Studentenprojekte in der Investmenttheorie
Entdecken Sie außergewöhnliche Arbeiten unserer Studenten, die theoretische Konzepte in praktische Finanzanalysen umsetzen und dabei innovative Ansätze für komplexe Marktherausforderungen entwickeln.
Praxisnahe Finanzforschung
Unsere Studenten arbeiten an realen Marktdaten und entwickeln eigene Analysemodelle. Dabei entstehen oft überraschende Einsichten in Portfoliotheorie und Risikomanagement.
Was mich besonders freut: Die jungen Forscher bringen frische Perspektiven in etablierte Theorien ein. Sie hinterfragen alte Annahmen und testen neue Hypothesen mit modernen Datenanalysemethoden.
Entwicklungspfad unserer Projekte
Von grundlegenden Konzepten bis hin zu fortgeschrittenen Forschungsarbeiten – so entwickeln sich die Fähigkeiten unserer Studenten über die Zeit.
Grundlagenphase (Monate 1-3)
Studenten beginnen mit klassischen Portfoliomodellen und lernen die Grundprinzipien der Risikobewertung kennen. Erste Projekte konzentrieren sich auf Diversifikationsstrategien und die Anwendung des CAPM-Modells.
Analysephase (Monate 4-6)
Die Projekte werden komplexer. Studenten entwickeln eigene Bewertungsmodelle und testen diese an historischen Marktdaten. Behavioral Finance spielt eine größere Rolle.
Spezialisierung (Monate 7-9)
Jeder Student wählt einen Schwerpunkt – von alternativen Investmentstrategien bis hin zu ESG-Integration. Die Arbeiten werden zunehmend forschungsorientiert und methodisch anspruchsvoller.
Masterarbeit (Monate 10-12)
Die Abschlussarbeiten sind oft so gut, dass sie auf Fachkonferenzen präsentiert werden können. Studenten entwickeln völlig neue Ansätze oder verbessern bestehende Modelle erheblich.
Praktische Projektanleitungen
Schritt-für-Schritt-Anleitungen für erfolgreiche Finanzprojekte – von der Datensammlung bis zur Ergebnispräsentation.
Datenanalyse Setup
Der erste Schritt jedes guten Projekts ist eine solide Datenbasis. Hier zeigen wir, wie Sie verlässliche Finanzquellen finden und strukturieren.
- Datenquellen identifizieren und bewerten
- Datenqualität prüfen und bereinigen
- Zeitreihen synchronisieren und normalisieren
- Backup-Strategien für kritische Datasets
Modellvalidierung
Ein Modell ist nur so gut wie seine Validierung. Wir zeigen bewährte Techniken für robuste Backtesting-Verfahren und Sensitivitätsanalysen.
- Out-of-sample Testing durchführen
- Walk-forward Analyse implementieren
- Monte-Carlo Simulationen einsetzen
- Stress-Testing unter Extrembedingungen
Ergebnispräsentation
Auch die beste Analyse nutzt nichts, wenn sie nicht überzeugend präsentiert wird. Von der Visualisierung bis zum Executive Summary.
- Aussagekräftige Charts erstellen
- Key Findings strukturiert darstellen
- Limitationen ehrlich kommunizieren
- Handlungsempfehlungen ableiten
Projektanalyse im Detail
Ein konkretes Beispiel zeigt, wie aus einer einfachen Fragestellung eine fundierte Forschungsarbeit entsteht.
Linnea Thorkildsen
Masterstudentin, 7. Semester
ESG-Faktoren in der Portfoliooptimierung
Linneas Forschung untersucht, ob ESG-Kriterien die Risk-Return-Profile von Portfolios systematisch beeinflussen. Dabei entwickelte sie einen neuartigen Ansatz zur Integration von Nachhaltigkeitsdaten in klassische Mean-Variance-Optimierung.
Datenintegration
Kombination von MSCI ESG-Ratings mit traditionellen Finanzmetriken über einen 15-Jahres-Zeitraum. Besondere Herausforderung war die unterschiedliche Verfügbarkeit der ESG-Daten.
Modellentwicklung
Erweiterung des Black-Litterman-Modells um ESG-Constraints. Die Studentin entwickelte ein eigenes Scoring-System, das sowohl absolute als auch relative ESG-Performance berücksichtigt.
Backtesting
Systematische Validierung mit Rolling-Window-Approach über verschiedene Marktzyklen. Besonders interessant: die Performance während der Corona-Krise und dem Ukrainekonflikt.
Sensitivitätsanalyse
Tests verschiedener ESG-Gewichtungen und Constraint-Level. Die Ergebnisse zeigten überraschende Nicht-Linearitäten bei der Optimierung.
Wichtigste Erkenntnisse
Die Arbeit zeigt, dass ESG-Integration nicht automatisch zu schlechterer Performance führt, aber die Timing-Komponente entscheidend ist. Linneas Modell erzielte in Stresssituationen stabilere Ergebnisse als traditionelle Ansätze – ein Fund, der bereits von mehreren Asset Managern aufgegriffen wurde.