Hochschule München

HM Business School (FK 10)

Modulbeschreibung

Stand: WiSe 2023

Name Finance & Accounting: Research Methods and Data Science
Katalog-Nummer FK 10#QM#M2.1
Zugehörigkeit zu Curriculum
Master Betriebswirtschaft | M2.1 | 5 Leistungspunkte
Modulverantwortung
Scheid, Sandro (Dr.)
Hofmann, Bernd (Prof. Dr)
Lehrende
Scheid, Sandro (Dr.)
Prüfung(en)
Prüfungsform: schrP
Detailangaben: 90 Minuten
Hildsmittel: selbst erstellte Formelsammlung DIN A4
Prüfende: Scheid, Sandro (Dr.) , Wessler, Markus (Prof. Dr.)
Lehr- und Lernform(en)
| 4 SWS | SU - 1 Angebot(e)
Arbeitsaufwand
Präsenzzeit: 0 Stunden
Selbststudium, Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung: 0 Stunden
Voraussetzungen
Verwendbarkeit
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. Finanzwirtschaftliche Aufgabenstellungen werden eigenständig bearbeitet und mithilfe von geeigneter Software modelliert. 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:

Statistische Kennzahlen und Verteilungsmodelle

Stochastische Modellierung

Risikokennzahlen

Modellierung von Kreditrisiken

Weitere Modelle und Methoden

 

Eingesetzte Methoden der Betriebswirtschaftslehre

r  Modelle und Methoden der Analyse (Forschungs- und Analysemodelle):

·        Modellierung von Renditeprozessen

·        Modellierung abhängiger Kreditrisiken

·        (Generalisierte) Regressionsmodelle

·        Portfoliomodelle, Optimierung

r  Quantitativ-Empirische Methoden (Vergleichende – statistische, mathematische Methode, Datenanalysen):

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

 

r  Qualitativ-Interpretative Methoden (Experteninterview, Umfragen, standardisierte Erhebungen):

·        Strukturierte Interpretation von Ergebnissen

·        Diskussion von Ergebnissen und Methoden in Kleingruppen

 

 

Lehr- und Lernmethoden

·        Seminaristischer Unterricht

·        Gruppenarbeit

·        Selbstgesteuertes Lernen

 

Literatur

·        Franke, J., Härdle, W., Hafner, C. (2003): Einführung in die Statistik der Finanzmärkte. Springer, München.

·        Galata, R., Augustin, R., Scheid, S. (2013): Empirische Wirtschaftsforschung. Hanser, München.

·        Henking, A., Bluhm, C., Fahrmeir, L. (2006): Kreditrisikomessung. Springer, München.

·        Hull, J. (2009): Optionen, Futures und andere Derivate. 10.  Auflage. Pearson Studium, Unterföhring.

·        Mertens, D. (2006): Portfolio-Optimierung nach Markowitz. Bank Akademie Verlag, Frankfurt.

·        Ross, S. (2003): An Elementary Introduction in Mathemetical Finance. Cambridge University Press, Cambridge

·        Scheid, S. (2017): Statistische Methoden in der Finanzwirtschaft. Hanser, München.