Prof. Dr. habil. Rouven E. Haschka

  • Alternative Datenquellen für Prognosemodelle
  • Bayesianische Schätzverfahren und MCMC-basierte Inferenz
  • Endogenität, Selektionsverzerrung und Omitted-Variable-Bias
  • Kausalanalyse mit Beobachtungsdaten ohne externe Instrumente
  • Konjunktur- und Energieprognosen
  • Machine-Learning-Verfahren für Prognosemodelle
  • Modellwahl und Robustheitsprüfung
  • Nachfrage- und Absatzmodellierung für Marketing und Pricing
  • Paneldatenökonometrie, Zeitreihen- und SVAR-Modelle
  • Preiselastizitäten
  • Statistische Programmierung mit R und Entwicklung von R-Paketen
  • Stochastische Frontier-Analyse sowie Effizienz- und Produktivitätsbenchmarking
  • Vermittlung quantitativer Methoden für Business Analytics und Data Science
  • Vine-Copulas, Copula-basierte Verfahren und Independent Component Analysis (ICA)

  • Bayesianische Inferenz für endogenitätsrobuste Modelle
  • Datengetriebene Entscheidungsfindung im Management
  • Effizienz- und Produktivitätsmessung
  • Instrumentfreie Endogenitätskorrektur
  • Makroökonometrie und Prognose
  • Preis- und Nachfragemodellierung
  • Unternehmens-, Entwicklungs- und Gesundheitsökonomik

Fachbeitrag
Fach- und Übersichtsbeiträge zu quantitativen Methoden, Business Analytics und KI-gestützter Entscheidungsfindung
Kooperationen
Gemeinsame Forschungs- und Drittmittelprojekte mit Unternehmen und Institutionen, auch als Partner in Verbundvorhaben
Auftragsforschung
Entwicklung und Umsetzung maßgeschneiderter ökonometrischer Modelle für unternehmensspezifische Fragestellungen
Beratung
Methodenberatung zu Kausalanalyse, Endogenität, Prognose- und Bewertungsmodellen sowie zur Interpretation vorhandener Analysen
Gutachten
Methodische Gutachten und Second Opinions zu empirischen Studien, Modellen und Schätzergebnissen
Studien
Empirische Studien zu Produktivität, Wettbewerbsfähigkeit, Preissetzung und Marktentwicklung
Analysen / Messungen
Quantitative Datenanalysen: Effizienz- und Produktivitätsmessung, Preiselastizitäten, Wirkungsschätzungen aus Beobachtungsdaten
Fortbildung
Praxisorientierte Schulungen zu Ökonometrie, Bayes-Statistik, Machine Learning und R für Fach- und Führungskräfte
Vortrag / Workshop
Vorträge und Workshops zu Kausalität in Daten, Prognosemodellen und dem verantwortlichen Einsatz von KI in Controlling und Management

Kontakt

Prof. Dr. habil. Rouven E. Haschka

Data Analytics


Tel.: +49 631 205 2630


E-Mail: rouven.haschka(at)rptu.de

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