Vorlesungsverzeichnis

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Lehrveranstaltungen

Lehrforschungsprojekt Accounting (Seminar)

Dozent/in: Rainer Lueg

Termin:
Einzeltermin | Fr, 05.04.2019, 14:00 - Fr, 05.04.2019, 18:00 | C 40.147 Seminarraum
Einzeltermin | Fr, 12.04.2019, 14:00 - Fr, 12.04.2019, 18:00 | C 40.147 Seminarraum
Einzeltermin | Fr, 26.04.2019, 14:00 - Fr, 26.04.2019, 18:00 | C 40.162 Seminarraum
Einzeltermin | Fr, 10.05.2019, 14:00 - Fr, 10.05.2019, 18:00 | C 40.147 Seminarraum
Einzeltermin | Fr, 17.05.2019, 14:00 - Fr, 17.05.2019, 18:00 | C 40.147 Seminarraum
Einzeltermin | Fr, 21.06.2019, 14:00 - Fr, 21.06.2019, 18:00 | C 40.147 Seminarraum

Inhalt: Students work on contemporary academic research projects in the field of accounting using advanced research methods.

Lehrforschungsprojekt: Charakteristik-basierte Portfoliooptimierung (Seminar)

Dozent/in: Michael Olschewsky

Termin:
wöchentlich | Freitag | 16:15 - 18:45 | 26.04.2019 - 26.04.2019 | C 6.321 Seminarraum
wöchentlich | Freitag | 16:15 - 18:45 | 10.05.2019 - 24.05.2019 | C 6.321 Seminarraum
Einzeltermin | Fr, 14.06.2019, 16:15 - Fr, 14.06.2019, 18:45 | fällt aus !
Einzeltermin | Fr, 21.06.2019, 16:15 - Fr, 21.06.2019, 18:45 | C 6.321 Seminarraum
Einzeltermin | Mo, 24.06.2019, 16:15 - Mo, 24.06.2019, 18:45 | C 6.321 Seminarraum
Einzeltermin | Fr, 05.07.2019, 16:15 - Fr, 05.07.2019, 18:45 | C 6.321 Seminarraum

Inhalt: Der klassische Mean-Variance Ansatz von Markowitz zerlegt die Portfoliooptimierung in einen zweistufigen Prozess: Erwartungswertbildung (Rendite, Varianzen und Kovarianzen) und Optimierung gemäß den Präferenzen des Investors. Am Ende des Prozesses stehen die optimalen Portfoliogewichte. Obwohl theoretisch exakt, ist dieser Ansatz jedoch mit einer Vielzahl von Problemen behaftete, wie zum Beispiel die Vielzahl zu schätzender Parameter, die Schätzfehlerproblematik und die „error maximation“ Eigenschaft der Optimierung. Als Folge findet der Mean-Varianz Ansatz in seiner reinen Form in der Praxis des Portfolio-managements keine Anwendung. Die neuartige Idee von Brandt, Santa-Clara besteht darin eine direkte Verknüpfung von Prognoseinput und Portfoliogewichten vorzunehmen. Als Prognoseinput lasse sich zum Beispiel die aus der empirischen Kapitalmarktforschung bekannten Charakteristiken wie Book-to-Market, Size oder Momentum verwenden. Die Vorteile des Verfahrens sind eine dramatische Reduktion der Anzahl der zu optimierenden Parameter, eine große Robustheit des Ansatzes, die einfache Erweiterbarkeit auf spezifische Fragestellungen und insbesondere die sehr guten Performanceergebnisse des Verfahrens. In der finanzwirtschaftlichen Forschung erfährt das Thema daher in den letzten Jahren stetig wachsende Aufmerksamkeit.