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Professional Competence
  • kennen die wichtigsten Instrumente und Frameworks sowie den Prozess des strategischen Managements.
  • verstehen die wesentlichen Erfolgsfaktoren des strategischen Managements.
  • wenden Instrumente des strategischen Managements korrekt an.
  • sind in der Lage, eine konsistente strategische Konzeption zu erstellen und strategische Ziele zu formulieren.
  • bewerten Strategien und beurteilen deren Eignung in unterschiedlichen Situationen.
Technology Competence
  • kennen die statistische Programmiersprache R und die Entwicklungsumgebung RStudio.
  • können R einsetzen, um Häufigkeitsverteilungen graphisch darzustellen und statistische Kennzahlen aus einfachen Datensätzen zu berechnen.
  • sind in der Lage Wahrscheinlichkeiten und Quantile von theoretischen Wahrscheinlichkeitsverteilungen in R zu berechnen.
  • kennen die Befehle, um Regressionsparameter zu bestimmen und können diese interpretieren.
Personal Competence
  • können sich sorgfältig und konzentriert in statistische Fragestellungen einzuarbeiten.
  • sind in der Lage, die erlernten Methoden selbstständig einsetzen.
  • üben, Lern- und Arbeitstechniken auf abstrakte Inhalte anzuwenden, so dass sie an die selbstständige Erarbeitung von Wissen aus wissenschaftlichen Publikationen herangeführt werden.
  • lernen geeignete Daten zu erheben, aufzubereiten und im Hinblick auf wirtschaftliche Fragestellungen zu analysieren
Social Competence
  • können Lernmaterialien organisieren und Lerngruppen bilden.
  • können Probleme in Gruppenarbeit sinnvoll aufteilen und bearbeiten.
  • lernen statistische Problemstellungen fachlich korrekt zu formulieren und zu kommunizieren.
  • hinterfragen Fragestellungen kritisch und urteilen selbstbewusst.
Personal Competence
  • Not a focus in this module
Social Competence
  • Listen attentively to the letures and internalise points made by their fellow students.
  • Work on the solutions of case studies, present and discuss the solutions worked out together, cooperate with the other students in the group
  • Assess the other solutions presented, evaluate them in relation to their own solution, evaluate specific laws regarding their effect on the taxation in certain circumstances
  • Stand up for and defend their own solutions in the light of remarks and critics
Methodological Competence
  • Know the sources of national and international tax law of the four German-speaking countries, are capable of reproducing the central concepts of national and international tax law in adequate terminology
  • Understand the connections between the particular tax legislation and the double taxation agreements
  • Apply the rules of the respective national and international tax law in case studies
  • Derive solutions and decision recommendations from the different laws; compare rulings of the different national tax laws
  • Solve cross-border issues, actively applying relevant legal provisions of the respective national tax law, as well as rulings in the double taxation agreements
  • Evaluate the calculated tax burdens
Professional Competence
  • Know the basics of national and international busines taxation, group taxation, international tax planning together with companies, wealth structures and financial instruments, as well as European tax law
  • Understand connections between various business taxation models and the tax planning instruments in Liechtenstein, Germany, Austria and Switzerland
  • Calculate the tax burdens of companies in accordance with the respective national tax law, while also considering double taxation agreements
  • Analyse the fields of application and the boundaries of particular tax planning strategies
  • Solve cross-border cases based on a schema
  • Evaluate various tax planning strategies and their effects on the tax burdens
Methodological Competence
  • kennen die zentralen statistischen Techniken, welche in vielen wirtschaftlichen Anwendungen eingesetzt werden.
  • verstehen die Bedeutung statistischer Fachbegriffe.
  • können die behandelten Konzepte zielgerichtet anwenden, die so gewonnenen Resultate im Kontext deuten und statistische Aussagen korrekt formulieren.
  • analysieren Daten, um wirtschaftlich relevante Entscheidungen zu begründen.
  • können wirtschaftliche Situationen mit Hilfe wahrscheinlichkeitstheoretischer Methoden analysieren.
Professional Competence
  • können uni- und bivariate Daten dem Skalenniveau entsprechend durch Kennzahlen und graphische Darstellungen beschreiben.
  • setzen das Fachvokabular zur Beschreibung statistischer Graphiken korrekt ein und können die Vor- und Nachteile der zusammenfassenden Darstellungsarten benennen.
  • können statistische Kennzahlen (z.B. Lage- und Streuungsmasse) korrekt deuten sowie ihre Vor- und Nachteile erläutern.
  • kennen die Axiome eines diskreten Wahrscheinlichkeitsraumes.
  • können die Bedeutung der Axiome eines diskreten Wahrscheinlichkeitsraumes bei der Modellierung eines Zufallsexperimentes erläutern.
  • können Wahrscheinlichkeiten anhand der Additionssätze, der Pfadregeln und mit kombinatorischen Mitteln berechnen.
  • können im Zusammenhang mit dem Satz von Bayes die einhergehenden Resultate korrekt beschrieben.
  • kennen die wichtigsten Verteilungen und ihre Eigenschaften.
  • können erläutern, wann und warum welche Verteilung zur Modellierung einer wirtschaftlichen Situation herangezogen werden kann.
  • kennen die Bedeutung der wichtigsten Grenzwertsätze - insbesondere des zentralen Grenzwertsatzes.
  • können diese (wichtigsten) Grenzwertsätze zur Approximation von Verteilungen und Wahrscheinlichkeiten einsetzen.
  • können die Rechenregeln für Erwartungswerte und Varianzen korrekt anwenden.
  • können die Bedeutung von Konfidenzintervallen darlegen und ihren Zusammenhang mit dem Testen von Hypothesen aufzeigen.
  • können in den wichtigsten Situationen Konfidenzintervalle anhand der korrekt zu Grunde gelegten Verteilung berechnen und ihre Bedeutung im Sinne der schliessenden Statistik korrekt deuten.
  • können die Grundidee beim Testen von Hypothesen erläutern und die möglichen Fehlerquellen benennen.
  • können die Grundideen der wichtigsten Tests erläutern.
  • können die einhergehenden Teststatistiken der wichtigsten Tests berechnen, die kritischen Werte aus den üblichen Tabellen ablesen und das Ergebnis in korrekter Weise formulieren.
  • können die Resultate beim Testen von Hypothesen in Bezug auf den Grad ihrer Sicherheit bzw. Unsicherheit korrekt deuten bzw. beurteilen.
  • können eine einfache lineare Regression ausführen und die einhergehende ANOVA-Tabelle sowie Residuenplots erstellen und interpretieren.
  • können die Ergebnisse der linearen Regression in Bezug auf ihre Relevanz korrekt einordnen.
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