Veranstaltungen im Sommersemester 2022

Seminar "Machine Learning Stock Returns with Option Data"

Eine zentrale Fragestellung im Asset Pricing ist die Vorhersagbarkeit von Aktienrenditen. Werden Variablen identifiziert, die es ermöglichen Aktienrenditen vorherzusagen, stellt dies aber nicht zwangsläufig eine Arbitragemöglichkeit dar. Es kann sich dabei auch um eine Kompensation in Form einer Risikoprämie für riskantere Investitionen handeln. Ziel des Seminars ist es zu analysieren, inwiefern verschiedene Machine Learning Methoden unter Verwendung von Optionsdaten dazu beitragen, die Aktienrenditen im Querschnitt besser zu erklären.

Weitere Details inklusive den Themenbeschreibungen gibt es in Kürze auf unserer Homepage und im WiWi-Portal.

Termine:

- Bewerbungsfristen: 01.04.2022

- Blockseminar: 14./15.07.2022

 

Vorlesung "Asset Pricing" 

Die Vorlesung Asset Pricing beschäftigt sich mit der Bewertung von risikobehafteten Zahlungsansprüchen. Dabei müssen die Zeitstruktur und die Unsicherheit der Zahlung berücksichtigt werden. Die Vorlesung führt einen stochastischen Diskontierungsfaktor sowie eine zentrale Bewertungsgleichung ein, die zur Bewertung beliebiger Zahlungsansprüche verwendet werden kann. Dies gilt sowohl für Aktien als auch für Anleihen oder Derivate. Der erste Teil der Vorlesung stellt den theoretischen Rahmen vor, der zweite Teil befasst sich mit empirischen Fragen der Bewertung von Vermögenswerten.

Basisliterature:  Cochrane, J. (2005). Asset pricing - Rev. ed., Princeton Univ. Press.

 

Vorlesung "Derivate"

Die Veranstaltung Derivate beschäftigt sich mit den Einsatzmöglichkeiten und Bewertungsproblemen von derivativen Finanzinstrumenten. Nach einer Übersicht über die wichtigsten Derivate und deren Bedeutung werden zunächst Forwards und Futures analysiert. Daran schließt sich eine Einführung in die Optionspreistheorie an. Der Schwerpunkt liegt auf der Bewertung von Optionen in zeitdiskreten und zeitstetigen Modellen. Schließlich werden Konstruktions- und Einsatzmöglichkeiten von Derivaten etwas im Rahmen des Risikomanagements diskutiert.

Basisliteratur: Hull, J. (2012). Options, Futures, & Other Derivatives, Prentice Hall, 8th Edition.

 

 

Veranstaltungen im Wintersemester 21/22

Vorlesung "Advanced Empirical Asset Pricing"

In this course we will discuss the fundamentals of Asset Pricing and how to test them. Although this is an Empirical Asset Pricing course, we deal with some concepts from Asset Pricing Theory that we can test afterwards (CAPM, ICAPM, CCAPM, recursive utility). Besides, the course will cover the most important empirical methods to do so. For that purpose, we will discuss the overarching tool Generalized Method of Moments, and the special cases of OLS and FMB regressions. Every second week, we will meet for a programing session, in which we will look at the data to draw our own conclusions. An introduction to the software MATLAB will be given at the beginning of the course. Students should bring a laptop to these sessions. Programing skills are not required but helpful.

We start with a review of the Stochastic Discount Factor, which is already known from the course „Asset Pricing“. We then derive the CAPM and the Consumption-CAPM as special cases from the general consumption-savings optimization problem of the rational investor. In the first part of the course we discuss the CAPM and, as natural extensions, models with multiple factors. Prominent phenomena such as the value premium and momentum are discussed. In the second part of the lecture we will study extensions of the Consumption-CAPM and study the implications of exotic preferences.

Organizational details: Lectures will be provided as videos on ILIAS. In addition, we will meet once per week. These meetings can be attanded on-campus (3G rules apply) or online via zoom. Every second week we will be programming during the meetings. In the respective other weeks we will discuss questions the students have while watching the videos (flipped classroom style). The syllabus with an exact schedule will be provided on ILIAS in due time.