Vertiefungskurs 1

***KW#20271010#D##Vertiefungskurs 1#0403***

Erklärungs- und Prognosemodelle in der Tourismus- und Freizeitwirtschaft

LV #0961: Montag, 16.00 - 19.00 Uhr

im SCHR 4
im SS 2008 betreut von Karl Wöber

Beginn am 10. März 2008

Inhalt der Kursunterlagen:

Inhaltsübersicht mit den Themen und Inhalten aller Termine
Information zu jedem Veranstaltungstermin (mit den zugehörigen Reading Assignments, Präsentationshilfen/Folien, Kontroll-, Diskussions-, Fall- und Projektmaterial)
Vorbereitungsliteratur (Achtung: Der Diplomprüfungsstoff für Studierende der alten Studienordnung unterscheidet sich von dieser Liste! siehe dazu auch unser Literatur-Service)
allg LV Steckbrief

Datum Ort	Themenübersicht, Stichworte zum Inhalt	Reading Assignments ([...] = # in Lit.datenbank); für diesen Termin vorzubereiten ist ...
(1) 10.3. Folien	Vorbesprechung; Vorstellung des Begleitprojekts und Einteilung der Arbeitsgruppen Datenzugriff auf TourMIS Management-Informationsbedarf im Tourismus; Warum ist Prognostizieren überhaupt notwendig? Prognosebegriff und -problematik; Arten von Prognosemethoden Heuristische Prognosemethoden und Beispiele in der Tourismusforschung	[345] Wöber, K. (2002) Das Internet als Transportmittel touristischer Marktforschungsinformationen. Tourismus Journal 6(1), 25-48. [172] Frechtling, D.C. (1996) Practical Tourism Forecasting. Butterworth-Heinemann, Oxford, Chapter 1, pp. 1-16. [317] Hansmann, K-W. (1983) Kurzlehrbuch Prognoseverfahren. Kapitel: Heuristische Prognoseverfahren. Gabler, Wiesbaden, S. 18-26. [318] Rowe, G., Wright, G. (2001) Expert Opinions in Forecasting: The Role of the Delphi Technique. In: Armstrong, S. (Ed.) Principles of Forecasting. A Handbook for Researchers and Practitioners, Kluwer, Boston, pp. 125-144. [319] Schuster, A.G. (1998) A Delphi Survey on Electronic Distribution Channels for Intermediaries in the Tourism Industry - The Situation in German Speaking Countries. In: Buhalis, D., Tjoa, A.M., Jafari, J. (Eds.) Information and Communication Technologies in Tourism, Springer, Wien/New York, pp. 224-233. [320] O'Connor, P., Frew, A.J. (2000) Evaluating Electronic Channels of Distribution in the Hotel Sector: A Delphi Study, Information Technology & Tourism, 3, pp. 177-193.
(2) 21.4. Quiz Folien Übungsbeispiel	Naive Prognoseverfahren; Beurteilungsmaße für Prognosen Gleitende Durchschnitte und Einführung in die Exponentielle Glättung	[172] Frechtling, D.C. (1996) Practical Tourism Forecasting. Butterworth-Heinemann, Oxford, Chapter 2, 3 + 4, pp. 17-75. [176] Witt, St.F., Witt, Ch.A. (1992) Evaluation of Forecasting Accuracy, Chapter 6 (+ teilw. 7), Modeling and Forecasting Demand in Tourism, Academic Press, London, S. 82-101. [172] Frechtling, D.C. (1996) Practical Tourism Forecasting. Butterworth-Heinemann, Oxford, Chapter 5, pp. 76-95. [178] Schröder, M. (1994) Einführung in die kurzfristige Zeitreihenprognose und Vergleich der einzelnen Verfahren, Kap. 2., in: Mertens, P., Prognoserechnung, 5. Auflage, Physica, Heidelberg, S. 7-38.
(3) 5.5. Quiz Folien Übungsbeispiel 1 Übungsbeispiel 2	Das Trendmodell der exponentiellen Glättung: Anpassung der Glättungsparameter mittels Excel	[172] Frechtling, D.C. (1996) Practical Tourism Forecasting. Butterworth-Heinemann, Oxford, Chapter 5, pp. 76-95. [178] Schröder, M. (1994) Einführung in die kurzfristige Zeitreihenprognose und Vergleich der einzelnen Verfahren, Kap. 2., in: Mertens, P., Prognoserechnung, 5. Auflage, Physica, Heidelberg, S. 7-38. [182] Geurts, M. (1982) Forecasting the Hawaiian Market. Journal of Travel Research, Vol. 21, Nr. 3, S. 18-21. [183] Olsen, M.D., Jose, M. L. (1982) Time-Series Forecasting: A Testing of Applications to the Food-Service Industry. International Journal of Hospitality Management, Vol. 1, Nr 3, S. 151-156.
(4) 19.5. Quiz Folien Übungsbeispiel	Das Trendmodell der exponentiellen Glättung: Dynamische Anpassung des Glättungsparameters Dekompositionsverfahren ('Classical Decomposition'), Saisonindex	Wiederholung der Literatur aus den Einheiten (2) und (3)
(5) 26.5. Quiz Folien Übungsbeispiel	Prognosen bei saisonbehafteten Zeitreihen; Das Saisonverfahren nach Winters	[179] Schläger, W. (1994) Einführung in die Zeitreihenprognose bei saisonalen Bedarfsschwankungen und Vergleich der Verfahren von Winters und Harrison, Kap. 3., in: Mertens, P., Prognoserechnung, 5. Auflage, Physica, Heidelberg, S. 41-46.
(6) 9.6. Quiz Folien Übungsbeispiel	Prognosen mit Wachstums- und Sättigungsmodellen (Kennenlernen der Programmpakete Curvit und LinSat) Bedingte Prognosen mittels multipler Regressionsanalyse: Grundannahmen; Schätzung der Regressionsparameter; Prüfkriterien für die Regressionsschätzung; Autokorrelation und Multikollinearität Auswahl der Prognoseparameter bei touristischen Entscheidungsproblemen; Beispiele für Trip Generation- und Gravity-Modelle	[180] Mertens, P., Falk, J. (1994) Mittel- und langfristige Absatzprognose auf der Basis von Sättigungsmodellen, Kap. 10., in: Mertens, P., Prognoserechnung, 5. Auflage, Physica, Heidelberg, S. 157-169. [172] Frechtling, D.C. (1996) Practical Tourism Forecasting, Butterworth-Heinemann, Oxford, Chapter 7, pp. 124-179. [186] Uysal, M., Crompton, J.L. (1985) An Overview of Approaches to Forecast Tourism Demand. Journal of Travel Research, Vol. 23, Nr. 4, S. 7-15. [185] Crouch, G.I., Schultz, L., Valerio, P. (1992) Marketing International Tourism to Australia: A Regression Analysis, Tourism Management, 13(2), pp. 196-208.
(7) 16.6.	Endpräsentationen Abgabe des Endberichts bis spätestens 24.6.2008

Thema des Begleitprojekts im SS 2008:

Prognose der laufenden und kurzfristigen Nachfrageentwicklung des Tourismus in Österreich

Gruppeneinteilung
Begleitprojekt Template

Endpräsentationen 16.6.

Projekt: Vergleich der Prognosegenauigkeit

Lehrziel und Arbeitsbelastung

Bei laufender Mitarbeit können Sie nach erfolgreicher Absolvierung dieser Veranstaltung

einfache (univariate) Techniken zur Umsatz- und Auslastungsprognose korrekt einsetzen,
Trend- und Sättigungsprognosen anfertigen,
einfache bedingte Prognosen erstellen (ökonometrische Modelle mit erklärenden Variablen bauen),
die Ihnen vorgelegten Prognosevorschläge aus Managersicht kritisch bewerten und Empfehlungen abgeben.

Als Zeiterfordernis müssen Sie, je nach den Vorkenntnissen, neben den zwei Hörsaaleinheiten (netto 3 Stunden pro 14 Tage) noch ein- bis zweimal soviel Vorbereitungszeit für Literatur sowie Einzel- und Gruppenarbeit planen. Dies entspricht auch der für einen Kurs vorgeschriebenen Arbeitsbelastung, die die WU Wien in ihrem wichtigsten internationalen Partnerschaftsprogramm (CEMS) mit den jeweils renommiertesten Business Schools voraussetzen muß. Im Falle eines Auslandsstudiums werden Sie daher in bezug auf den, in einem Graduate Course herrschenden Arbeitsstil keine Anpassungsschwierigkeiten haben.

Anwesenheit und Anrechnung

Unser Lehrveranstaltungsprogramm hat den vorrangigen Zweck, die aktive Mitarbeit, Teamarbeit und das Learning by Doing zu fördern.

Absenzen bis zu maximal einem Lehrveranstaltungstermin ist zulässig; sie befreien aber nicht von der Verpflichtung, die in diesen Terminen vorgesehenen Inhalte zu erarbeiten. Ein Nachbringen von Leistungen ist aus organisatorischen Gründen nicht möglich. Von allen HörerInnen wird erwartet, daß sie zu den jeweiligen Veranstaltungen gründlich vorbereitet sind. Dazu zählt das Durcharbeiten der Literatur, die Überprüfung des Verständnisses anhand allfälliger Kontrollfragen, die Lösung von allfälligen Übungs- oder Fallbeispielen und die präsentationsreife Aufbereitung dieser Inhalte.

Punkteverteilung:

5 Tests oder Übungen á 8 Punkte	40 Punkte
Präsentationen und Qualität des Endberichts aus dem Begleitprojekt	25 Punkte
Im VK-1 erzielbare Punkteanzahl	65 Punkte*

* Anmerkung: Max. können 60 Punkte angerechnet werden. Da die erzielbare Punkteanzahl über der maximal anrechenbaren Punkteanzahl liegt, haben die Studierenden die Möglichkeit, trotz Absenz in einer der prüfungsimmanenten Lehrveranstaltungseinheiten, die höchstmögliche Punkteanzahl zu erreichen.

Latest update: 2008-02-10 by KW