Master

Alter Titel: Termingeschäfte und Finanzderivate

Inhalt

In diesem Modul wird vermittelt, wie sich multinationale Unternehmen effektiv gegen Beschaffungs-, Absatz-, Zins-, Kurs- und Kreditrisiken absichern können. Dazu wird ein detaillierter Einblick in die Funktionsweise derivativer Finanz­produkte (wie z. B. Futures und Optionen) und zugehörige Bewertungsmodelle (wie z. B. Binomialmodelle) gegeben. Ein be­sonderer Schwerpunkt liegt dabei auf den Dynamiken des empirischen Derivatehandels, die nicht nur unter Absicherungs-, sondern auch Spekulations- und Arbitrage­gesichtspunkten von hoher Relevanz sind. Unterstützt werden die methodenbezogenen Inhalte des Moduls durch Anwendungen in Microsoft Excel und Visual Basic for Applications (VBA), wodurch ergänzend in die Entwicklung interaktiver Excel-Tools eingeführt wird.

1. Einführung
2. Futuresmärkte
3. Zinssicherung
4. Optionsmärkte
5. Cox-Ross-Rubinstein-Binomialmodell
6. Black-Scholes-Merton-Modell
7. Optionssensitivitäten
8. Kreditrisiko

Literatur

Die Vorlesung orientiert sich an aktuellen Fachbeiträgen aus der Finanzmarktforschung und den Lehrbüchern Hull: Options, Futures, and Other Derivatives, Benninga: Financial Modeling und Holden: Excel Modeling in Investments. Ergänzende Darstellungen finden sich in Chance: Analysis of Derivatives, Rendleman: Applied Derivatives - Options, Futures, and Swaps und Dubil: An Arbitrage Guide to Financial Markets.

Für allgemeine Abhandlungen zur Anwendungsentwicklung mit Excel und VBA empfiehlt sich z. B. ein Blick in Fleckenstein/Fricke/Georgi: Excel – Das Zauberbuch und Alexander: Excel Power Programming with VBA.

Begleitmaterialien

Folien und veranstaltungsbegleitende Materialien finden Sie nach Ihrer erfolgreichen Anmeldung zur Veranstaltung über FriedolinExterner Link auf der E-Learning-Plattform MoodleExterner Link.

Alter Titel: Finanzmanagement, Intermediation und Kapitalmarkt

Inhalt

In diesem Modul werden die Grundlagen moderner institutioneller Vermögensverwaltung mit besonderem Fokus auf nachhaltige Wertpapier­aus­wahl vermittelt. Nach einem Über­­blick über verfügbare Wertpapiergattungen und ihre Eigenschaften wird erlernt, diese optimal zu kombi­nieren und die Güte entstehender Port­folios kritisch zu be­urteilen. Darüber hinaus wird unter­sucht, inwieweit State-of-the-Art-Modelle der Wert­papier­be­wertung und fundamentale Daten­exploration wertvolle Wertpapier­selektions­kriterien für Anleger liefern können. Im Kontext effizienter Finanz­märkte werden schließlich die Persistenz erfolgreicher Investmentstrategien, die Wirkung neuer Informationen auf Kurse und der praktische Nutzen technischer Analyse diskutiert. Alle methodenbezogenen Inhalte des Moduls werden dabei mit konkreter Um­setzung in MathWorks MATLAB behandelt.

1. Investmentuniversum
2. Eigenschaften von Wertpapierrenditen
3. Mean-Variance-Portfoliooptimierung
4. Indexmodelle und aktives Management
5. Erklärungsgehalt von Standardkapitalmarktmodellen
6. Kapitalmarkteffekte und empirisches Asset Pricing
7. Investmentfondsperformance
8. Finanzmarkteffizienz

Literatur

Die Vorlesung orientiert sich an aktuellen Fachbeiträgen aus der Finanzmarktforschung und den Lehr­büchern Bodie/Kane/Marcus: Investments, Elton/Gruber/Brown/Goetzmann: Modern Portfolio Theory and Invest­ment Analysis, Pedersen: Efficiently Inefficient und Bali/Engle/ Murray: Empirical Asset Pricing. Ergänzende Dar­stellungen liefern Ang: Asset Management, Cuthbertson/Nitzsche: Quantitative Financial Economics, Cochrane: Asset Pricing, Campbell/ Lo/MacKinlay: The Econometrics of Financial Markets und Schmid/Trede: Finanz­marktstatistik.

Weiterführende Tipps und Tricks zur professionellen MATLAB-Programmierung finden sich z. B. in Altman: Accelerating MATLAB Performance.

Begleitmaterialien

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Alter Titel: Risikomanagement, monetäre Risikomaße und Hedging

Inhalt

In diesem Modul wird vermittelt, inwieweit Renditen und Risiken von Wertpapieren zuverlässig prognostiziert werden können. Nach einer Einführung in die regres­sions­basierte Kapitalmarkt­prognose und den besonderen Stellenwert, den Variablen­selektions­techniken (z. B. LASSO-Schätzung) und Dummy-Variablen da­bei ein­nehmen, wird die Vor­her­sage von Unsicherheits-, Abhängigkeits- und Risiko­maßen (z. B. über GARCH-Modelle, Extrem­wert­theorie und Logit-Probit-Ansätze) thematisiert. Abschließend wird aufgezeigt, wie die dabei ge­­wonnenen Er­kennt­nisse dazu eingesetzt werden können, im Portfoliomanagement oft unver­meid­bare Fehler bei der Schätzung optimaler Wertpapiergewichte abzumildern. Alle methoden­­be­zogenen In­halte des Moduls werden dabei mit konkreter Um­setzung in MathWorks MATLAB behandelt.

1. Regressionsprognose
2. Variablenselektion
3. Dummy-Variablen
4. Volatilität und Korrelation
5. Value-at-Risk- und Expected Shortfall
6. Ausfallwahrscheinlichkeiten
7. Allgemeine dynamische Markowitz-Optimierung
8. Verbesserte dynamische Markowitz-Optimierung

Literatur

Die Vorlesung orientiert sich an aktuellen Fachbeiträgen aus der Finanzmarktforschung und den Lehr­büchern Pindyck/Rubinfeld: Econometric Models and Economic Forecasts, Studen­mund: Using Econometrics, Tsay: Analysis of Financial Time Series und Kim/Kim/Fabozzi: Robust Equity Portfolio Management. Ergänzende Dar­stellungen liefern Greene: Econometric Analysis, Wooldridge: Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data und Gilli/Maringer/Schumann: Numerical Methods and Optimization in Finance.

Weiterführende Tipps und Tricks zur professionellen MATLAB-Programmierung finden sich z. B. in Altman: Accelerating MATLAB Performance.

Begleitmaterialien

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Alter Titel: Seminar Finance, Capital Markets & Risk

Inhalt

Dieses Modul vermittelt auf Basis der Trader Workstation (TWS) von Interactive Brokers (IB), wie typische Finanzmarkttransaktionen und -analysen in der Praxis um­ge­setzt werden. Dazu ge­­­hören neben Routinehandelsaktivitäten (wie z. B. Fundamentaldaten­be­schaffung, Leer­ver­kaufs­­implementierung, Marginmanagement) auch Absicherungs- und Handels­strategien (wie z. B. Indexfutureshedging, Optionsspekulation, Ein- und Verkaufsautomation) und dynamische Portfoliorisiko- und Performanceanalysen (wie z. B. Value-at-Risk-Sensitivität, Investment­back­­tests, Fondsreplikation). Das Modul richtet sich damit besonders an Studierende mit starkem Interesse am Wert­papier­handel und am Investment­banking.

1. Informationswirkung auf Finanzmärkten
2. Transaktionskosten im Wertpapierhandel
3. Fluch und Segen von Futuresmärkten
4. Anwendungspotenzial von Optionen
5. Entwicklung von Investmentstrategien
6. Portfoliosensitivitätsanalyse
7. Investmentfondsreplikation
8. Fondsstrategieautomatisierung

Literatur

Basiskenntnisse des Asset- und Risikomanagements, die Sie bestenfalls schon mit­bringen, können Sie z. B. mit Bodie/Kane/Marcus: Investments und Hull: Options, Futures, and Other Derivatives auffrischen. Für Ihre Seminararbeit sind diese Quellen aber nicht ausreichend. Hier sind tiefgründige Recherchen in aktueller wissen­schaftlicher Literatur erforderlich. Als Aus­gangspunkt für solche Recherchen werden pro Thema einige Literaturquellen empfohlen.

Für Ihren Vortrag müssen Sie sich mit der TWS vertraut machen. Hilfestellung bietet Ihnen dabei die Website www.interactivebrokers.com, auf der Sie Benutzer­handbücher, Glossare, Webinare und die TWS selbst finden können. Einen TWS-Account mit fiktivem Investitions­kapital erhalten Sie zu Seminar­beginn per E-Mail.

Begleitmaterialien

Veranstaltungsbegleitende Materialien finden Sie nach Ihrer erfolgreichen Anmeldung zur Veranstaltung über FriedolinExterner Link auf der E-Learning-Plattform MoodleExterner Link.

Inhalt

In diesem lehrstuhlübergreifenden Modul sollen Grundfertigkeiten erlernt und geübt werden, die - über das rein Fachliche hinausgehend - für eine spätere berufliche Laufbahn in Wirtschaft und Wissenschaft von Bedeutung sind. Im Mittelpunkt stehen das Anwenden theoretischer Erkenntnisse, das Erlernen wissenschaftlicher Arbeitsweisen, das organisierte Zusammenarbeiten im Team, die Stärkung der Sozialkompetenz und das Präsentieren von Ergebnissen. 

Unser Lehrstuhl zielt in zeitgemäßer Form auf Ihre Digitalkompetenzen ab und bietet innovative Projekte aus dem Kontext des Financial App Development. Nach einer Auftaktveranstaltung, in der Sie lernen, wie einfach und intuitiv mit dem Matlab App Designer und dem Matlab Compiler eigene Apps konstruiert werden können, sollen Sie selbständig eine App entwickeln, die Investoren bei Kapitalanlageentscheidungen unterstützt. Die App soll dabei konkrete empirische Fragestellungen aus dem quantitativen Assetmanagement beantworten. Hinsichtlich eines möglichen Aufbaus und Funktionsumfangs der App erhalten Sie in der Auftaktveranstaltung detaillierte Empfehlungen. Ihrer Kreativität bei der Umsetzung sind jedoch keine Grenzen gesetzt. 

Aktuell angebotene Projekte

1. Konstruktion optimaler Aktienportfolios
2. Evaluation alternativer Aktienselektionskriterien
3. Performanceanalyse von Investmentfonds
4. Charttechnischer Wertpapierhandel

Begleitmaterialien

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t.b.a.