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Finanzforschung & Analyse

Herausragende Projektarbeiten

Unsere Studierenden entwickeln innovative Lösungsansätze für komplexe Finanzfragestellungen. Jedes Projekt kombiniert theoretisches Wissen mit praktischer Anwendung und liefert wertvolle Erkenntnisse für die Finanzbranche.

Portfoliooptimierung durch maschinelles Lernen
Portfolioanalyse

KI-gestützte Portfoliooptimierung für Privatanleger

Eine umfassende Analyse verschiedener Machine-Learning-Algorithmen zur Optimierung von Anlageportfolios. Das Projekt vergleicht traditionelle Markowitz-Optimierung mit modernen neuronalen Netzwerken und zeigt erhebliche Verbesserungen in der Risiko-Rendite-Relation auf.

Sarah Müller Sarah M.
ESG-Rating Analyse deutscher Unternehmen
Nachhaltige Finanzen

ESG-Integration in der Unternehmensbewertung

Diese Forschungsarbeit untersucht den Einfluss von Environmental, Social und Governance Faktoren auf die Bewertung deutscher DAX-Unternehmen. Die Studie entwickelt ein innovatives Bewertungsmodell, das ESG-Kriterien quantitativ in traditionelle DCF-Verfahren integriert.

Michael Schmidt Michael S.
Risikoanalyse

Stress-Testing für Kreditportfolios mittelständischer Banken

Eine praxisorientierte Analyse zur Entwicklung maßgeschneiderter Stress-Test-Szenarien für regionale Kreditinstitute. Das Projekt berücksichtigt lokale Wirtschaftsstrukturen und entwickelt realistische Schockszenarien basierend auf historischen Daten und Monte-Carlo-Simulationen.

LK
Lisa K.

Kompetenzentwicklung durch Praxisprojekte

Unsere Studierenden entwickeln durch projektbasiertes Lernen essenzielle Fähigkeiten für ihre berufliche Laufbahn. Dabei stehen nicht nur theoretische Kenntnisse im Vordergrund, sondern vor allem die praktische Anwendung moderner Analysemethoden und die Entwicklung kritischen Denkens.

  • Quantitative Analysemethoden und Datenmodellierung
  • Risikobewertung und Portfoliomanagement-Strategien
  • Regulatorische Compliance und Reporting-Standards
  • Präsentation komplexer Finanzkonzepte für verschiedene Zielgruppen
Visualisierung studentischer
Forschungsmethoden und
Analysewerkzeuge
Python & R
Excel Modelling
Bloomberg Terminal

Datenanalyse & Visualisierung

Studierende lernen den Umgang mit großen Datensätzen und entwickeln aussagekräftige Visualisierungen für komplexe Finanzinformationen. Der Fokus liegt auf der praktischen Anwendung statistischer Methoden.

Empirische Forschung

Durch systematische Marktanalysen und empirische Untersuchungen entwickeln unsere Studierenden ein tiefes Verständnis für Marktmechanismen und lernen, wissenschaftlich fundierte Schlussfolgerungen zu ziehen.

Innovative Lösungsansätze

Kreativität und analytisches Denken stehen im Mittelpunkt unserer Projektarbeit. Studierende entwickeln eigene Modelle und Methoden zur Lösung realer Finanzmarktprobleme.