Stand: SoSe 2025
| Name | Finance & Accounting: Research Methods and Data Science | |
| Katalog-Nummer | FK 10#QM#M2.1 | |
| Zugehörigkeit zu Curriculum |
Master Betriebswirtschaft | M2.1 | 5 Leistungspunkte
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| Modulverantwortung |
Scheid, Sandro (Dr.)
Hofmann, Bernd (Prof. Dr)
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| Lehrende | ||
| Prüfung(en) |
Prüfungsform: schrP
Detailangaben: 90 Minuten
Hildsmittel: selbst erstellte Formelsammlung DIN A4
Prüfende:
Scheid, Sandro (Dr.)
, Wessler, Markus (Prof. Dr.)
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| Lehr- und Lernform(en) |
| 4 SWS | SU - wird nicht angeboten
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| Arbeitsaufwand |
Präsenzzeit: 0 Stunden
Selbststudium, Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung: 0 Stunden
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Voraussetzungen
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Verwendbarkeit
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| Inhalt / Lernziele |
Lernziele / Kompetenzen Die Studierenden sind in der Lage, ausgewählte empirische Fragestellungen des Finanz- und Rechnungswesens stochastisch zu modellieren und die Ergebnisse der stochastischen Methoden mit Bezug auf die inhaltlichen Fragestellungen zu interpretieren. Sie beschäftigen sich in Gruppen mit finanzwissenschaftlichen Fragestellungen und setzen gewonnene Kenntnisse mithilfe verschiedener Medien um. Den Studierenden wird Raum gegeben, sich in Kleingruppen zu den Aufgabenstellungen auszutauschen. Das Modul fördert die Fähigkeit, quantitative Aspekte hinter finanzwirtschaftlichen Fragestellungen zu erkennen. Inhalte: • Stochastische Modellierung • Risikokennzahlen: Volatilität, Value at Risk, Conditional Value at Risk • Modellierung von Renditeprozessen • Modellierung von Kreditrisiken • Weitere Modelle und Methoden Lehr-und Lernmethoden: • Seminaristischer Unterricht • Selbstgesteuertes Lernen Literatur • Franke, J., Härdle, W., Hafner, C. (2003): Einführung in die Statistik der Finanzmärkte, Springer • Henking, A., Bluhm, C., Fahrmeir, L. (2006): Kreditrisikomessung, Springer • Hull, J. (2009): Optionen, Futures und andere Derivate. 10. Auflage, Pearson Studium • Mertens, D. (2006): Portfolio-Optimierung nach Markowitz, Bank Akademie Verlag • Ross, S. (2003): An Elementary Introduction in Mathemetical Finance, Cambridge University Press • Scheid, S. (2017): Statistische Methoden in der Finanzwirtschaft, Hanser-Verlag |
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| Name | Finance & Accounting: Research Methods and Data Science | |
| Katalog-Nummer | FK 10#QM#M2.1 | |
| Zugehörigkeit zu Curriculum |
Master Betriebswirtschaft | M2.1 | 5 Leistungspunkte
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| Modulverantwortung |
Scheid, Sandro (Dr.)
Hofmann, Bernd (Prof. Dr)
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| Lehrende | ||
| Prüfung(en) |
Prüfungsform: schrP
Detailangaben: 90 Minuten
Hildsmittel: selbst erstellte Formelsammlung DIN A4
Prüfende:
Scheid, Sandro (Dr.)
, Wessler, Markus (Prof. Dr.)
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| Lehr- und Lernform(en) |
| 4 SWS | SU - wird nicht angeboten
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| Arbeitsaufwand |
Präsenzzeit: 0 Stunden
Selbststudium, Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung: 0 Stunden
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Voraussetzungen
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Verwendbarkeit
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| Inhalt / Lernziele |
Learning objectives / competencies Students model selected empirical problems in finance and accounting with stochastic methods. Results are interpreted with reference to the relevant tasks. The students analyze financial problems in groups and apply their knowledge using various media. The module promotes the ability to recognize quantitative aspects behind financial tasks. Contents: • Stochastic modeling • Risk measures: : Volatility, Value at Risk, Conditional Value at Risk • Modeling of return processes • Modeling of credit risks • Further models and methods Teaching and learning methods: • Seminar-based teaching • Self-directed learning Literature • Franke, J., Härdle, W., Hafner, C. (2003): Einführung in die Statistik der Finanzmärkte, Springer • Henking, A., Bluhm, C., Fahrmeir, L. (2006): Kreditrisikomessung, Springer • Hull, J. (2009): Optionen, Futures und andere Derivate. 10. Auflage, Pearson Studium • Mertens, D. (2006): Portfolio-Optimierung nach Markowitz, Bank Akademie Verlag • Ross, S. (2003): An Elementary Introduction in Mathemetical Finance, Cambridge University Press • Scheid, S. (2017): Statistische Methoden in der Finanzwirtschaft, Hanser-Verlag |
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