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Dienstag, 22. August 2017
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VHB Gruppe

  

Kernaktivitäten

 

80. Pfingsttagung des VHB

23. bis 25. Mai 2018 in Magdeburg

 

 

 

Wissenschaftliche Kommissionen

Pre-Conference-Workshops

Strukturgleichungsmodelle

 

Leiter: Christian Ringle (Universität Hamburg), Jörg Henseler (Universität Nijmegen)

 

Strukturgleichungsmodelle mit latenten Variablen haben sich zu einem Quasi-Standard bei der Erforschung komplexer Wirkzusammenhänge in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften entwickelt. Latente Variablen können mit Hilfe formativer oder reflektiver Messmodelle operationalisiert werden. Weil eine Fehlspezifikation des Messmodells zu unnötigen Indikatoreliminierungen und verzerrten Modellschätzungen führen kann, kommt der Anwendung des richtigen Messmodells eine hohe Bedeutung zu. Bislang werden in Strukturgleichungsmodellen überwiegend reflektive Messmodelle eingesetzt, obwohl für viele Konstrukte eine formative Operationalisierung geeigneter wäre. Dies ist u.a. darauf zurück zu führen, dass formative Messmodelle in den üblichen Auswertungsprogrammen (z.B. LISREL und AMOS) nur schwierig darstellbar sind. Der Partial Least Squares (PLS) Ansatz ermöglicht eine einfache Umsetzung formativer und reflektiver Messmodelle in Strukturgleichungsmodellen. Im Vergleich zu LISREL und AMOS bietet PLS aufgrund seines Schätzverfahrens eine Reihe von Vorteilen, die es für viele Anwendungsfälle der betriebswirtschaftlichen Forschung besonders geeignet erscheinen lässt.

 

In dem Workshop wurde der PLS-Ansatz vorgestellt und seine Eignung für die etriebswirtschaftliche Forschung und Praxis demonstriert.

Performancemessung mit Data-Envelopment-Analyse

 

Leiter: Susanne Warning (Universität Trier, IAAEG), Mihai Paunescu (Universität Trier, IAAEG)

 

Die Data-Envelopment-Analyse (DEA) ist ein empirisches Verfahren des roduktionswirtschaftlichen Benchmarkings. Es dient zur Ermittlung von aggregierten ennzahlen für die Effizienz bzw. Produktivität. Im Unterschied zu anderen Verfahren kann s auch auf solche Situationen angewendet werden, in denen mehrere Inputs und Outputs vorliegen, die sich nicht alle monetär bewerten lassen. Mit Hilfe der DEA lässt sich etwa die relative Performance von Bankfilialen, Krankenhäusern oder universitären Fachbereichen ermitteln, aber auch der Wert, den aus Kundensicht verschiedene Konkurrenzprodukte mit multiplen Eigenschaften (etwa Automodelle) besitzen. Die DEA ist inzwischen zu einem Schlüsselverfahren geworden, das für Marketing, Strategisches Management, Produktion, Controlling und Personalwirtschaftslehre gleichermaßen von Interesse ist.

 

Der Workshop bot einen ersten Einstieg in die DEA. Die Grundidee der DEA, Modellvarianten, wichtige Anwendungen und wesentliche Probleme wurden vorgestellt. Um den Teilnehmern die Fähigkeit zu vermitteln, DEA-Produktivitäten zu ermitteln und zu interpretieren, wurden praktische Übungsteile implementiert.

Experimente

 

Leiter: Nicole Koschate (Universität Mannheim)

 

Der Workshop führte in die Grundlagen experimenteller Forschung ein. Er richtet sich an Doktoranden und Habilitanden, die sich mit der experimentellen Methode vertraut machen möchten und diese im Rahmen eigener empirischer Untersuchungen einzusetzen planen.

Der Workshop gliederte sich in zwei Teile. Im ersten Teil wurden Grundlagen zur Konzeption und Umsetzung von Experimenten vorgestellt und an ausgewählten Beispielen illustriert. Im zweiten Teil des Workshops wurde diskutiert, wodurch sich erfolgreiche Experimente auszeichnen und welche Einsatzmöglichkeiten sich in der betriebswirtschaftlichen Forschung bieten.

Spieltheoretische Methoden im externen Rechnungswesen

 

Leiter: Barbara Schöndube-Pirchegger (Universität Magdeburg), Stefan Wielenberg (Universität Bielefeld)

 

Das externe Rechnungswesen ist das zentrale Berichtssystem des Unternehmens gegenüber Dritten. Als solches beeinflusst es auf vielfältige Weise das Verhalten von Entscheidungsträgern innerhalb und außerhalb des Unternehmens. Eine fundierte ökonomische Analyse des Rechnungswesens erfordert die Erfassung seiner Wirkungen im Sinne von resultierenden Informations- und Steuerungseffekten. Dazu ist wiederum ein geeignetes Maß an Abstraktion notwendig, das es ermöglicht, wichtige ökonomische Zusammenhänge zu identifizieren und zu isolieren.

 

Im Rahmen dieses Workshops wurden ausgewählte Modelle zur informationsökonomischen Analyse von Fragen des externen Rechnungswesens präsentiert und diskutiert. Der Workshop richtete sich an Promotionsstudenten und Habilitanden, die ihre Kenntnisse über informationsökonomische und agency-theoretische Modelle erweitern und vertiefen möchten.

Q.C.A.: Formale Analyse komplexer Kausalstrukturen bei kleiner Fallzahl

 

Leiter: Lasse Cronqvist (Universität Marburg)

 

Qualitative Comparative Analysis (QCA) ist ein Verfahren, um komplexe Kausalstrukturen in Fallstudiendaten herauszuarbeiten. Es erfreut sich immer größerer Beliebtheit in der Sozial- und Politikwissenschaft und ist nun auch in der Betriebswirtschaftslehre auf dem Vormarsch. Ein wesentlicher Vorzug dieser Methodik ist, dass quantitativ-formale Analysen auch mit Fallzahlen ab 10 Beobachtungen, für welche statistische Verfahren nur mit erheblichen Problemen angewandt werden können, möglich sind. Die QCA ist im Kern eine Heuristik, die auf nominal- oder ordinal-skalierte Daten angewendet werden kann und dabei auf logische Verknüpfungen zurückgreift. Auf diese Weise lassen sich komplexe Kausalstrukturen in Form von notwendigen und hinreichenden Bedingungen für ein Ereignis (Outcome) modellieren.

 

In diesem Workshop wurden die theoretischen Grundlagen der QCA vermittelt und verschiedene Modellvarianten sowie entsprechende Analyse-Software vorgestellt.