Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Dipl.-Wirt. Math. Sascha Vökler

Kontakt

Lehrgebäude 10, Raum 438a
Erich-Weinert-Str. 1
03046 Cottbus

T +49 (0) 355 69 3637
sascha.voekler(at)b-tu.de

Sprechzeiten

Um eine Terminabsprache per E-Mail oder Telefon wird gebeten.

Wissenschaftlicher Lebenslauf

Seit 06/2015: Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Ökonometrie und Wirtschaftsstatistik der BTU Cottbus-Senftenberg

Seit 04/2014: Geschäftsführender Gesellschafter der universitären Ausgründung LEET Innovation GmbH

01/2014-12/2014: Projektleiter des Teams "LEET Group"; EXIST-Gründerstipendium des Bundesministerium für Wirtschaft und Energie

11/2010-12/2013: EXIST-Berater Brandenburg Süd-Ost im Projekt "Brandenburg EXIST" beim Brandenburgischen Institut für Existenzgründung und Mittelstandsförderung e.V. (BIEM e.V.) in Kooperation mit dem Lehrstuhl für Marketing und Innovationsmanagement der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus

10/2010: Abschluss des Studiums der Wirtschaftsmathematik
Thema der Diplomarbeit: „Untersuchung der Auswirkungen eines multinomialen Logit-Scoring-Ansatzes auf die Validität eines hierarchischen Bayes Choice-Based Conjoint Modells“

10/2004: Beginn des Studiums der Wirtschaftsmathematik an der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus

Schwerpunkte: Finanzmathematik, Stochastik, Operations Research

Forschungsschwerpunkte
  • Product-line Optimization
  • Conjoint Analysis
  • Artificial Intelligence
Veröffentlichungen

Vökler, Sascha; Thimm, Denny; Mißler-Behr, Magdalena (2017): Effiziente Gründungsförderung in strukturschwachen Regionen - Ansätze zur zentralen Koordinierung, in: Gründung und Innovation. PTI: Produktion, Technologie und Innovation (Band 6). Christian Mieke, Cord Siemon (Hrsg.). S. 145-164.

Vökler, Sascha; Baier, Daniel (2014): Solving Product Line Design Optimization Problems Using Stochastic Programming, in: Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization, Vol. 48, 235-243.

Vökler, Sascha; Krausche, Daniel; Baier, Daniel (2013):
Product Design Optimization Using Ant Colony And Bee Algorithms: A Comparison, in: Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization, Vol. 46, 491-498.