VHB Verband der Hochschullehrerinnen und Hochschullehrer für Betriebswirtschaft

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. 😱 👩🎓 But there's hope! In Dominik Papies' #prodok course on Endogeneity in Applied Empirical Research students will become familiar with the problem of endogeneity and potential remedies. 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. Visit https://lnkd.in/e-kEkvK3 for more details on course content and schedule. Please note that this course contains both online and face-to-face parts. Both are compulsory. You are welcome! Sign up via [email protected]

Learn how to develop and use predictive models (discrete choice models) - sign up now for another excellent #prodok course on Choice-Based Optimization with Sven Müller and Knut Haase. 📅 23 to 26 September, 2024 📍 Hamburg. 👉 What this course is about: 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. 👉 What students will learn: 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. Sign up via email: [email protected]

Are you an early career researcher interested in consumer behaviour research methods and theories? Then this #prodok course with Kristina Klein might be for you! 👉 This course provides an overview of research methods and theories in consumer behavior. The topics covered in this seminar should be of interest to doctoral students studying Business, Psychology, Organization Behavior, and Marketing. It has two major goals: 🎯 To expose students to research in specific areas of consumer research and marketing and to familiarize them with findings in these areas. These broad areas are emotions, sustainable consumer behavior, and human-computer interactions. 🎯 To equip students with abilities to conceptualize, design and implement original consumer behavior research, particularly experimental research. After completing this course, students will be able to define research questions in various domains of consumer behavior and in different empirical settings, they will know how to implement their research questions into an actionable experimental design, and they will be aware of potential problems and (dis)advantages in their research design. Please note: The course has both face-to-face and online parts. Both are compulsory. Click on the event to view course details or go to https://lnkd.in/eDxKeUSS Register now, you are welcome!

Machine Learning in economics and business research: There are only a few places left for this September's #ProDok course with Stefan Lessmann- so don't wait, be part of the fun! Machine learning comprises theories, concepts, and algorithms to infer patterns from observational data. The prevalence of data (“big data”) has led to an increasing interest in the corresponding methodology to leverage existing data assets for improved decision-making and business process optimization. Concepts such as business analytics, data science, and artificial intelligence are omnipresent in decision-makers’ mindset and ground to a large extent on machine learning. Familiarizing course participants with these concepts and enabling them to purposefully apply cutting-edge methods to real-world decision problems in management, policy development, and research is the overarching objective of the course. Accordingly, the course targets Ph.D. students and young researchers with a general interest in algorithmic decision-making and/or concrete plan to employ machine learning in their research. A clear and approachable explanation of relevant methodologies and recent developments in machine learning paired with a battery of practical exercises using contemporary software libraries of (deep) machine learning will ready participants for design-science or empirical-quantitative research projects.

Nach dem Semester ist vor dem Semester: Gute Erklärungen und Einführungen, um die Recherche- und Informationskompetenz von Studierenden zu stärken, bietet die ZBW – Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft / ZBW – Leibniz Information Centre for Economics! Was ist drin? 🗺 Guided Walk: ein entscheidungsbasiertes, interaktives Online-Tutorial zum Lernen. Darin: Wissenschaftliche Literaturrecherche, Zugang zum Volltext und richtig Zitieren. 📽 Video-Kurs: 6 kurze Clips über: Information finden | Information bewerten | Fake News erkennen | Zugang zum Volltext | Richtig zitieren. 🎓 Academic-Career-Kit: Diese drei Tutorials richten sich an Nachwuchswissenschaftlerinnen und -wissenschaftler. Lernen Sie mehr darüber, wie Sie die richtige Zeitschrift für Ihre Veröffentlichung finden, wie Sie Predatory Journals vermeiden, Soziale Medien einsetzen, ihren Impact messen und über das Auffinden und Teilen von Forschungsdaten. 👉 Guides: In diesem Bereich finden sich grafik- und textbasierte Informationen zum Download, z.B. "Schreibe Deine beste Hausarbeit", "Triple A statt Junk Bond" und "Forschungsdaten"

Neu strukturiert und noch nutzerfreundlicher: In ihrem Open-Science-Magazin veröffentlicht die ZBW – Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft / ZBW – Leibniz Information Centre for Economics regelmäßig neue relevante Informationen zum Thema Open Science. Die meisten Beiträge sind auf Deutsch und Englisch verfügbar: 🎙 Interviews: mehr als 65 Interviews mit Wirtschaftswissenschaftler:innen aus Deutschland, Österreich, der Schweiz, Kanada und Großbritannien. Diese berichten von den Vorteilen offener und transparenter Forschung sowie von ihren persönlichen Erfahrungen. 📃 Worksheets: leicht in den Arbeitsalltag integrierbare Aufgaben und Checklisten, mit denen Sie Ihren Wissensstand und Ihre Kompetenzen systematisch aufbauen. ⚖ Rechtstipps: Vielen Wirtschaftsforschenden stellen sich rechtliche Fragen. Die ZBW gibt Antworten. 👷♀️ Praxistipps: Recherche- und Publikationsportale, Lehrangebote, eDossiers, und vieles mehr für Ihre tägliche Open-Science-Praxis. 👍 Außerdem: Hintergrundartikel zu wissenschaftspolitischen Entwicklungen oder zu Metaforschung. https://lnkd.in/d6xS34h

Philosophy of Science 👩🏫 Schon mal über die Grundlagen wissenschaftlicher Positionen und ihre Bedeutung für Forschungsdesign und -methoden nachgedacht? Im #prodok-Kurs mit Rolf Brühl und Thomas Wrona vom 5.-8. November 2024 in Berlin bietet sich eine seltene Gelegenheit dazu! 🤔 Während bei der Lektüre eines wissenschaftlichen Aufsatzes oder Monographie die eingesetzten Methoden zu dokumentieren sind, wird die zugrunde liegende wissenschaftstheoretische Position häufig nicht einmal erwähnt. 💡 Wer sich jedoch mit Begründungsansprüchen wissenschaftlicher Forschung und ihrer Methoden auseinandersetzen will, kommt um eine Beschäftigung mit eben diesen Positionen nicht herum. Insbesondere bei mixed-method-Studien werden zudem solche Expositionen auch von Gutachtern und Journal-Editoren zunehmend eingefordert. 🎯 Ziel des Kurses ist es daher, die Teilnehmer und Teilnehmerinnen mit den wesentlichen wissenschaftstheoretischen Strömungen und ihren für die Wissenschaft wesentlichen ontologischen und epistemologischen Positionen vertraut zu machen. Der Kurs soll für die verschiedenen Strömungen der Wissenschaftstheorie sensibilisieren und grundlegende Kenntnisse über verschiedene wissenschaftstheoretische Begründungsstrategien vermitteln, um eine kritische Reflektion über die eigene wissenschaftliche Forschung zu ermöglichen. 👌 Anwendungsbezug: Neben der Diskussion philosophischer (wissenschaftstheoretischer) Positionen wird ihre Bedeutung für die wissenschaftliche Praxis thematisiert und anhand praktischer Beispiele analysiert.   Die Kurssprache ist Deutsch. Anmeldung und weitere Informationen gerne per E-Mail: [email protected]

Early career researchers, PhD students, business and social science researchers interested in organization theory: Don't miss this #prodok course on Advanced Topics in Organization Theory taught by Elke Schuessler (Lüneburg) and Jörg Sydow (Berlin) 📍 Berlin 📅 16.-19. September 2024 🎁 This doctoral seminar exposes students to foundational and current research in organization theory. It is directed towards all business administration scholars interested in phenomena that involve organizations. 👆 Students of organization theory specifically, management and marketing more broadly, or students of other areas of business research such as accounting, sustainability management or information systems for whom organizations, inter-organizational relationships and wider organizational and institutional fields might play a role in their research can participate. ✅ Students should have a basic knowledge of the topic of organization and be familiar with some “classic“ organization theories such as the theory of bureaucracy, contingency theory or institutional theory. 🎯 After this course, participants will be able to: - Understand how classic organization theories have developed both theoretically and in terms of empirical research designs - Apply recent advances in organization theory to understand current organizational and inter­organizational phenomena - Develop relevant research questions that promise theoretical contributions to current (inter-) organizational thought   More information on course fees and registration: https://lnkd.in/eYzyy8nk Welcome! Register by email: [email protected]

ChatGPT, Bard, Claude und wie sie alle heißen. Forschende der #BWL und benachbarten Disziplinen: Jetzt zum Seminar der BERD@NFDI Academy über LLMs und NLP am 5. September 2024 in München anmelden! Das Programm ist prall gefüllt mit Hintergrund- und Anwenderwissen über Large Language Models und Neuro-linguistisches Programmieren 🌟

Forschungsdaten aus pdf-Dokumenten gewinnen - wer hat sich nicht schon oft gefragt, wie man das schneller und besser hinbekommt? BERD@NFDI bietet diesen Kurs in mehreren Nachmittags-Häppchen ab Ende August 2024 an - schnell anmelden!