SS23

Lernergebnisse

Das Modul vermittelt Grundlagewissen der Verkehrsökonometrie. Nach dem erfolgreichen Bestehen des Moduls sind die Studenten in der Lage unterschiedliche Modelle zur Ermittlung der Verkehrsnachfrage zu schätzen und anzuwenden, sowie deren Ergebnisse/ Parameter richtig zu interpretieren. Ein Schwerpunkt des Moduls liegt auf der Schätzung von diskreten Entscheidungsmodellen. Neben fundierten theoretischen Kenntnissen lernen die Studierenden die praktische Umsetzung der Modellanalysen mithilfe der Programmiersprache R. Die Inhalte und Beispiele im Modul orientieren sich an Fragestellungen der Verkehrsplanung, vermittelt Grundlagewissen zu ökonomischen Bewertungen von beispielsweise Verkehrsinfrastrukturprojekten.

Lehrinhalte

In der Verkehrsplanung spielt die Ermittlung der Verkehrsnachfrage eine wesentliche Rolle. Vor diesem Hintergrund liegt der Schwerpunkt des Moduls auf der theoretischen Basis und praktischer Anwendung ökonometrischer Modelle zur Ermittlung der Verkehrsnachfrage. Im ersten Teil des Moduls werden notwendige Statistikgrundkenntnisse (z.B. Wahrscheinlichkeitstheorie, Arbeit mit Zufallsvariablen, relevante Verteilungen), sowie Grundlagen empirischer Arbeiten (z.B. statistische Tests, Versuchsplanung, Methoden zur Stichprobenziehung) vermittelt. Für die Studierenden mit Vorkenntnissen in diesem Bereich dient diese kurze Einführung zur Auffrischung relevanter Konzepte. Studierende ohne Vorkenntnisse wird dadurch ermöglicht, die nötige theoretische und methodische Basis aufzubauen. Im zweiten Teil des Moduls werden stetige ökonometrische Modelle diskutiert, die beispielsweise in der Verkehrserzeugung eine Anwendung finden. Der dritte Teil ist der Hauptteil des Moduls. In diesem Teil werden diskrete Entscheidungsmodelle, die das Fundament für die Analyse der Verkehrsmittel- und Verkehrswegewahl bilden, eingeführt. Die Studierenden lernen die theoretischen Grundlagen solcher Modelle, sowie ihre Anwendung kennen. In diesem Kontext werden unter anderem die Datenart (revealed vs stated preferences), Erhebungsart, Validierung, sowie die Anwendung abgeleiteter Zahlungsbereitschaften thematisiert. Zusätzlich wird das methodische Vorgehen zu Schätzung diskreter Entscheidungsmodelle in das Programm R anhand von konkreter Fragestellung und Datensätze aus der Praxis vermittelt. Eine kurze Einführung in die Programmiersprache R ist ebenso Teil der Lerninhalte. Durch Hausaufgaben haben die Studierenden die Möglichkeit, die Anwendung solcher Modelle zu üben und offene Fragen zur praktischen Anwendung im Rahmen der Lehrveranstaltung zu klären. Somit werden Studierende nach einem erfolgreichen Bestehen des Moduls in der Lage sein, datengestützte Analysen zu verkehrsplanerischen Fragestellungen durchzuführen und ihre Ergebnisse zu interpretieren. Das Modul stellt auch eine gute Basis für das erfolgreiche Durchführen einer datenbasierten Abschlussarbeit. Zum Schluss des Moduls wird einen Ausblick auf weiterführende Methoden bzw. weitere diskrete Entscheidungsmodelle gegeben.

Das Modul vermittelt im ersten Teil („Überblick“) zunächst eine Vorstellung über die Strukturen, Systeme und Märkte der Logistik mit Hilfe deskriptiver Statistiken und Praxisbeispielen.

Im zweiten Teil („Verhalten und Effekte“) werden die Entwicklungstreiber des Wirtschaftsverkehrs anhand einfacher Modelle des internationalen Handels sowie der Logistik aufgezeigt. Mit Hilfe dieser Modelle werden die Effekte infrastruktureller und verkehrlicher Veränderungen auf die Güterverkehrsnachfrage bzw. Logistik aufgezeigt und es werden empirische Bezüge hergestellt.

Im dritten Teil („Datengrundlagen“) werden die wesentlichen Datenquellen zur Analyse und Prognose des Güterwirtschaftsverkehrs dargestellt. Der vierte Teil („Grundlagen der Güterwirtschaftsverkehrsmodellierung“) führt zunächst in das 4-Stufen-Modell für den Güterverkehr ein. Anschließend werden seine Weiterentwicklungen zur Abbildung räumlicher logistischer Strukturen und logistischem Verhalten dargestellt: Super- und Hypernetzmodelle für Transport- und Logistiknetzwerke, Tourenmodelle, hybride Modelle sowie aggregiert-disaggregiert-aggregiert Ansätze (ADA) werden vorgestellt.

Der letzte Teil („Infrastruktur-, Verkehrs-, Wirtschafts- und Umweltpolitik im Güterverkehr“) beschäftigt sich mit der Gestaltung des Wirtschaftsverkehrs aus einer betrieblichen und gesamtwirtschaftlichen Perspektive. Die Wissensvermittlung erfolgt mit Hilfe von aktuellen Fallbeispielen zu innovativen organisatorischen und technologischen Konzepten sowie mit problemorientierten Kleingruppenübungen.

Parallelen zu ausgewählten Bereichen des Personenwirtschaftsverkehrs (wie dem Dienstleistungsverkehr) werden in der Vorlesung aufgezeigt, sofern diese mit den gleichen Modellwerkzeugen behandelt oder ähnlichen empirischen Untersuchungen erfasst werden.

Die Studierenden verfügen nach erfolgreichem Bestehen des Moduls über:

- Kenntnisse in Komponenten der Verkehrssystemplanung (Modellierung und Simulation von Verkehrssystemen; Analyse und Bewertung von Verkehrssystemen)

- Grundkenntnisse über Modelle, Algorithmen und Software für Verkehrssystemplanung

- Grundkenntnisse bzgl. Möglichkeiten und Grenzen dieser Modelle, Algorithmen und Software; ggf. erste praktische Erfahrungen mit dieser Software

- Grundkenntnisse in der Visualisierung von Modellergebnissen

- Kenntnisse über aktuelle Themen im Verkehr im Kontext der Verkehrsmodellierung, z.B. autonome Fahrzeuge, CO2-freier Verkehr, Umweltwirkungen von Verkehr, Radschnellwege