Center for Intelligence and Security Studies (CISS)
| Gebäude 36, Zimmer 1153 | |
| +49 89 6004-4249 | |
| christian.nitzl@unibw.de | |
PD Dr. rer. pol. habil. Christian Nitzl
Dr. Christian Nitzl hat an der Ludwig-Maximilians-Universität München Betriebswirtswirtschaftslehre studiert. Er promovierte (2012) und habilitierte (2020) an der Universität der Bundeswehr München. Seit Januar 2020 ist Dr. Nitzl Senior Researcher am CISS.
Seine Forschungsinteressen liegen bei der Steuerung von Organisationen mittels Informationssysteme, der Verwendung von Informationen durch Führungskräfte bei der Entscheidungsfindung, bei Methoden seltene Ereignisse vorherzusagen sowie bei statistischen Analysemethoden. Laut Scopus gehört er zu den Top 2 % und laut ResearchGate zu den Top 1 % der weltweit am häufigsten zitierten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler in seinem Forschungsbereich. Er hat 50+ Artikel in wissenschaftlichen Fachzeitschriften im Bereich Controlling, öffentliches Management, Informationssysteme und Informatik veröffentlicht. Bisher war er mehrfach als Reviewer für hochkarätige Fachzeitschriften tätig. Dr. Nitzl erhielt verschiedene Auszeichnungen und war an mehreren extern finanzierten Projekten beteiligt. Darüber hinaus coacht er regelmäßig Forschende, Praktikerinnen und Praktiker und ist ein häufig eingeladener Redner.
Derzeit ist Dr. Nitzl in der Lehre an der WOW-Fakultät der Universität der Bundeswehr München aktiv, lehrte im MISS- Modul "Theoretische Zugänge und Methoden der Intelligence and Security Studies", betreut MISS-Masterarbeiten und Doktorarbeiten und ist in die Prüfungs- und Auswahlorganisation des MISS-Studiengangs involviert.
Siehe auch: https://www.linkedin.com/in/pd-dr-christian-nitzl-4a8863120
Forschungsschwerpunkte und Expertise
Steuerung von Organisationen mittels Informationssysteme
Methoden zur Vorhersage seltener Ereignisse
Einfluss von psychologischen Faktoren bei der Entscheidungsfindung
Composite-based Strukturgleichungsmodellierungen
Wichtigste Publikationen
(Eine vollständige Publikationsliste zum Download finden Sie hier.)
Assessing Measurement Model Quality in PLS-SEM Using Confirmatory Composite Analysis, in: Journal of Business Research, 109, 101-110, 2020 (mit Joseph F. Hair und Matt Howard)
The Use of Partial Least Squares Structural Equation Modelling (PLS-SEM) in Management Accounting Research: Directions for Future Theory Development, in: Journal of Accounting Literature, 37, 19-35, 2016.
Mediation Analyses in Partial Least Squares Structural Equation Modeling: Helping Researchers to Discuss More Sophisticated Models, in: Industrial Management & Data Systems, 116: 9, 1849-1864, 2016 (mit José L. Roldán und Gabriel Cepeda).