Organisatorische Hinweise

  • Die Seminarplätze werden in einer Runde vergeben. Die Vergabe erfolgt manuell, der Zeitpunkt der Bewerbung (innerhalb einer Bewerbungsrunde) spielt keine Rolle. Als Vergabekriterien ziehen wir sowohl Noten, als auch Finance-Vorkenntnisse (Vorlesungen, Seminare, usw.) heran. Außerdem berücksichtigen wir auch die im Portal angegebene Priorität der Bewerbung
  • Bei der Bewerbung haben Sie die Möglichkeit, Themenwünsche anzugeben. Wir versuchen, Ihre Präferenzen bestmöglich zu berücksichtigen. Die finale Themenzuteilung wird erst nach Abschluss der zweiten Vergaberunde mitgeteilt.
  • Bitte beachten Sie, dass wir die Annahme eines zugeteilten Seminarplatzes über das Wiwi-Portal als verbindliche Anmeldung zum Seminar ansehen. Ein Rücktritt vom Seminar ist danach nur noch in begründeten Ausnahmefällen nach vorheriger Absprache möglich.
  • Als offiziellen Beginn des Seminars halten wir einen gemeinsamen Kick-Off ab.
  • Prüfungsbestandteile sind eine individuelle Ausarbeitung sowie eine Gruppenpräsentation im Blockseminar.

Seminar "Big Data in Finance"

The prices of stocks aggregate all available information. But exactly what information is relevant to investors in their valuation is often unclear. Advances in data science have recently enabled financial market researchers to understand much better what information is relevant for asset prices. This seminar will discuss various recent works in this area. In addition, various results will be complemented by students' own analyses of a data set provided by the chair.

Further details including the specific topics will be available soon on our homepage and on the WiWi portal.

- Application deadline: 24 March 2023, 23:55

- Block seminar: 13./14. July 2023

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