Workshop capital markets research - Cheatsheet

Auswahl und Analyse internationaler Spitzenforschung im Finanzwesen

Definition:

Prozess der Identifikation und Bewertung von weltweit führenden Forschungsarbeiten im Finanzwesen

Details:

• Fokus auf innovative und hochzitierte Artikel
• Verwendung bibliometrischer Analysen
• Bewertung der methodologischen Qualität
• Relevanz für aktuelle finanzwirtschaftliche Fragestellungen
• Beispiele bekannter Forschungsarbeiten: CAPM, Modigliani-Miller-Theorem, Fama-French-Faktormodelle
• Datenquellen: Google Scholar, JSTOR, SSRN
• Berücksichtigung von Peer-Review und Impact-Factor

Regressionsanalyse und Hypothesentests in der Finanzforschung

Definition:

Regressionsanalyse: statistisches Verfahren zur Untersuchung von Zusammenhängen zwischen Variablen. Hypothesentests: Verfahren zur Überprüfung von Annahmen über Populationsparameter.

Details:

• Regressionsmodell: \( Y = \alpha + \beta X + \epsilon \)
• \(\beta\): Koeffizient misst den Einfluss von X auf Y.
• Hypothesen: \(H_0\) (Nullhypothese), \(H_1\) (Alternativhypothese)
• Signifikanzniveau (\(\alpha\)): Schwellenwert für Testentscheidungen.
• p-Wert: Wahrscheinlichkeit, dass beobachtetes Ergebnis unter \(H_0\) eintritt.

Zeitreihenanalyse zur Anwendung in den Finanzmärkten

Definition:

Analysemethode zur Untersuchung zeitlicher Datenreihen zur Identifikation von Mustern, Trends und Prognosen in den Finanzmärkten.

Details:

• Wichtige Modelle: AR, MA, ARMA, ARIMA
• Stationarität prüfen: Augmented-Dickey-Fuller-Test, Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin-Test
• Autokorrelation und Partialautokorrelation: ACF, PACF
• Prognosegüte: RMSE, MAPE
• Eigenwerte und Eigenvektoren zur Analyse der Varianz
• Python-Bibliotheken: pandas, statsmodels

Verwendung von R und Python für quantitative Finanzanalysen

Definition:

Verwendung von R und Python für quantitative Finanzanalysen: R und Python werden genutzt für Datenanalyse, statistische Modellierung, maschinelles Lernen und Visualisierung in Finanzanalysen.

Details:

• Beide Sprachen sind Open-Source und bieten umfangreiche Bibliotheken für Finanzanalysen (z.B. pandas, numpy für Python; quantmod, xts für R).
• Python: Häufig verwendet für maschinelles Lernen und Deep Learning aufgrund von Bibliotheken wie TensorFlow und scikit-learn.
• R: Stärker in statistischer Modellierung und Datenvisualisierung mit ggplot2, dplyr und anderen Paketen.
• Vorteile: Hohe Flexibilität, große Community, umfangreiche Dokumentation und Beispiele.
• Datenimport/-export: Unterstützung für verschiedenste Datenformate (z.B. CSV, Excel, SQL-Datenbanken).
• Integration: Einfache Schnittstellen zu anderen Programmiersprachen und Tools (z.B. Jupyter Notebooks für Python, RMarkdown für R).
• Mathematische Modellierung: Nutzung von Paketen wie NumPy und SciPy (Python) oder R's Basispakete für komplexe Berechnungen.
• \textbf{Beispiel}: Lineares Regressionsmodell in R: \texttt{lm(y ~ x, data = daten)}
• \textbf{Beispiel}: Lineares Regressionsmodell in Python: \texttt{import statsmodels.api as sm; model = sm.OLS(y, X).fit()}

Effiziente Literaturrecherchemethoden in der Finanzforschung

Definition:

Effiziente Literaturrecherchemethoden helfen, relevante wissenschaftliche Arbeiten und Datenquellen schnell zu identifizieren.

Details:

• Datenbanken wie Google Scholar und JSTOR nutzen
• Schlüsselwörter und -phrasen systematisch verwenden
• Filteroptionen einsetzen (Datum, Fachzeitschrift)
• Quellenverzeichnisse bereits gefundener Studien überprüfen
• Zitier- und Literaturverwaltungs-Tools wie EndNote oder Mendeley verwenden
• Replikationsstudien suchen, um Konsistenz zu überprüfen

Kritische Analyse wissenschaftlicher Arbeiten im Finanzwesen

Definition:

Systematische Bewertung von Forschungsergebnissen in der Finanzwissenschaft, um Qualität und Relevanz zu beurteilen.

Details:

• Überprüfung der Methodologie: Angemessenheit und Aussagekraft der angewandten Methoden.
• Analyse der Daten: Qualität und Validität der verwendeten Datenquellen.
• Bewertung der Ergebnisse: Interpretation und Implikationen der Ergebnisse für die Praxis.
• Literaturvergleich: Einordnung der Arbeit in den bestehenden Forschungsstand.
• Kritisches Lesen: Erkennen von Bias und möglichen Interessenkonflikten.
• Replikation: Überprüfung der Nachvollziehbarkeit und Wiederholbarkeit der Ergebnisse.

Praxisorientierte Fallstudien und Simulationen im Finanzsektor

Definition:

Anwendungsorientierte Übungen zur Vertiefung und praktischen Anwendung theoretischer Konzepte im Finanzsektor.

Details:

• Simulationen verwenden historische Daten oder hypothetische Szenarien
• Fallstudien basieren auf realen Unternehmensfällen
• Ziel: Entwicklung von Problemlösungsfähigkeiten und Entscheidungskompetenz
• Tools: Excel, R, or Python für quantitative Analysen

Verbesserung der Präsentations- und Argumentationstechniken

Definition:

Techniken zur Verbesserung von Präsentationen und Argumentationen im Rahmen des Vortrags zum Kapitalmarktforschung im Studiengang Management.

Details:

• Strukturierte Vorbereitung: Gliederung erstellen, Kernaussagen definieren.
• Visuelle Hilfsmittel: Verwendung von Folien, Grafiken, Diagrammen.
• Verbesserung der Redefähigkeiten: Klarheit, Prägnanz, Sprechtempo beachten.
• Überzeugungskraft: Faktenbasiertes Argumentieren, Einsatz von Beispielen und Fallstudien.
• Rhetorische Mittel: Ansprechen der Emotionen, Verwendung von Metaphern und Analogien.
• Zielgruppenanalyse: Anpassung der Argumentation an das Wissen und Interesse der Zuhörer.
• Interaktive Elemente: Fragerunden, Diskussionen, Feedback einholen.