Lernziele / Kompetenzen:

Die Studierenden sind in der Lage, ausgewählte Problemstellungen an den Finanzmärkten stochastisch zu modellieren und die Ergebnisse der stochastischen Methoden mit Bezug auf die inhaltlichen Fragestellungen zu interpretieren. Finanzwirtschaftliche Aufgabenstellungen werden eigenständig bearbeitet und mithilfe von geeigneter Software stochastisch modelliert. Den Studierenden wird Raum gegeben, sich in Kleingruppen zu den Aufgabenstellungen auszutauschen und ihre Lösungsansätze zu begründen. Das Modul fördert die Fähigkeit, quantitative Aspekte hinter finanzwirtschaftlichen Fragestellungen zu erkennen.

Inhalte:

• Ausgewählte Probleme aus den Bereichen der Statistik der Finanzmärkte und der Risikoanalyse

• Modellierung der Kursentwicklung von Assets, Interpretation der Modelle

• Risikokennzahlen: Volatilität, Value at Risk, Conditional Value at Risk

• Interpretation von Ergebnissen, Diskussion von Ergebnissen und Methoden in Kleingruppen

Lehr-und Lernmethoden:

• Seminaristischer Unterricht

• Selbstgesteuertes Lernen

Literatur:

• Scheid (2017), Statistische Methoden in der Finanzwirtschaft: Methoden - Beispiele - Anwendungen, Hanser-Verlag

• Scheid, Vogl (2021), Data Science: Grundlagen, Methoden und Modelle der Statistik, Hanser-Verlag