Syllabus

Title
2630 Mathematik für Volkswirtschaft
Instructors
Jana Hlavinova, Ph.D., Theresa Traxler, MSc (WU)
Type
PI
Weekly hours
3
Language of instruction
Deutsch
Registration
09/12/25 to 09/25/25
Registration via LPIS
Notes to the course
Subject(s) Bachelor Programs
Dates
Day Date Time Room
Monday 10/13/25 02:00 PM - 04:00 PM TC.1.02
Monday 10/20/25 02:00 PM - 04:00 PM TC.1.02
Wednesday 10/22/25 12:30 PM - 02:30 PM D5.1.001
Monday 10/27/25 02:00 PM - 04:00 PM TC.1.02
Monday 11/03/25 02:00 PM - 04:00 PM TC.1.02
Wednesday 11/05/25 12:30 PM - 02:30 PM TC.5.15
Monday 11/10/25 02:00 PM - 04:00 PM TC.1.02
Friday 11/14/25 08:00 AM - 10:00 AM TC.0.03 WIENER STÄDTISCHE
Monday 12/01/25 02:00 PM - 04:00 PM TC.1.02
Wednesday 12/03/25 12:30 PM - 02:30 PM TC.3.03
Friday 12/05/25 02:00 PM - 04:00 PM TC.2.02
Monday 12/15/25 02:00 PM - 04:00 PM TC.1.02
Wednesday 12/17/25 12:30 PM - 02:30 PM D3.0.233
Monday 12/22/25 02:00 PM - 04:00 PM TC.1.02
Monday 01/12/26 02:00 PM - 04:00 PM TC.1.02
Wednesday 01/14/26 12:30 PM - 02:30 PM TC.3.05
Friday 01/23/26 12:00 PM - 02:30 PM TC.0.02
Contents

Der Kurs vertieft die Grundlagen aus der LVP Mathematik und vermittelt mathematisches Wissen für ökonomische Anwendungen. Am Anfang werden die Grundlagen der mathematischen Sprache und Beweisführung vorgestellt, in weiterer Folge werden Inhalte aus der linearen Algebra, Differenzial- und Integralrechnung für Funktionen von einer und mehreren Variablen, Optimierung, und Differenzialgleichungen besprochen.

Learning outcomes

In vielen Bereichen der Wirtschaftswissenschaften werden mathematische Methoden angewendet, um z.B. die Verhältnisse auf einem Markt zu modellieren und zu untersuchen. Diese LV erlaubt den TeilnehmerInnen, eine solide Basis an mathematische Kenntnisse aufzubauen und die besprochenen Methoden anwenden zu können. Nach einer kurzen Einführung in das mathematische Arbeiten werden Inhalte der LVP Mathematik vertieft und neue Konzepte, wie etwa Eigenwerte und Eigenvektoren einer Matrix oder Differenzialgleichungen vorgestellt. (Wirtschaftswissenschaftliche) Anwendungen erläutern die Relevanz der besprochenen Inhalte.

Nach erfolgreichem Absolvieren des Kurses sind die TeilnehmerInnen in der Lage, selbständig (einfache) mathematische Texte zu lesen und Beweise durchzuführen, wie auch mathematische Methoden anzuwenden, um Probleme im wirtschaftswissenschaftlichen Kontext zu lösen.

Attendance requirements

Der Kurs ist auf durchgängige Anwesenheit und Mitarbeit ausgelegt, weswegen physische, emotionale und intellektuelle Präsenz in allen Vorlesungs- und Übungseinheiten grundsätzlich vorausgesetzt wird.

In den Übungseinheiten besteht Anwesenheitspflicht, die Abwesenheit in maximal einer Einheit wird toleriert.

In den Prüfungseinheiten (siehe vvz) ist unbedingte Anwesenheitspflicht, weil in diesen Einheiten die Teilklausuren stattfinden. Nur in begründeten Ausnahmefällen (Krankheit, Todesfall in der nahen Familie,…) besteht nach Erbringung eines Nachweises die Möglichkeit, die Teilklausur zu einem späteren Zeitpunkt nachzuholen. Eine notwendige Bedingung dafür ist, dass Lehrende vor dem Haupttermin von der Abwesenheit informiert werden.

Teaching/learning method(s)

Der Kurs wird als eine Kombination von Vorlesungs- und Übungseinheiten durchgeführt. In den Vorlesungseinheiten werden neue Inhalte vermittelt und anhand von Beispielen veranschaulicht. Diese werden in Hausaufgaben wiederholt und geübt. Neben Hausaufgaben, die in Kleingruppen zu lösen und online abzugeben sind, werden Übungsblätter verteilt, die als Grundlage zu der Vertiefung mit Hilfe von weiteren Beispielen in dem Übungsteil dienen.

Assessment

Hausaufgaben (20 Punkte)

Zwei schriftliche Klausuren – open end Fragen (35 Punkte + 45 Punkte)

Die aktive Teilnahme in dem Vorlesungs- und besonders dem Übungsteil kann zu bis zu 5 Bonuspunkten führen

Notenschlüssel:

Note       Punkte

1             91 - 100

2             81 - 90.99

3             71 - 80.99

4             56 - 70.99

5               0 – 55.99

Prerequisites for participation and waiting lists

Vorausgehende Absolvierung der LV Mathematik ist sinnvoll und wird stark empfohlen. Das Wissen aus dieser LV wird vorausgesetzt und in diesem Kurs nicht mehr, oder nur in geringem Ausmaß, besprochen. Insbesondere wird vorausgesetzt, dass Studierende die in der LV Mathematik behandelten Grundlagen der Differential- und Integralrechnung wie auch des Arbeitens mit Matrizen beherrschen.

Readings

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Recommended previous knowledge and skills

Es werden mathematische Vorkenntnisse auf Maturaniveau wie auch die Inhalte aus der LVP Mathematik vorausgesetzt, insbesondere das Arbeiten mit Termen, Funktionen (Graph skizzieren und interpretieren), Differenzial- und Integralrechnung und grundlegende Matrixoperationen.

Last edited: 2025-07-09



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