Prof. Dr. Stefan May

Allgemeine Informationen rund um die Kurse von Prof. Dr. S. May

Ziele

Die Studierenden verstehen die wichtigsten theoretischen und empirischen Ergebnisse der Finanzmarktforschung, welche der modernen Praxis des Portfoliomanagements zugrunde liegen.

Sie sind in der Lage, die Konsequenzen dieser Erkenntnisse einzuschätzen, können sie mit der aktuellen Praxis des Anlagemanagement vor allem für Privatkunden vergleichen und erkennen Verbesserungspotentiale.

Inhalte

1.              Relevante Vorkenntnisse

1.1 Die wichtigsten Rendite- und Risikokennzahlen und ihre Interpretation

1.3 Renditeverteilungen

1.2 Der zentrale Grenzwertsatz und seine Bedeutung für das Portfoliomanagement

1.3 „fat tail“-Problematik und das Phänomen der „schwarzen Schwäne“

 

2.              Anerkannte Theorien über die Funktionsweise von Finanzmärkten

2.1   Vor-Markowitz-Ära

2.2   Effizienzhypothese und „Capital Asset Pricing“

2.3   „Arbitrage Pricing“ Theorie von Stephen Ross

2.4   Das Fünf-Faktoren-Modell von Fama und French

2.5   Momentum, Profitabilität und Volatilität als zusätzliche Faktoren?

2.6   Faktorbegründungen und „Behavioral Finance“

 

3.              Empirische Ergebnisse der Finanzmarktforschung

3.1   Testproblematik und Verbundhypothese

3.2   Aufbau und Kern von Signifikanztest

3.3   Überblick über relevante Testergebnisse

Literatur

Davis, J., L., 2006, The Informational Efficiency of Stock Prices: A Review, Dimensional Fund Advisers 

May, S., 2012, Portfoliotheoretische Grundlagen der Wertpapierberatung, Arbeitsberichte – Working Papers der THI, Heft Nr. 22

Schredelseker, K., 1998, Crashs, Fads und Bubbles – Rationalität und Irrationalität in Finanzmärkten, Universität Innsbruck, Vortrag anlässlich des 19. Hochschulkurses für Geld und Bankwesen.

Spremann, K., 2002, Portfoliomanagement, Oldenbourg Verlag.

Hinweis: Die meisten Literaturstellen werden von mir auch online zur Verfügung gestellt werden. Detailinfos hierzu sowie weitere Literaturhinweise erhalten Sie während der ersten Vorlesung. Hörer der Veranstaltung, welche sich trotzdem bereits vorab etwas einlesen möchten, empfehle ich das letztgenannte Lehrbuch von Klaus Spremann.


In der Lehrvereranstaltung werden zentrale Zusammenhänge und die wichtigsten Kennzahlen der Statistik mt Hilfe der Simulationstechnik vermittelt.  Dies ermöglicht es, scheinbar abstrakte und "schwierige" Statistikkonzepte erfahrbar zu machen und mit Leben zu füllen.

Methodisch ist die Lehrveranstaltung induktiv aufgebaut: Wir versuchen, die allgemeinen Prinzipien der Monte-Carlo-Simulationstechnik sowie die entsprechenden statistischen Hintergründe durch die Analyse spezieller Beispiele zu erarbeiten. Vom Studierenden erfordert diese Methode, dass er die Beispiele in Eigeninitiative variiert und zu verallgemeinern versucht, um auf diese Weise die hinter den Beispielen stehenden allgemeinen Prinzipien zu verstehen.