Lernziele und Kompetenzen:

Ability to understand properties (stylized facts) of high-frequency financial data and modern approaches to return and volatility modeling; ability to implement and evaluate econometric models based on financial data using the software R; ability to replicate and validate findings from state-of-the-art empirical finance research.

Turnus: Jährlich im Sommersemester

Lehrstühle: Volkswirtschaftslehre, insbesondere Makroökonomik , Global Governance

Dozenten: Prof. Dr. Christian Merkl und Prof. Dr. Christoph Moser

Inhalte der Veranstaltung:

• Zahlen und Fakten zum Welthandel
• Grundlegende Handelstheorien und deren Implikationen
• Wechselkurse und deren Rolle
• Internationale makroökonomische Politik

Lernziele und Kompetenzen:

Die Studierenden

• bekommen einen Einblick in Welthandelsbeziehungen und können Zusammenhänge zwischen Konjunkturpolitik, Leistungsbilanzen und Wechselkursen erläutern.
• erwerben Kenntnisse über Ursachen und Auswirkungen des internationalen Handels und können Zusammenhänge, etwa die Auswirkungen wirtschaftspolitischer Maßnahmen auf die Wechselkursentwicklung, beurteilen.
• Sind in der Lage, Ergebnisse zu interpretieren und mit Hilfe graphischer Modellen zu visualisieren.

Turnus: Jährlich im Wintersemester

Lehrstuhl: Volkswirtschaftslehre, insbesondere Makroökonomik 

Dozent: Prof. Dr. Christian Merkl

Inhalte der Veranstaltung:

• Money, Banking and the Management of Financial Institutions
• Central Banking, Money Supply and the Conduct of Monetary Policy
• Monetary Theory and the New Keynesian Model
• Unconventional Monetary Policy
• Effects of Monetary Policy on the Real Economy

Lernziele und Kompetenzen:

The purpose of this course is to gain a thorough understanding of monetary policy. We examine the basic functioning of financial intermediation, and objectives, operational framework, decision-making process and policy implementation of central banks. We study the basics of New Keynesian Models from the perspective of monetary policy implementation and analyze the transmission of monetary policy to the economy.

We pay particular emphasis to the practical aspects of monetary policy implementation, and its recent challenges. We explain key monetary policy instruments such as open market operations, standing facilities, and reserve requirements and how they are used to control the operational target of monetary policy. We also explore recent monetary policy implementation issues. Topics in this regard range from the zero lower bound on nominal interest rates, quantitative easing and other unconventional methods, monetary policy transmission in the zero lower bound. These should to be helpful for understanding policy debates and for assessing current macroeconomic developments.

Turnus: Jährlich im Sommersemester

Lehrstuhl: Finanzwissenschaft

Dozent: Prof. Dr. Thiess Büttner

Inhalte der Veranstaltung:

Die Vorlesung befasst sich mit der Finanzierung des öffentlichen Sektors. Der erste Teil widmet sich der Finanzierung durch Steuern. Eine Einführung vermittelt Grundbegriffe bevor die Aufkommens-, Effizienz-, und Verteilungswirkungen wesentlicher Steuern diskutiert werden. Im nächsten Schritt werden Grundzüge eines optimalen Steuersystems erläutert.

Der zweite Teil der Vorlesung befasst sich mit der Finanzierung durch öffentliche Schulden. Es werden zunächst Funktionen der öffentlichen Verschuldung diskutiert und die Mehrperiodenbetrachtung des Staatshaushaltes eingeführt. Auf dieser Grundlage erfolgt dann eine Analyse der Rolle der Staatsverschuldung für die Konjunktur- und Wachstumspolitik und der Problematik der Nachhaltigkeit. Abschließend erfolgt eine Auseinandersetzung mit der Notwendigkeit und den Möglichkeiten einer Begrenzung der öffentlichen Verschuldung.

Lernziele und Kompetenzen:

Die Studierenden haben ein grundlegendes Verständnis der Prinzipien der Besteuerung und der daraus resultierenden Herausforderungen für eine ökonomische Steuerpolitik. Sie kennen die zentralen Konzepte zur Wohlfahrtsanalyse der Besteuerung und können diese auf konkrete steuerliche Fragestellungen anwenden. Sie kennen die Entscheidungswirkungen wichtiger Steuerarten und sind in der Lage, steuerpolitische Positionen auf ihre ökonomische Begründung hin zu untersuchen. Über Fragen der Besteuerung hinaus haben die Studierenden die Fähigkeit, auch intertemporale Aspekte der Finanzpolitik zu erfassen und auf ihre ökonomischen Konsequenzen hin zu analysieren.

Die Studierenden haben zudem Kenntnisse in der politischen Dimension der Staatsverschuldung und sind im Stande die verschiedenen normativen Ansätze der Staatsverschuldung im Hinblick auf die politökonomische Problematik zu relativieren. Schließlich haben die Studierenden ein Verständnis welche ökonomischen und rechtlichen Grenzen der Staatsverschuldung zu beachten sind. Die Studierenden beherrschen wichtige Konzepte zur Analyse der Tragfähigkeit von Haushalten und können diese kritisch anwenden.

Turnus: Jährlich im Sommersemester

Lehrstuhl: Wirtschaftsinformatik, insb. Technische Informationssysteme

Dozent: Prof. Dr. Andreas Harth

Inhalte der Veranstaltung: 

Big Data refers to datasets that are too large or too complex to handle
in traditional data management and processing systems. The course
presents an overview of methods and technologies related to the
storage and processing of Big Data.

The goal of the course will be to provide a solid foundation in the
traditional design aspects relating to Distributed Computing and
Distributed Databases, showing how they have influenced modern
developments in cloud computing, including distributed data storage
(e.g., NoSQL storage techniques) and data processing abstractions
(e.g., MapReduce/Hadoop, Pregel/Giraph).

Lernziele und Kompetenzen:

• Understand why parallel processing and distributed storage
  are key to handling massive data
• Learn about the different types of Distributed Systems
• Learn basics of distributed communication, learn modern
  distributed (cloud) computation abstractions, including
  MapReduce and Pregel (as used by Google et al.)
• Learn the fundamentals of Distributed Databases, including
  the trade-offs between fault-tolerance, scalability, performance
  and economy
• Understand the different types of guarantees a distributed
  database can make, and their formal limitations
• Cover the taxonomy of current NoSQL stores commonly used
  for large-scale data management in cluster/cloud computing
  environments
• Compare and contrast the strengths and weaknesses of
  different data models employed by stores
• Learn about the different query languages employed by
  different stores

Turnus: Jährlich im Wintersemester

Lehrstuhl: Juniorprofessur für Data Analytics, Assistant Professorship for Intelligent Information Systems

Dozent: Prof. Dr. Mathias Kraus und Prof. Dr. Patrick Zschech

Inhalte der Veranstaltung:

Business Analytics subsumiert eine Vielzahl an methodischen und technologischen Ansätzen zur analytischen Auswertung unternehmensrelevanter Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen, um darüber Erkenntnisse sowohl über abgelaufene als auch gegenwärtige und zukünftige Geschäftsaktivitäten zu erlangen. Von Interesse sind beispielsweise aggregierte oder gefilterte Einblicke über die Unternehmensleistung oder die Aufdeckung bisher unbekannter Zusammenhänge, Trends und Muster, um neues Wissen zu generieren und die Entscheidungsunterstützung des Unternehmens zu verbessern. Zu diesem Zweck bedient sich der Ansatz unterschiedlicher Verfahren vielfältiger Herkunft, wie zum Beispiel aus den Bereichen Statistik, Data Mining und Künstliche Intelligenz.

Der praxisorientierte Kurs führt in die Grundlagen der Thematik ein und liefert einen Überblick über relevante Konzepte, Methoden und Technologien. Hierbei liegt der Schwerpunkt insbesondere auf dem Teilbereich Predictive Analytics und den Ansätzen des (überwachten) maschinellen Lernens zur Erstellung von vorausschauenden Modellen. Anhand eines systematischen Vorgehensmodells werden die grundlegenden Schritte und Prinzipien des Predictive Modeling veranschaulicht und mit Beispielansätzen untermauert (z. B. Modelltraining mithilfe tiefer neuronaler Netze). Der Kurs besteht aus einer Vorlesung zur Vermittlung von konzeptionellen Inhalten und einer begleitenden rechnergestützten Übung, in der ausgewählte Aspekte vertieft und mithilfe der Programmiersprache Python anhand von Demonstrationsbeispielen exemplarisch implementiert werden.

Lernziele und Kompetenzen:

Die Studierenden

• kennen die Anwendungsfelder von Business Analytics und können grundlegende Technologien, Methoden und Konzepte einordnen,
• können Grundbegriffe des Predictive Modeling und des (überwachten) maschinellen Lernens nennen,
• sind in der Lage, die grundlegenden Schritte zum Aufbau eines Domänen- und Datenverständnisses, zur Exploration und Vorverarbeitung von Daten sowie zur Entwicklung und Evaluation von prädiktiven Modellen anhand eines systematischen Vorgehens zu erklären,
• beherrschen die grundlegenden Verfahren und Prinzipien des Predictive Modeling und können diese auf verschiedene Praxisbeispiele anwenden und die Ergebnisse evaluieren, interpretieren und kritisch hinterfragen,
• sind in der Lage, Ansätze der Datenanalyse und des maschinellen Lernens zur Entwicklung von prädiktiven Modellen in Python zu implementieren.

Turnus: Jährlich im Sommersemester

Lehrstuhl: Schöller-Stiftungslehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insb. Digitalisierung in Wirtschaft und Gesellschaft

Dozent: Prof. Dr. Sven Laumer

Inhalte der Veranstaltung:

Das Modul bietet eine Einführung in Konzepte und Strategien des Enterprise Content und Collaboration Managements sowie in Technologien, Werkzeuge und Methoden, die verwendet werden, um Wissens- und Informationsflüsse in Unternehmen zu organisieren. Die Vorlesung fokussiert auf die Digitalisierung und neue Formen der Arbeit. Hierzu werden in der Veranstaltung theoretische und technische Grundlagen von digitalen Arbeitsgruppen, digitalen Gemeinschaften und dem Management von digitalen Inhalten (Content, Information, Wissen) vermittelt. Der Fokus liegt darauf, wie Arbeit in Teams und Arbeitsgruppen organisiert werden muss und wie digitale Technologien (z.B. Social-Media-Anwendungen) gestaltet sein müssen, um diese Abläufe effektiv und effizient zu unterstützen. Die Übung fokussiert sich auf konkrete digitale Technologien und deren Anwendung, um Informations- und Wissensflüsse in Unternehmen zu unterstützen. In rechnergestützten Übungen werden grundlegende Funktionen verschiedener ECM-Systeme vorgestellt und von den Studenten am Rechner vertieft.

Lernziele und Kompetenzen:

Die Studierenden

• erwerben ein grundlegendes Verständnis der Rolle des Enterprise Content Management in der Unternehmenspraxis.
• kennen die Funktionalitäten und Merkmale von ECM-Systemen.
• sind in der Lage, Nutzungsszenarien von ECM in Unternehmen zu analysieren und zu konzipieren.
• können dank der erfolgten Rechnerübungen ein ECM-System auf verschiedenen Plattformen (u.a. Microsoft SharePoint) in seinen Grundfunktionen konfigurieren.

Turnus: Jährlich im Wintersemester

Lehrstuhl: Wirtschaftsinformatik

Dozent: Prof. Dr. Michael Amberg

Inhalte der Veranstaltung:

Die Bedeutung von Machine Learning hat in den vergangenen Jahren in nahezu allen Unternehmen und Organisationen erheblich zugenommen. Entsprechend ist auch der Bedarf an professionellen, also gut ausgebildeten, und erfahrenen Personen in diesem Bereich gestiegen. In der Veranstaltung werden den Studierenden zum einen fortgeschrittene Konzepte des Machine Learnings und deren Limitierungen vermittelt und zum anderen wird den Studierenden aufgezeigt, wie diese Konzepte im betrieblichen Umfeld zur Anwendung gebracht werden können. Die Veranstaltung vermittelt den praktischen Umgang mit Software zur Generierung von Erkenntnissen aus Daten. Praxisrelevante Software und Bibliotheken wie Python, Jupyter Notebooks, SciKit Learn, PyTorch, TensorFlow, NLTK oder Gensim werden exemplarisch verwendet. Im Rahmen der Veranstaltung werden die Studierenden in kleinen Gruppen eigene Machine-Learning-Forschungsprojekte durchführen. Für die Forschungsprojekte werden von uns ‚Starterpakete‘ bereitgestellt. Eigene Ideen für Forschungsprojekte sind jederzeit willkommen und gewünscht – wir freuen uns auf eure Ideen.

Lernziele und Kompetenzen:

• Die Studierenden kennen und verstehen grundlegende sowie fortgeschrittene Konzepte und Methoden aus dem Bereich Machine Learning und können diese anwenden.
• Die Studierenden verstehen, welche Methoden und Konzepte bei spezifischen Fragestellungen Anwendung finden können.
• Die Studierenden kennen praxisrelevante Machine Learning Software und Bibliotheken und können diese im betrieblichen Kontext zur Anwendung bringen

Turnus: Jährlich im Sommersemester

Lehrstühle:

Betriebswirtschaftliche Steuerlehre
Finanzierung und Banken
Rechnungswesen und Controlling
Rechnungswesen und Prüfungswesen
Steuerrecht und Öffentliches Recht
Versicherungswirtschaft und Risikomanagement

Wirtschaftsprivatrecht

Dozent: tba.

Lernziele und Kompetenzen:

Die Studierenden verfügen in diesem Bereichen über detailliertes und spezialisiertes Wissen auf dem neuesten Erkenntnisstand einschließlich der praktischen Anwendung sowie eines kritischen Verständnisses der Theorien und Methoden. Die Studierenden können dieses Wissen kombinieren und zur umfassenden Beurteilung von konkreten Situationen aus der Praxis anwenden. Dazu gehört es auch, die erforderlichen Informationen zu beschaffen, Analysemodelle zu entwickeln, erforderliche Auswertungen auszuwählen, Vergleiche vorzunehmen, das Gesamtergebnis zu begründen und verteidigen sowie die Belastbarkeit der Ergebnisse zu hinterfragen.

Turnus: In jedem Semester

Lehrstuhl: Rechnungswesen und Prüfungswesen

Dozent: Prof. Dr. Klaus Henselmann

Lernziele und Kompetenzen:

Dieser Kurs richtet sich an Bachelor-Studierende der Betriebswirtschaftslehre mit Schwerpunkt Rechnungswesen und vermittelt ein umfassendes Verständnis für Berichterstattungsprozesse und deren Integration in Informationstechnologiesysteme (IT). Ziel des Kurses ist es, den Studierenden das Wissen und die Fähigkeiten zu vermitteln, um die Finanzberichterstattung in einer technologisch fortschrittlichen Geschäftsumgebung effektiv zu verwalten. Im Verlauf des Kurses werden die Studierenden die Beziehung zwischen Finanzberichterstattung, Geschäftsprozessen und IT-Systemen untersuchen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und effiziente Berichterstattungspraktiken in Unternehmen umzusetzen.

Turnus: Erstmalig im Wintersemester 2023/2024

Lehrstuhl: Finanzierung und Banken

Dozent: Prof. Dr. Hendrik Scholz

Inhalte der Veranstaltung:

In diesem Seminar erarbeiten, präsentieren und diskutieren die Studierenden aktuelle Forschungsarbeiten aus dem Gebiet Finanzierung und Banken, die in renommierten Fachzeitschriften erscheinen bzw. erschienen sind.

Lernziele und Kompetenzen:

Die Studierenden

• arbeiten in Gruppen eigenständig Lösungen zu aktuellen Forschungsfragen aus.
• eignen sich im Rahmen der Ausarbeitung von Präsentationen zu internationalen Publikationen selbstständig neues Wissen an, das sie den Teilnehmenden des Seminars vermitteln.
• vergleichen verschiedene im Bereich der empirischen Kapitalmarktforschung eingesetzte, quantitative Methoden und wenden ausgewählte Methoden an exemplarischen Datensätzen an.
• vertreten im Rahmen von interaktiven Präsentationen ihre Arbeitsergebnisse und führen Diskussionen auf Basis aktueller Forschungsergebnisse.
• geben und erhalten im Rahmen offener Diskussionen zu den Präsentationen ein wertschätzendes Feedback über die erbrachte Leistung.

Turnus: Jährlich im Sommersemester

Lehrstuhl: Versicherungswirtschaft und Risikomanagement

Dozentin: Prof. Dr. Nadine Gatzert

Inhalte der Veranstaltung:

Megatrends wie der demographische Wandel, neue Mobilitätskonzepte, die zunehmende Digitalisierung sowie Nachhaltigkeitsentwicklungen u.a. mit Blick auf den Klimawandel, bedeuten für Versicherungsunternehmen neue Chancen und Herausforderungen. In diesem Seminar analysieren, erarbeiten, präsentieren und diskutieren die Studierenden Auswirkungen von ausgewählten Megatrends auf die Versicherungswirtschaft mit Fokus auf strategische Chancen und Risiken.

Lernziele und Kompetenzen:

Die Studierenden

• erarbeiten und strukturieren durch eigenständige Recherche strategische Chancen und Risiken, die sich aus ausgewählten Megatrends für Versicherer ergeben können;
• berücksichtigen dabei auch Inhalte von Forschungsarbeiten in hochrangigen internationalen Fachzeitschriften im Bereich Versicherungswirtschaft und Risikomanagement und erläutern diese im Rahmen einer Präsentation;
• wenden ihre zuvor in den Vorlesungen erworbenen theoretischen Kenntnisse im Rahmen der interaktiven Präsentation und Diskussion an;
• geben Kommilitonen im Rahmen ihrer Präsentation und der offenen Diskussion wertschätzendes Feedback.

Turnus: Winter- und Sommersemester

Lehrstuhl: Versicherungswirtschaft und Risikomanagement

Dozentin: Prof. Dr. Nadine Gatzert

Inhalte der Veranstaltung:

Einführend werden zunächst die strategischen Zielgrößen (Wachstum, Profitabilität, Sicherheit) und Steuerungsmöglichkeiten in Versicherungsunternehmen sowie wert- und risikoorientierte Kennzahlen zur Unternehmenssteuerung am Beispiel eines Schadenversicherungsunternehmens vorgestellt. Auf dieser
Basis werden im Rahmen eines Planspiels (computergestützte Unternehmenssimulation) von den Studierenden als Vorstandsteams selbständig operative und strategische Entscheidungen getroffen und umgesetzt. Ein besonderer Fokus liegt hierbei auf dem Produkt-Mix, Marketing und Absatz, der Kapitalanlage sowie Anforderungen an das Risikomanagement in einem herausfordernden makroökonomischen Umfeld.

Lernziele und Kompetenzen:

Die Studierenden

• können die theoretischen Grundlagen anwenden sowie finanzielle wert- und risikoorientierte Steuerungskennzahlen berechnen und interpretieren;
• berichten im Rahmen einer Präsentation über die in der Unternehmenssimulation als Vorstandsteam getroffenen strategischen und operativen Entscheidungen und bewerten und reflektieren diese kritisch;
• entwickeln ihre Kompetenzen in der Zusammenarbeit von Teams;
• entwickeln ihre Kompetenzen im Umgang mit Komplexität bei unternehmerischen Entscheidungen.

Turnus: Winter- und Sommersemester

Lehrstuhl: Rechnungswesen und Controlling

Dozent: Prof. Dr. Alexander Sasse und Manuel Giese

Inhalte der Veranstaltung:

• Unternehmenssteuerung in Unternehmen und Geschäftsbereichen
• Konzept der „integrierten Unternehmensplanung und -steuerung (GuV, Bilanz Cashflow)“
• Geschäftsmodellspezifische Steuerungsmodelle des Cashflows
• Implikationen für das Working-Capital-Management und die gesamtheitliche Unternehmensfinanzierung
• Veranschaulichung der operativen „integrierten Unternehmenssteuerung“ mit Hilfe des Softwaretools „LucaNet“
• Direkte Liquiditätsplanung auf Wochenbasis (u.a. für die Zahlungsunfähigkeitsprüfung nach IDW S 11)

Lernziele und Kompetenzen:

Die Studierenden erlernen die Grundlagen für eine ganzheitliche, mittel- und kurzfriste Liquiditätssteuerung. Sie wenden hierzu bedeutsame Controlling-Instrumente an.

Turnus: Jährlich im Sommersemester

Lehrstuhl: Digital Industrial Service Systems

Dozent: Prof. Dr. Martin Matzner

Inhalte der Veranstaltung:

Die Veranstaltung gibt Einsicht in Grundkonzepte der Dienstleistungsforschung und in aktuelle Trends IT-gestützter Dienstleistungen. Im Fokus liegt die Betrachtung von Methoden zur Entwicklung, Analyse und Verbesserung von Dienstleistungen und Leistungsprozessen. Zusätzlich werden Informationssysteme für Dienstleistungen betrachtet.

Lernziele und Kompetenzen:

Die Studierenden

• beherrschen Grundkonzepte der Dienstleistungsforschung.
• können Methoden des Service Engineering und Service Management anwenden.
• lernen aktuelle Anwendungsbereiche der Dienstleistungsforschung kennen (zum Beispiel High-Tech-Industrie, Automobilindustrie, Elektromobiliät, Sharing Economy).
• lernen die wirtschaftliche und wissenschaftliche Relevanz des Dienstleistungssektors kennen.

Turnus: Jährlich im Sommersemester

Lehrstuhl: Versicherungswirtschaft und Risikomanagement

Dozentin: Prof. Dr. Nadine Gatzert

Inhalte der Veranstaltung:

Das Seminar vermittelt fundierte Kenntnisse im Umgang mit dem Tabellenkalkulationsprogramm Excel durch Anwendung auf die Bewertung verschiedener Finanzinstrumente und die Risikoeinschätzung von Unternehmen. Ein zentrales Ziel der Veranstaltung ist das Erleben von Schlüsselqualifikationen bei der Arbeit mit Standardsoftware im Bereich Insurance & Finance sowie die computerbasierte Darstellung und Berechnung von komplexen Finanzinstrumenten.

Lernziele und Kompetenzen:

• Die Studierenden wenden Herangehensweisen und Techniken in Excel in Bezug auf Insurance & Finance an und übertragen diese auf ähnliche Problemstellungen.
• Die Studierenden berechnen Kennzahlen zur Finanz- und Risikoanalyse eines Finanzdienstleistungsunternehmens.
• Anhand von Fallstudien quantifizieren die Studierenden die Risikosituation von Versicherungsunternehmen.

Turnus: Winter- und Sommersemester

Lehrstuhl: Business Analytics und Sustainability

Dozentin: Prof. Dr. Devrimi Kaya

Inhalte der Veranstaltung:

Die Studierenden verfassen eine Hausarbeit in einem der drei Themenbereiche Corporate Reporting, Business Analytics oder Sustainability. Im Bereich Corporate Reporting beschäftigen sich die Studierenden mit aktuellen Themen der Unternehmensberichterstattung von Unternehmen. Im Themenbereich Business Analytics setzen sie sich mit den vielfältigen Methoden und Tools zur Auswertung und Visualisierung von großen Datenmengen auseinander. Im Themenbereich Sustainability analysieren die Studierenden aktuelle Berichtsstandards und die Regulierung der Nachhaltigkeitsberichterstattung von kapitalmarkorientierten und großen nicht-kapitalmarktorientierten Unternehmen.

Lernziele und Kompetenzen:

Die Studierenden lernen, ein aktuelles Fachproblem mit
wissenschaftlichen Methoden zu einem eingegrenzten
Themenbereich zu bearbeiten, einen Lösungsvorschlag zu
entwickeln und diesen in einer wissenschaftlichen Diskussion
zu verteidigen. Hierbei geben und erhalten die Studierenden im
Rahmen interaktiver Präsentationen der Arbeitsergebnisse ein
wertschätzendes Feedback über die erbrachte Leistung.

Turnus: Winter- und Sommersemester