Hochschule München

HM Business School (FK 10)

Modulbeschreibung

Stand: WiSe 2025

Name	Treasury Management and Corporate Finance
Katalog-Nummer	FK 10#FIN#M2.13
Zugehörigkeit zu Curriculum	Master Betriebswirtschaft \| M2.13 \| 5 Leistungspunkte
Modulverantwortung	Gann, Philipp (Prof. Dr. )
Lehrende
Prüfung(en)	Prüfungsform: schrP Detailangaben: schrP (Moodle-Test) unter Präsenzaufsicht am eigenen Endgerät, Dauer: 60 Minuten Hildsmittel: nicht-programmierbarer Taschenrechner, Formelsammlung 1 DIN A4-Seite (beidseitig beschrieben), im Rahmen der Prüfung zur Verfügung gestellte Excel-Datei Prüfende: Gann, Philipp (Prof. Dr. ) , Häcker, Joachim (Prof. Dr. Dr.)
Lehr- und Lernform(en)	\| 4 SWS \| SU - wird nicht angeboten
Arbeitsaufwand	Präsenzzeit: 0 Stunden Selbststudium, Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung: 0 Stunden
Voraussetzungen
Verwendbarkeit
Inhalt / Lernziele	Lernziele / Kompetenzen Nach dem Besuch dieses Moduls sind die Studierenden in der Lage, zentrale Problemstellungen des Treasury Managements und der Unternehmensfinanzierung zu verstehen, eigenständig umfassend zu analysieren, bestehende Lösungsansätze zu interpretieren und zu evaluieren sowie innovative Lösungskonzepte zu erarbeiten und kritisch zu bewerten. Problemstellungen aus unterschiedlichen Bereichen des Treasury-Managements und den damit eng verbundenen Anwendungs- und Aufgabenbereichen im Finanzmanagement von Kreditinstituten, Versicherungsunternehmen und realwirtschaftlichen Unternehmen, werden mithilfe entsprechender mathematischer Modelle, qualitativer und quantitativer Entscheidungskriterien sowie unterstützender Software (insb. Excel) bearbeitet und analysiert. Durch den Besuch dieses Moduls erkennen die Studierenden die Notwendigkeit des Zusammenspiels von quantitativen und qualitativen Fertigkeiten für die Lösung treasuryrelevanter Fragestellungen, erlernen das für die Paxis des Treasury Managements und der Unternehmensfinanzierung grundlegend relevante theoretische Wissen und wenden dieses anhand der eigenständigen Beabeitung essentieller praxisorientierter Aufgabenstellungen und Case Studies an. Inhalte (eine detaillierte Übersicht der Vorlesungsinhalte finden Sie im Moodle-Kurs zu M 2.13) 1. Einführung 2. Zinssätze und Monte-Carlo-Simulation 3. Risikomanagement 4. Asset Liability Management 5. Ausgewählte Aspekte des regulatorischen Liquiditätsmanagements in Kreditinstituten 6. Case Study: Connection Business Risks and Treasury activities Eingesetzte Methoden der Betriebswirtschaftslehre In diesem Modul werden unterschiedliche Forschungs- und Analysemodelle bzw. -methoden eingesetzt. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf Simulationsmodellen (z.B. Monte-Carlo-Simulation), Verteilungsmodellen (z.B. zur theoriegestützten Definition von Verteilungsparametern stochastischer Größen), Zeitreihenanalysemodellen (z.B. zur Ableitung von Verteilungsparametern stochastischer Renditen), normativen entscheidungstheoretischen Modelle (z.B. Anlageentscheidungen unter Unsicherheit), Bewertungsmodellen (z.B. Bond Pricing) sowie unterschiedlichen weiteren quantitativ-empirischen Modellen (z.B. auf eine Historie gestützte datenbasierte Parametrisierung von Stressszenarien) sowie qualitativ-interpretativen Methoden (z.B. Generierung von fiktiven Stressszenarien). Lehr- und Lernmethoden Seminaristischer Unterricht, Lösung praxisorientierter Aufgabenstellungen und Fallstudien, Gruppenarbeiten / Diskussionen, PC-gestützte Modellberechnungen und Analysen (BYOD - Bring Your Own Device), Gastvorträge, selbstgesteuertes Lernen / Erfahrungslernen, Home Assignments. Literatur Wird in der Vorlesung bekannt gegeben.

English Version

Name	Treasury Management and Corporate Finance
Katalog-Nummer	FK 10#FIN#M2.13
Zugehörigkeit zu Curriculum	Master Betriebswirtschaft \| M2.13 \| 5 Leistungspunkte
Modulverantwortung	Gann, Philipp (Prof. Dr. )
Lehrende
Prüfung(en)	Prüfungsform: schrP Detailangaben: schrP (Moodle-Test) unter Präsenzaufsicht am eigenen Endgerät, Dauer: 60 Minuten Hildsmittel: nicht-programmierbarer Taschenrechner, Formelsammlung 1 DIN A4-Seite (beidseitig beschrieben), im Rahmen der Prüfung zur Verfügung gestellte Excel-Datei Prüfende: Gann, Philipp (Prof. Dr. ) , Häcker, Joachim (Prof. Dr. Dr.)
Lehr- und Lernform(en)	\| 4 SWS \| SU - wird nicht angeboten
Arbeitsaufwand	Präsenzzeit: 0 Stunden Selbststudium, Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung: 0 Stunden
Voraussetzungen
Verwendbarkeit
Inhalt / Lernziele	Learning objectives / skills After attending this module, students will be able to understand key problems in treasury management and corporate finance, analyze them comprehensively, interpret and evaluate existing solutions, and develop and critically evaluate innovative solution concepts. Problems from different areas of treasury management and closely related areas in the financial management of credit institutions, insurance companies and companies in the real economy are analyzed using appropriate mathematical models, qualitative and quantitative decision criteria and supporting software (especially Excel). By attending this module, students recognize the need for the interaction of quantitative and qualitative skills to solve treasury-relevant issues, learn the theoretical knowledge that is fundamentally relevant to the practice of treasury management and corporate finance, and apply this by independently working on essential, practice-oriented tasks and case studies. Contents (a detailed overview of the lecture contents can be found in the Moodle course for M 2.13) 1. Introduction 2. Interest Rates and Monte Carlo Simulation 3. Risk Management 4. Asset Liability Management 5. Selected topics of Regulatory Liquidity Management in Credit Institutions 6. Case study: Connection Business Risks and Treasury activities Applied methods of business administration In this module, different research and analysis models and methods are used. The focus is on simulation models (e.g. Monte Carlo simulation), distribution models (e.g. for the theory-based definition of distribution parameters of stochastic variables), time series analysis models (e.g. for deriving distribution parameters of stochastic returns), normative decision-theory models (e.g. investment decisions under uncertainty), valuation models (e.g. bond pricing) and various other quantitative-empirical models (e.g. parameterization of stress scenarios based on historical data) as well as qualitative-interpretative methods (e.g. generation of fictitious stress scenarios). Teaching and learning methods Seminar-based teaching, solving practice-oriented tasks and case studies, working groups / discussions, PC-based model calculations and analyses (BYOD - Bring Your Own Device), guest lectures, self-directed learning / experiential learning, home assignments. Literature Will be announced in the lecture.