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Person ::
Küsters, Prof. Dr. Ulrich

Fakultät/Fachbereich:Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Statistik
Lehrstuhl/Institution:Lehrstuhl für Statistik und Quantitative Methoden der Wirtschaftswissenschaften
Position/Funktion:Lehrstuhlinhaber/in, Inhaber/in der Professur
Adresse:Auf der Schanz 49
85049 Ingolstadt
Telefon:+49-841-937-1846
Fax:+49-841-937-1965
E-Mail-Adresse:ulrich.kuesters@ku.de
Webseite:http://www.ku.de/wwf/sta/personen/
Forschungsschwerpunkte:
  • Prognoseverfahren
  • Prognosesoftware
  • Zeitreihenanalyse
  • Monitoring
  • Ausreißerdiagnostik
  • Hochrechungen
  • Lagerhaltungsmodelle
Gutachtertätigkeit:
  • Begutachten von Beiträgen im Sammelband der jährlichen GOR-Tagung
  • 'Foresight: The International Journal of Applied Forecasting' (hrsg. vom International Institute of Forecasters)
  • Studienstiftung des Deutschen Volkes
Gremientätigkeit:
  • GOR AG 'Prognose' (Leiter)
Mitgliedschaft in Organisationen:
  • Gesellschaft für Operations Research
  • International Institute of Forecasting
  • Deutsche Statistische Gesellschaft
  • British APL Association

Interne Finanzierung

2009

2008

2005

2002

2001

  • Prognosen in Produkthierarchien
    Projektleitung: Küsters, Prof. Dr. Ulrich
    Laufzeit: November 2001 - Juli 2006, abgeschlossen
    Finanzierung: Aus Lehrstuhletat (intern)

1997

1996

1994

Sonstige Finanzierung

2011

Open Access
Volltext
Buchwitz, Benjamin ; Küsters, Ulrich:
A time series based monitoring methodology to optimize purchase timing decisions.
Ingolstadt, 2018. - 32 S.
10.2139/ssrn.3179987
Volltext
Buchwitz, Benjamin ; Küsters, Ulrich:
Should I buy my new iPhone now? Predictive Event Forecasting for Zero-Inflated Consumer Goods Prices.
In: Proceedings of the International Conference on Information Systems, ICIS 2018 ; San Francisco, California December 13 - 16 2018. - San Francisco, CA, 2018. - S. 1-16
ISBN 978-0-9966831-7-3
(Begutachteter Beitrag / peer-reviewed paper)
Volltext
Buchwitz, Benjamin ; Falkenberg, Anne ; Küsters, Ulrich:
Time Series Event Forecasting in Consumer Electronic Markets using Random Forests.
In: Proceedings of the 2019 Pre-ICIS SIGDSA Symposium. - München, 2019
(Begutachteter Beitrag / peer-reviewed paper)
Volltext
Nieberle, Ekaterina ; Speckenbach, Jan ; Küsters, Ulrich:
Konkurrierende Prognoseverfahren für die Lagerhaltung.
In: Claus, Thorsten ; Hermann, Frank ; Manitz, Michael (Hrsg.): Produktionsplanung und -steuerung : Forschungsansätze, Methoden und deren Anwendungen. 2. deutlich überarbeitete Auflage. - Berlin ; Heidelberg : Springer, 2021. - S. 183-212
ISBN 978-3-662-64290-0 ; 978-3-662-64291-7
10.1007/978-3-662-64291-7_10

2021

2019

2018

2015

2012

2010

2008

2006

2005

2004

2002

2001

2000

1999

1998

1997

1996

1995

1994

1992

1991

1990

1989

1988

1987

1986

1985

Eingestellt am: 30. Dez 2009 15:58
Letzte Änderung: 07. Dez 2021 19:52
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