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Lecture: Empirische Kapitalmarktforschung (Master) - Details
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Lehrveranstaltung wird in Präsenz abgehalten.

General information

Course name Lecture: Empirische Kapitalmarktforschung (Master)
Subtitle Master
Semester WS 2022/23
Current number of participants 114
Home institute Prof. Dr. Marco Wilkens - Finanz- und Bankwirtschaft
Courses type Lecture in category Teaching
First date Mon., 17.10.2022 14:00 - 15:30, Room: (K 1004)
Pre-requisites Die Studierenden sollten fortgeschrittene finanzmathematische und
statistische Grundkenntnisse vorweisen.
Online/Digitale Veranstaltung Veranstaltung wird in Präsenz abgehalten.
Hauptunterrichtssprache deutsch
Literaturhinweise Seydel, Rüdiger (2006): Tools for Computational Finance, Springer.
Baum, Christopher F. (2006): An Introduction to Modern Econometrics Using Stata.
Verbeek, Marno (2008): A Guide to Modern Econometrics (3rd Ed.).
Baum, Christopher F. (2009): An Introduction to Stata Programming.
ECTS points 6

Course location / Course dates

(J 2106) Monday: 12:15 - 13:45, weekly (11x)
Thursday: 12:15 - 13:45, weekly (11x)
(K 1004) Monday: 14:00 - 15:30, weekly (13x)

Module assignments

Comment/Description

Lehrinhalte

Einführung und Grundlagen empirischer Forschung, Grundlagen Statistiksoftware STATA
Datenerkundung und Umgang mit Datenfehlern
-Graphische Inspektion und deskriptive Statistik
-Typische Probleme bei (Finance-)Datensätzen
-Stichprobenstatistik
OLS Regression – das zentrale Werkzeug der empirischen Kapitalmarktforschung
-Grundlagen und Herleitung des OLS-Schätzers
-Interpretation der Regressionsschätzung
-Multiple Regression, Multikollinearität und Orthogonalisierung
Verletzung der Gauß-Markov-Annahmen, Volatilitätsmodellierung und Stationarität
-Heteroskedastizität und Autokorrelation
-Modellierung mit dem (G)ARCH-Ansatz
-Stationarität und Scheinregression
Automatisierung empirischer Forschung und effiziente Nutzung von Routineaufgaben
-Daten in STATA-Format bringen und aufbereiten
-Routineaufgaben zum Auswerten empirischer Daten
-Bootstrap- und Jackknife-Simulation
Paneldatenregressionen
-Fixed Effects Modelle
-Random Effects Modelle
-Modelltests – Entscheidung zwischen Pooled, FE und RE Regression
-Verletzung der Gauß-Markov-Annahmen bei Paneldaten
-Querschnittsregression und Fama and MacBeth (1973) Methode
-Automatisierter Ergebnisoutput
Logit- und Probit-Modelle
-Binäre Logit- und Probit-Modelle schätzen und interpretieren
-Ergebnisse graphisch darstellen
-Model Fit und Modellwahl
Monte-Carlo Simulation und Optionsbewertung
-Erzeugen von Zufallsvariablen
-Simulation von Aktienkursen: Brownsche vs. Geometrisch Brownsche Bewegung
-Bewertung von Derivaten
-Simulationsalgorithmus, Konvergenz und Varianzreduktion
-Exotische Optionen – Nicht pfadabhängig
-Exotische Optionen – Pfadabhängig
-Optionen mit mehreren Ausübungszeitpunkten

Lernziele

Fachbezogene Kompetenzen:
Nach erfolgreicher Teilnahme an diesem Modul können Studierende die zentralen quantitativen Methoden, die insbesondere in der empirischen Finanz- und Kapitalmarktforschung aber auch in der empirischen Wirtschafts- und Sozialforschung von essenzieller Bedeutung sind, anwenden und deren Ergebnisse interpretieren. Die Studierenden werden mit ökonometrischen und statistischen Methoden vertraut gemacht, die anhand ausgewählter ökonomischer Fragestellungen diskutiert werden.
Methodische Kompetenzen:
Nach erfolgreicher Teilnahme an diesem Modul besitzen die Studierenden tiefgehende Kenntnisse in der Handhabung und Analyse empirischer Daten mit Statistiksoftware. Dazu gehören insbesondere lineare Regressionsmethoden, der Umgang mit Verletzungen der Modellannahmen, Paneldatenmodelle, nichtlineare Logit/Probit Modelle und verschiedene Formen der Simulation.
Fachübergreifende Kompetenzen:
Nach erfolgreicher Teilnahme an diesem Modul können die Studierenden die in diesem Modul erworbenen methodischen Kenntnisse auf weitere praktische Fragestellungen aus allen ökonomischen Forschungsfeldern anwenden.
Schlüsselqualifikationen:
Nach erfolgreicher Teilnahme an diesem Kurs sind die Studierenden auf die Anfertigung von empirischen Seminar- und Abschlussarbeiten in Finanz- und Bankwirtschaft aber auch anderen Fachgebieten vorbereitet. Darüber hinaus sind die erlernten Fähigkeiten sehr wertvoll für die Unternehmenspraxis, da sich die erlernten Methoden leicht auf andere Themenfelder und Softwarelösungen anwenden lassen.