Master in Business mit Spezialisierung in RE & REIF ____________________________________________________________________________________________________________________________

Name of Module: Methoden und Research

Module No.: M-MET5-016

Module Owner: Prof. Jan Mutl, Ph.D.

Contact:

[email protected]

Programme/-s of Study:

Master of Arts in Real Estate Investment & Finance (MREIF) (mandatory) Master of Arts in Real Estate (MRE) (mandatory)

Semester:

1

ECTS:

6

Prerequisites:

MREIF: Erfolgreicher Abschluss der Pflichtmodule M1 bis M3 sowie erfolgreicher Abschluss eines der 4 zur Auswahl stehenden Vertiefungspfade. MRE: Erfolgreicher Abschluss der Module M1 bis M9

Contribution to Programme Learning Goals:

Mit dem Modul „Methoden und Research“ sollen insbesondere folgende Qualifikations- und Kompetenzziele (QKZ) vermittelt werden: LO 2 : Graduates should be familiar with current issues and challenges arising from the scientific and practical analysis of their area of specialisation. LO 4 : Graduates should be able to link new information with existing knowledge or known theoretical frameworks. LO 5 : Graduates should be able to apply their knowledge and skills to unfamiliar topics. LO 6 : Graduates should be able to contribute significant value to their organisation. LO 10 : Graduates should demonstrate professional oral and writing communication skills LO 13 : Graduates should be able to self-direct their learning process. LO 14 : Graduates should develop the ability to collect, analyses and assess information related to business decisions and make informed decisions, based on scientific methodology, even with unstructured problem definitions and / or limited availability of information. LO 15 : Graduates should be capable of approaching a project in a systematic, solution-oriented manner and be able to manage it autonomously.

Contents of Module and Intended Outcomes:

Das Modul „Methoden und Research“ bereitet methodisch auf die Master Thesis vor. In zwei Kursen werden den Studierenden Basis-Grundlagen des wissenschaftlichen Arbeitens sowie fortgeschrittene statistische Fähigkeiten vermittelt, die sie dazu befähigen, im Rahmen ihrer Master Thesis den Anspruch einer Universität an wissenschaftliches Arbeiten zu erfüllen. In einem ersten Schritt (Kurs 1) erlernen Studierende Techniken akademischen Lesens und Schreibens. Die für eine Master-of-Arts-These wichtigen Methoden des Fragebogenund Interviewdesigns sowie des Aufbaus von Fallstudien wird im Anschluss erlernt. Es findet sodann eine Einführung in die deskriptive Statistik statt, um einfache Auswertungen zu ermöglichen. Bspw. wird die Methode der univariaten Regressionsanalyse erlernt. Dieser methodische Basis-Instrumentenkasten wird in einem Folgeschritt (Kurs 2) erweitert: Die univariate wird zur multivariaten Regressionsanalyse erweitert und die damit einhergehenden statistische Tests behandelt. Sodann findet eine Einführung in den Bereich der Strukturgleichungsmodelle statt, um den Studierenden eine Auswertung bspw. von Erhebungen durch Fragebögen auf höherem Niveau zu erlauben. Das Modul schließt mit der praktischen Anwendung von

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Regressionsanalysemethoden zu Fragestellungen der Bewertung und Prognose unter Benutzung des frei verfügbaren Programms GRETL.

Fit within the Programme/ Related Modules:

Nach der Behandlung von Fachwissen in den Modulen M1 bis M8, der Integration von Verhaltenswissen in Modul M9 und der Präsentation von Führungswissen in Modul M10 schließt der Master of Arts in Real Estate mit der Bearbeitung von statistischem Methodenwissen in diesem vorliegenden Modul M11 ab. Das Modul hat die alleinige Ausrichtung, die erfolgreiche Bewältigung der Masterthese auf universitärem solidem akademischem Niveau zu sichern. Dabei dient Kurs 1 des Moduls den grundlegenden akademischen Basismethoden und Modulkurs 2 ersten fortgeschrittenen akademischen Methoden, die im Rahmen eines Master-of-Arts-Programmes beherrschbar sind. Inhaltliches Leitbild sind dabei internationale praxisorientierte Problemstellungen, die unter Betreuung diskutiert und reflektiert werden sollen.

Workload Allocation:

Die Studierenden müssen für das Modul „Methoden und Research“ eine Gesamtarbeitsbelastung von 150 Stunden einkalkulieren. Diese teilt sich wie folgt auf: - Vorlesungen: 36h (7 Vorlesungen in 24 Blöcken je 90 Minuten) - Vor- und Nachbereitung der Vorlesungen: 34,0h - Hausarbeit: 80h (Methodische Seminararbeit: Literaturanalyse und statistische Auswertung)

Grading:

Information on Papers, Allocation of Subjects & Groups, Homework etc.:

180 Examination Points Prüfungsleistung

Kurs

Punkte

Bewertung

Hausarbeit / essay

Grundlagen wissenschaftlicher Forschung

90

Individuell

Hausarbeit / essay

Advanced Research Methods

90

Individuell

Die Studierenden werden im Rahmen des Moduls „Methoden und Research“ methodisch in zwei Stufen auf die Erstellung der Masterthese vorbereitet. Von den Studierenden wird die aktive Teilnahme an den Lehrveranstaltungen erwartet sowie die aktive Vor- und Nachbereitung der einzelnen Veranstaltungen. Die Studierenden sollten für die anschließende methodische Seminararbeit bereits einen auf ihre auf dieses Modul folgende Masterthese abgestimmten Methodenkanon nutzen, um für die Masterthese bereits ein notwendiges Maß an praktischer Erfahrung und angewandter Methodenkompetenz aufzuweisen.

1. Course: Grundlagen wissenschaftlicher Forschung

Course No.: L-MET5-022

Instructor/-s: Prof. Jan Mutl, Ph.D. / Prof. Dr. Sabine Benoit / Prof. Dr. Christoph Georgi

Contact:

[email protected]

ECTS:

3

Number of Sessions:

3 Vorlesungen in 12 Blöcken je 90 Minuten (3 Tage)

Language:

Deutsch

Course Description:

1. „Einführung in Fragebogendesign, Interviews & Fallstudien“

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(Prof. Dr. Sabine Benoit) Ziel der Vorlesung ist es, in jeweils einem Block in die Methoden von Fragebogendesign, Interviewführung und – Auswertung sowie Fallstudiendesign einzuführen. Dies geschieht, um den Studierenden für ihre jeweiligen Master-Thesen Werkzeuge der qualitativen Sozialforschung an die Hand zu geben, die adäquat eingesetzt werden müssen, um das Ziel der jeweiligen Arbeiten zu erreichen. Dies ist gerade daher notwendig, weil die unten angegebenen drei Gebiete oft mit viel Mühe, aber ohne methodisches Wissen umgesetzt werden, was im Ergebnis zu einem hohen Enttäuschungsgrad des Verfassers der Master-These führt. Inhaltsübersicht -

Fragebogendesign o Grundgesamtheit und Stichprobe o Konstruktion und Pretests o Umgang mit nicht ausgefüllten Fragen o Fragebogenkodierung, Dateneingabe und Fehlerbereinigung o Auswertung: deskriptive Analyse o Überblick über weiterführende Analysen

-

Interviews o Fokussiertes Interview o Halbstandardisiertes Interview o Problemzentriertes Interview o Experten-Interview o Ethnografisches Interview o Interview-Leitfaden: Best Practice o Auswertung von Interviews

-

Fallstudien o Übersicht Fallstudienmethodik o Klassischer Weg versus Problem-Based Learning o Herausforderungen bei dem Verfassen von Fallstudien o Vorbereitung einer Fallstudie für eine Master-These

Umfang der Vorlesung: 4 Blöcke, je 90 Minuten 2. „Wissenschaftliches Arbeiten“ (Prof. Dr. Christoph Georgi) Ziel der Vorlesung ist es, den Studierenden grundlegende Techniken des wissenschaftlichen Arbeitens detailliert zu vermitteln. Durch diese Vorlesung soll so das Ziel erreicht werden, den Studierenden Zeitverschwendung, Ärgernisse und vergebene Mühe zu ersparen. Es werden detailliert die Anforderungen an eine wissenschaftliche Arbeit seitens der EBS erklärt, die Grundlagen und Techniken des wissenschaftlichen Arbeitens vermittelt und vor allem häufige und vermeidbare Fehler in wissenschaftlichen Arbeiten aufgezeigt sowie nützliche Tipps und Informationen bereitgestellt. Schwerpunkt der Vorlesung ist es, den Studierenden zu vermitteln, wie das Thema durch konkrete Zielsetzung einer wissenschaftlichen Arbeit operationalisiert und somit Literaturrecherche zielgerichtet betrieben wird, wie eine Gliederung mit einem Leitthema erstellt wird und wie Gliederungsmanagement betrieben wird. Ein Schwerpunkt wird auf das Thema der sinnvollen Methodenauswahl, korrekter „Zitierweise von Interviews“, „graue“ Web-Literatur sowie den Bereich des Plagiats / Autoplagiats verwandt. Da Master-Thesen mittlerweile zu einem sehr großen Bestandteil über Journal-Literatur basierte Forschung verfasst werden, wird diese Literaturform besonders intensiv behandelt. Inhaltsübersicht -

Einarbeitung in das Thema und Themenabgrenzung

-

Formulierung der Problemstellung

-

Literatur und Datenrecherche, Materialauswahl, Quellenqualität

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-

Journal-Rankings, Datenbanken, Research-Foren (SSRN; ResearchGate)

-

Entwerfen einer Gliederung: Best Practice

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Einhaltung der formalen Anforderungen

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Methodenauswahl und Materialauswertung

-

Korrektur und Überarbeitung

-

Präsentation und Beurteilung

-

Fälschung, Verfälschung, Plagiat, Autoplagiat und Betrug

Umfang der Vorlesung: 4 Blöcke, je 90 Minuten 3. „Einführung in Statistik und univariate Regressionsanalyse“ (Prof. Jan Mutl Ph.D.) Die Vorlesung „Einführung in Statistik und univariate Regressionsanalyse“ hat das Ziel, den Studierenden grundlegendes statistisches Rüstzeug zur einfachen Auswertung empirischer Datensätze zu geben. Die Vorlesung fokussiert dabei auf die praktische Anwendung und setzt mit Leitlinien einen Rahmen, was Beachtung finden muss, um Datensätze korrekt einer einfachen empirischen univariaten Auswertung zu unterziehen. Inhaltsübersicht -

Skalenniveaus

-

Univariate Häufigkeitsverteilungen

-

Kennwerte univariater Häufigkeitsverteilungen

-

Population und Stichprobe: Stichprobenziehung

-

Normalverteilung und verwandte Wahrscheinlichkeitsverteilungen

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Schätzen und Testen von Populationswerten

-

Prinzipien und Anwendung statistischer Hypothesenprüfung

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Zusammenhang zwischen zwei Variablen: univariate Regressionsanalyse

-

Drittvariablenkontrolle

Umfang der Vorlesung: 4 Blöcke, je 90 Minuten Required Readings:

Theisen, M.R.: Wissenschaftliches Arbeiten, 15.akt. und erg. Aufl., München 2011. EBS‘ Guidelines for Writing Research Assignments myebsservicesexaminations office“EBS Guidelines zum wissenschaftlichen Arbeiten“ Day, R. A./ Gastel, B. (2006): How to write and publish a scientific paper, Cambridge [u.a.]: Cambridge Univ. Press. Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., & Weber, R., 2011: Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung (13. Aufl.) Berlin, Springer.

Further Recommended Readings:

Friedrichsmeier, H. und G. Brezowar, Michael Mair: Fallstudien: Erfahrungen und Best-Practice-Beispiele, 2. überarb. Aufl., Wien 2011. Krebs, D. / Kühnel, S.: Statistik für Sozialwissenschaften – Grundlagen, Methoden, Anwendungen, Neuauflage, Hamburg 2010. Flick, U.: Qualitative Sozialforschung – Eine Einführung, 4. Aufl., Hamburg 2007. Concise Rules of APA Style (2007), The Official Pocket Style Guide From the American Psychological Association.

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Pokropp, F.: Lineare Regression und Varianzanalyse, München 1994. Siegel, A. F., 2012: Practical Business Statistics, 6. ed., Amsterdam et. al., Elsevier. Pedagogy:

Interaktive Vorlesung, Übungen, Workshops, Fallstudien.

2. Course: Advanced Research Methods

Course No. L-REM4-022

Instructor/-s: Prof. Jan Mutl, PhD / Natalia Sowik

Contact:

[email protected]

ECTS:

3

Number of Sessions:

12

Language:

Deutsch

Course Description:

1.

“Multivariate regression analysis and statistical tests“ (Prof. Jan Mutl, PhD)

The lecture aims at providing students with an understanding of multivariate regression analysis: It represents a multi-purpose and flexible method of analysis, which can be used both for describing and explaining causalities as well as for performing prognoses. Thus, it is the most important and most frequently used multivariate method of analyses. It is of special interest, when causalities between a dependent and numerous independent variables are to be examined. With the help of multivariate regression analyses such causalities can be quantified and be described in further detail. Furthermore, it allows to test for hypothesis concerning the causal relationship and to perform prognoses. -

Multivariate regression analysis o Overview of the methods  Linear regression  Non-parametric regression  Semi-parametric regression  Robust regression o Data preparation o Model adjustment o Model validation o Forecasting o Choice of variables and model comparison

-

Outlook on cluster-, factor- and variance analyses

2. “Structural equation modeling“(Natalia Sowik) The aim of the lecture is to gain an understanding of the fundamental functionality of structure equation modeling, in order to being able to better judge as decision maker on analyses provided by employees or the research department. The term structure equation modeling describes a statistical method for testing and estimating causal relationships. It allows checking, whether the hypotheses made before performing the method correspond to the provided variables. It belongs to the group of structure testing multivariate methods and is of confirmatory nature. Structure equation modeling plays an important role when it comes to empirical social studies. A specialty of structure equation modeling is the examination of latent (not directly observable) variables. Path analysis, factor analysis and regression analysis can be considered as special cases of structure equation modeling. -

Relevance of structural equation modeling

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Causality and empirical examination

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Methods of structural equation modeling

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Hypotheses and model creation

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Construct conceptualisation and operationalisation

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Quality control and model estimation

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Evaluation and interpretation of results

3. ”Introduction to statistical software (GRETL)“ (Prof. Jan Mutl, PhD) The aim of the lecture is to familiarise students with simple, commonly used statistical software („drag and drop“) that does not require programming skills and that is very user-friendly. For this purpose the software packages of SPSS Statistics (Statistical Package for the Social Sciences; with costs) and GRETL (Gnu Regression, Econometrics and Time-series Library; free of charge) are presented.

Required Readings:

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Introduction to GRETL

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Performing statistical analyses with GRETL o Univariate regression analysis o Multivariate regression analysis o Panel Data

Siegel, A. F.: Practical Business Statistics, 6. ed., Elsevier, Amsterdam et. al., 2012. Lepak, D.: Editor’s comments: what is good reviewing?, in: Academy of Management Review 2009, Vol. 34, No. 3, 375–381.

Further Recommended Backhaus, K. / Erichson, B. / Plinke, W. / Weber, R.: Multivariate Analysemethoden: Readings: Eine anwendungsorientierte Einführung, 13. Aufl., Springer, Berlin, 2011. Weiber, R. / Mühlhaus, D.: Strukturgleichungsmodellierung: Eine anwendungsorientierte Einführung in die Kausalanalyse mit Hilfe von AMOS, SmartPLS und SPSS, 1. Aufl., Springer, Heidelberg 2009. Pedagogy:

Interactive lecture, exercises, workshops, case studies.