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Dr. Torsten Harms

Lehrbeauftragter für quantitative Methoden und Wirtschaftswissenschaften

Tel. +49 (0)40 - 36 12 26 460 

Fax +49 (0)40 - 36 12 26 469

Web: www.bsp-campus-hamburg.de

Biographie

Torsten Harms hat an der Universität Konstanz ein Doppelstudium der VWL und Mathemathik absolviert. Im Anschluss promovierte er an der Freien Universität Berlin im Bereich Statistik/quantitative BWL (survey-sampling). Nach einer weiteren Lehr- und Forschungsstelle (C1) im Bereich Statistik an der Freien Universität Berlin wechselte er für 6 Jahre als Strategieberater in die Unternehmensberatung McKinsey & Company. Dabei konzentrierte er sich insbesondere auf den Finanz- und Logistikbereich. Zur selben Zeit war er als Dozent für quantitative BWL und Statistik an der FU Berlin tätig. Im Anschluss übernahm er eine Professur für Business-Excellence and Service Analysis an der ISS International Business School of Service Management. 

Seit 2014 ist Torsten Harms Lehrbeauftragter für Quantitative Methoden und Wirtschaftswissenschaften an der BSP. Sein Fokus liegt dabei neben den Veranstaltungen zu Mathematik, Statistik und Marktforschung vor allem auf Themen der strategischen Unternehmensentwicklung sowie des Managements. Aktuelle Forschungsprojekte befassen sich mit der Weiterentwicklung der wahrgenommenen Service-Kultur sowie der Angebotskomplexität. Torsten Harms leitet zudem ein Beratungsnetzwerk, www.intellius-consulting.com, welches Lösungen zur Entwicklung und dem  Management von Dienstleistungen anbietet.

Lehrtätigkeit

2004-2012: Lehrkraft (C1) an der Freien Universität Berlin

ab 2013: Professur (W3) an der ISS International Business School

seit 2014: Lehrbeauftragter an der BSP- Campus Hamburg

Forschungsschwerpunkte

  • Komplexität von Dienstleistungen
  • Service-Kultur
  • Web-Mining und Big Data

Publikationen

Veröffentlichungen in Fachzeitschriften und Proceedings

Harms, Döbecker, Böhmann (2013): “Den kombinierbaren Baukasten-Tarifen in der PKV gehört die Zukunft – Big Data angewandt auf den deutschen Tarifdschungel”, Versicherungswirtschaft 13 p. 48-51

Dörbecker, Harms, Böhmann (2013): “Exploring prevalence, forms, and antecedents of service modularity” Proceedings of QUIS 2013, Karlstad, p. 193-201

Harms, Duchesne (2010): "On Kernel Nonparametric Regression designed for complex survey Data". Metrika p. 111-138

Harms, Duchesne (2008): "Sur l'utilisation de la régression non parametrique pour des données d'enquêtes". In (eds. Guilbert, Haziza, Ruiz-Gazen, Tillé) Méthodes de Sondage, Dunod, Paris, p. 327-334

Harms, Duchesne (2006): "On Calibration for Quantiles". Survey Methodology 06, Statistics Canada, Ottawa p. 37-52

Harms (2013) "Indirect sampling in case of asymmetrical link structures" Proceedings of the Joint Statistical Meeting Montreal 2013

Harms, Duchesne (2007) "Sur L’Utilisation De La Régression Non Paramétrique Pour Des Données D’Enquêtes", Cinquième coloque Francophone sur les sondages 2007, Marseille

Harms, Duchesne (2006) "Design-based Nonparametric Regression/Régression non paramétrique en échantillonnage", Vortrag und contributed paper SSC Meeting in London

Rendtel, Harms (2006): "Weighting and calibration for household panels, Methods of longitudinal surveys", Proceedings of Longitudinal Survey Conference 2006, Colchester

Harms (2005): "Structure Preserving Weights for Small Area Estimation", Vortrag und Contributed Paper: Statistische Woche 2005, Braunschweig

Harms (2005): "Logistic Reweighting and Calibration for Nonresponse", Proceedings of the International Statistical Institue, Sydney.

Harms, Duchesne (2004): "Calibration Estimation for Quantiles", Proceedings of the Joint Statistical Meeting of the American Statistical Association, Toronto.

Harms, Duchesne (2004): "Estimation de pondération pour des mésures  généralisées", Contributed Paper, Conférence de la SSC 2004, Montréal.

Veröffentlichungen in Büchern

Rendtel, Harms (2009): "Weighting and Calibration for household panels". In Lynn (ed.) Methods of Longitudinal Surveys, Wiley p. 265-286

Harms, Duchesne (2008): "On Kernel Nonparametric Regression Designed for Complex Survey Data". Les Cahiers du Gerard, HEC/Université de Montréal, G 2008-84 ISSN: 0711–2440