Modulhandbuch Master Finance

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1 Modulhandbuch Master Finance Vertiefung:Finanzmathematik Prüfungsordnungsversion 2010

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3 Inhaltsverzeichnis Pflichtmodule Vertiefungsrichtung Finanzmathematik Asset Pricing 1 Finanzmathematik I 3 Finanzmathematik II 5 Practical Financial Engineering 7 Risk Management Roundup 9 Wahlpflichtmodule Vertiefung Finanzmathematik Wahlpflichtmodule Finanzmathematik Advanced Topics in Financial Mathematics 11 Credit Derivatives 13 Credit Risk Modelling 15 Energie Derivate 17 Financial Methods in Insurance 19 Fixed Income Models 21 Interest Rate Models 22 Lévy Finance 24 Numerical Finance 26 Statistische Methoden der Risikotheorie 28 Stochastische Risikotheorie 30 Stochastic Processes and Optimization 32 Compulsory Electives Financial Mathematics 33 Wahlpflichtmodule Finanzwirtschaft Advanced Financial Modeling and Data Analysis 34 Angewandte Mikroökonomik 35 Applied Financial Econometrics 36 Asset Liability Management 38 Behavioral Economics 40 Behavioral Finance 42 Corporate Controlling: Ausgewählte Herausforderungen in der Praxis 44 Corporate Strategy 46 Credit Analysis 48 Development, Market failure and Governance 50 Empirische Wirtschaftsforschung (Master) 52 Financial Modeling 53 Game Theory: Game Theory and Business Strategy 55 Geld und Währung 57 Informationsökonomik 59 International Financial Markets 60 Internationale Rechnungslegung I 62 Investment Banking 64

4 Investment and Risk Management 66 Managerial and Organizational Behavior 68 Organizational Economics 70 Pensionsversicherungsmathematik und Soziale Sicherungssysteme 72 Personenversicherungsmathematik 74 Spezielle Rechnungslegung 77 Spezielle Fragen der Personenversicherung 79 Valuation 81 Value and Risk Based Management 82 Versicherungsökonomik 83 Wirtschaftspolitik (Master) 86 Wahlpflichtmodule Mathematik Applied Analysis 88 Approximationstheorie 90 Ausgewählte Kapitel der Differentialgleichungen 92 Control of Stochastic Processes 94 Econometrical and Simulation Methods in Financial Engineering 95 Elemente der Funktionalanalysis 97 Elementare Partielle Differentialgleichungen 99 Evolutionsgleichungen 101 Fourieranalysis und Wavelets 103 Funktionalanalysis 105 Markov-Ketten und Monte-Carlo-Simulation 107 Mathematical Game Theory 109 Modellierung und Simulation 111 Nichtlineare Optimierung 113 Nichtparametrische Statistik 115 Numerik III (Numerische Lineare Algebra und Optimierung) 117 Numerik IV (Numerik gewöhnlicher Differentialgleichungen) 119 Numerical Finance 121 Numerische Optimierung 123 Numerik Partieller Differentialgleichungen 125 Optimierung II 127 Optimierung III 129 Partielle Differentialgleichungen 131 Portfolio Optimierung 133 Reele Funktionen 135 Risk Management in Banking and Insurance 136 Schadensversicherungsmathematik (Risikotheorie) 137 Scientific Computing 139 Stochastic Calculus 141 Stochastik II (Stochastische Prozesse) 142 Stochastik I 144 Stochastik III (Ausgewählte Kapitel der Statistik) 146

5 Stochastische Entscheidungsprozesse 148 Stochastische Geometrie und Bildverarbeitung 150 Stochastische Methoden des Operations Research 152 Stochastische Steuerung 154 Stochastische Risikotheorie 156 Stochastic Processes and Optimization 158 Time Series Analysis 159 Variationsrechnung und optimale Kontrolltheorie 161 Wavelets 163 Compulsory Electives Mathematics 165 Seminar Seminar Finanzmathematik (Master Finance) 167 Seminar Finanzwirtschaft 168 Additive Schlüsselqualifikationen Additive Schlüsselqualifikationen 170 Masterarbeit Masterarbeit Finance 171

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7 Asset Pricing Modul zugeordnet zu Pflichtmodule Vertiefungsrichtung Finanzmathematik Code ECTS-Punkte 7 Präsenzzeit 4 englisch 1 Semester jedes Wintersemester Prof. Dr. Gunter Löffler Dozenten der Finanzwirtschaft Finance MSc, Pflichtmodul Keine Students will: be able to apply a common theoretical framework (consumption-based asset pricing) to address issues like the equity premium puzzle or cross-sectional differences in average returns be able to interpret the results of empirical asset pricing studies, to understand problems and limitations in empirical work, and to replicate important empirical findings with actual data be familiar with important extensions of classical asset pricing theory (Prospect theory, limits of arbitrage) Inhalt Introduction to consumption-based asset pricing Factor pricing models (CAPM) and the empirical evidence Equity premium puzzle Return predictability Asset pricing bubbles Prospect theory and Behavioral Finance Literatur Cochrane, J. (2005): Asset Pricing, 2. Aufl., Princeton Journal Publications Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 1 von 172

8 Lehr- und Lecture (3 hours/week) exercises (1 hour/week) Arbeitsaufwand Präsenzzeit: 65 h; Eigenstudium: Nacharbeitung (50 h), Übungsaufgaben (70h), Prüfung und Vorbereitung (25 h); Summe: 210 Stunden Bewertungsmethode Written exam at the end of the term. Based on written exam. Grundlage für Wahlpflichtvorlesungen der Finanzwirtschaft Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 2 von 172

9 Finanzmathematik I Modul zugeordnet zu Pflichtmodule Vertiefungsrichtung Finanzmathematik Code ECTS-Punkte 9 Präsenzzeit 6 englisch 1 Semester jedes Wintersemester Prof. Dr. Robert Stelzer Dozenten der Finanzmathematik Wirtschaftsmathematik BSc, Studienbeginn WiSe, Wahlpflicht Stochastik/ Optimierung/Finanzmathematik Wirtschaftsmathematik BSc, Studienbeginn SoSe, Wahlpflicht Stochastik/ Optimierung/Finanzmathematik Mathematische Biometrie BSc, Studienbeginn WiSe, Wahlpflicht Mathematik Mathematik BSc, Studienbeginn WiSe, Wahlpflicht Angewandte Mathematik Mathematik BSc, Studienbeginn SoSe, Wahlpflicht Angewandte Mathematik Mathematik MSc, Studienbeginn WiSe, Wahlpflicht Mathematik MSc, Studienbeginn SoSe, Wahlpflicht Wirtschaftsmathematik MSc, Studienbeginn WiSe, Wahlpflicht Stochastik/ Optimierung/Finanzmathematik Wirtschaftsmathematik MSc, Studienbeginn SoSe, Wahlpflicht Stochastik/ Optimierung/Finanzmathematik Mathematische Biometrie MSc, Wahlpflicht Mathematik Finance MSc, Studienbeginn WiSe, Pflichtmodul Analysis I,II; Lineare Algebra I,II; Stochastik I; Elementare Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik; Maßtheorie, oder: Bachelor The students are to understand and master fundamental principles and techniques of financial mathematics gain or deepen, respectively, the underlying probabilistic techniques be able to work on and solve elementary (practical) questions in financial mathematics see and understand relations to other areas of mathematics, especially probability, statistics, numerics and analysis Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 3 von 172

10 Inhalt Financial market models in discrete time: arbitrage freeness and completeness Valuation of European, American and path-dependent options Foundations of continuous time market models and of the Black-Scholes model Interest rate models and derivatives Risk measures Portfolio optimisation and CAPM Literatur Baxter, M.; Rennie, A.: Financial Calculus: An introduction to derivative pricing. (Cambridge University Press), Bingham, N. H.; Kiesel, R.: Risk-Neutral Valuation: Pricing and Hedging of Financial Derivatives. (Springer London) 2 edn., Björk, T.: Arbitrage theory in continuous time. (Oxford University Press, Oxford) 2.edn Föllmer, H.; Schied, A.: Stochastic Finance: An introduction in discrete time. (Walter de Gruyter) Korn, R.; Korn, E.: Option Pricing and Portfolio Optimization. (American Mathematical Society, Providence), Musiela, M.; M. Rutkowski: Martingale methods in financial modelling. (Springer, New York), 2nd ed Shreve, S.: Stochastic Calculus for Finance I: The Binomial Asset Pricing Model. (Springer, New York) Shreve, S.: Stochastic Calculus for Finance II: Continuous-Time Models. (Springer, New York) Lehr- und Lecture, 4 hrs/week Exercises, 2 hrs/week Arbeitsaufwand Präsenzzeit: 84 h; Eigenstudium: Nacharbeitung (64 h), Übungsaufgaben (90 h), Prüfung und Vorbereitung (32 h); Summe: 270 Stunden Bewertungsmethode Klausur am Modulende Die Modulnote fließt gewichtet mit den ECTSPunkten in die Gesamtnote ein. Benotung aufgrund der Klausur. Grundlage für Financial Mathematics II Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 4 von 172

11 Finanzmathematik II Modul zugeordnet zu Pflichtmodule Vertiefungsrichtung Finanzmathematik Code ECTS-Punkte 9 Präsenzzeit 6 englisch 1 Semester jedes Wintersemester Prof. Dr. Robert Stelzer Dozenten der Finanzmathematik Mathematik MSc, Studienbeginn WiSe, Wahlpflicht Angewandte Mathematik Mathematik MSc, Studienbeginn SoSe, Wahlpflicht Angewandte Mathematik Wirtschaftsmathematik MSc, Studienbeginn WiSe, Wahlpflicht Wahlpflicht Stochastik/Optimierung/Finanzmathematik Wirtschaftsmathematik MSc, Studienbeginn SoSe, Wahlpflicht Wahlpflicht Stochastik/Optimierung/Finanzmathematik Finance MSc, Beginn WiSe, Major Financial Mathematics (obligatory), Major Financial Economics (optional) Mathematische Biometrie MSc, Wahlpflicht Mathematik Financial mathematics I, Stochastics II Students will be familiar with the complex techniques of financial mathematics in continuous time; have knowledge of the required probabilistic techniques; in particular detailed knowledge of stochastic analysis; be able to solve complex questions in the context of financial mathematics and stochastic analysis; recognize links to further mathematical areas such as probability theory, statistics, optimization, numerics, analysis Inhalt Stochastic analysis: Stochastic integration, stochastic differential equations, (semi-)martingales; Continuous-time financial market models: Valuation and hedging of derivatives in complete and incomplete financial markets, stochastic volatility; Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 5 von 172

12 Interest rate models: Term structure modeling, interest rate derivatives, LIBOR market models Literatur Bingham, N. H.; Kiesel, R.: Risk-Neutral Valuation: Pricing and Hedging of Financial Derivatives. (Springer) 2 edn., Björk, T.: Arbitrage theory in continuous time. (Oxford University Press) 2.edn Cont, R.; Tankov, P.: Financial Modeling with Jump Processes. Chapman & Hall, Delbaen, F.; Schachermayer, W.: The Mathematics of Arbitrage, (Springer, Heidelberg), Hunt; Kennedy: Financial Derivatives in Theory and Praxis, Wiley Karatzas, I.; Shreve, S.: Methods of Mathematical Finance. (Springer) 1998 Korn, R.; Korn, E.: Option Pricing and Portfolio Optimization. (American Mathematical Society, Providence), Lamberton, D.; Lapeyre, B.: Introduction to stochastic calculus applied to finance. Second edition. Chapman & Hall, Musiela, M.; M. Rutkowski: Martingale methods in Financial modelling. (Springer), 2nd ed Oksendal, B.: Stochastic Differential Equations. (Springer, Berlin), 5th edn., 1998 Shiryaev, A: Essentials of Stochastic Finance. (World Scientific, Singapore), Shreve, S.: Stochastic Calculus for Finance II: Continuous-Time Models. (Springer, New York) Lehr- und Lecture, 4 hours/week Exercise, 2 hours/week Arbeitsaufwand Präsenzzeit: 84 h; Eigenstudium: Nacharbeitung (64 h), Übungsaufgaben (90 h), Prüfung und Vorbereitung (32 h); Summe: 270 Stunden Bewertungsmethode Klausur am Modulende (bei geringer Teilnehmerzahl ist auch eine mündliche Prüfung möglich). Die Modulnote fließt gewichtet mit den ECTSPunkten in die Gesamtnote ein. Benotung aufgrund der Klausur bzw. der mündlichen Prüfung. Grundlage für Special Courses Financial Mathematics Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 6 von 172

13 Practical Financial Engineering Modul zugeordnet zu Pflichtmodule Vertiefungsrichtung Finanzmathematik Code ECTS-Punkte 5 Präsenzzeit 2 n 1 Semester jedes Sommersemester Prof. Dr. Robert Stelzer Dozenten der Finanzmathematik Master Finance: obligatory Financial Mathematics I Students will solve problems from Financial Engineering in small teams. After successful completion of the course the students will be able to Use a financial information system (Bloomberg) to gather information and data; Design and implement algorithms to solve standard or advanced practical problems; Understand theoretical modeling approaches for standard valuation and risk management questions; Present results in a mathematical way. Inhalt Use of a financial information system to obtain prices of standard or complex financial assets; Pricing and hedging of standard or complex derivative instruments application of standard or advanced techniques; Advanced stochastic simulation/numerical routines. Literatur Glassermann, P.: Monte Carlo Methods in Financial Engineering, Springer Seydel, R.: Tools for Computational Finance, (Springer, Berlin), 4th edn., 2009 Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 7 von 172

14 Lehr- und Projects and seminar presentations Arbeitsaufwand Präsenzzeit: 28 h; Eigenstudium: Nacharbeitung (28 h), Vorbereitung der Projekte und der Präsentation (94 h); Summe: 150 Stunden Bewertungsmethode Groups of at most three students conduct a project. Each project will be described within a short report and the results will be orally presented. via project reports and presentation Grundlage für n Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 8 von 172

15 Risk Management Roundup Modul zugeordnet zu Pflichtmodule Vertiefungsrichtung Finanzmathematik Code ECTS-Punkte 5 Präsenzzeit 2 n 1 Semester jedes Wintersemester Prof. Dr. Gunter Löffler, Prof. Dr. Robert Stelzer Dozenten der Finanzwirtschaft und -mathematik Master Finance: obligatory Financial Mathematics I, Asset Pricing After successful completion of the course the students will be able to understand the importance of risk management. be able to use appropriate mathematical techniques in risk assessment and management. be familiar with the key concepts used in modern risk management. have gained an understanding of the factors determining successful risk management, including organizational aspects and limitations of risk models. Inhalt An introduction to risk management is given (review of key concepts used for management of market risk, liquidity risk, credit risk and operational risk; case studies on risk management) and students will solve related problems. Literatur Jorion, P.: Financial Risk Manager Handbook, (Wiley, Hoboken), 5th edn., 2009 Pug, G., Römisch, W.: Modeling, Measuring and Managing Risk, (World Scientific, Singapore), 2007 Rachev, S., Stoyanov, S., Fabozzi, F.: Advanced Stochastic Models, Risk Assessment, and Portfolio Optimization, (Wiley, Hoboken), 2008 Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 9 von 172

16 Lehr- und Lecture combined with seminar Arbeitsaufwand Präsenzzeit: 30 h; Eigenstudium: Nacharbeitung (60 h), Vorbereitung der Projekte und der Präsentation (60 h); Summe: 150 Stunden Bewertungsmethode Written exam. Admission to the exam requires successful presentation on a topic assigned in the first of the term. Based on written exam. Grundlage für n Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 10 von 172

17 Advanced Topics in Financial Mathematics Modul zugeordnet zu Wahlpflichtmodule Finanzmathematik Code ECTS-Punkte 4 Präsenzzeit 2 n Semester WiSe, alle 2 Jahre n n n n n Inhalt n Literatur n Lehr- und n Arbeitsaufwand n Bewertungsmethode Oral exam at the end of the course Based on oral examination Grundlage für n Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 11 von 172

18 Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 12 von 172

19 Credit Derivatives Modul zugeordnet zu Wahlpflichtmodule Finanzmathematik Code ECTS-Punkte 4 Präsenzzeit 3 deutsch, englisch Semester WiSe, alle 2 Jahre Prof. Dr. R#üdiger Kiesel Prof. Dr. Ulrich Rieder Mathematik (WP), Wirtschaftsmathematik (WP), Finance (WP) Finanzmathematik I, II Die Studierenden sollen aktuelle Problemstellungen der Finanzmathematik kennenlernen und untersuchen komplexe probabilistische Techniken, insbesondere aus der stochastischen Analysis, erarbeiten und anwenden in der Lage sein komplexe praktische Fragestellungen der Finanzmathematik aus dem Bereich der Bewertung und des Risikomanagements von Wertpapieren mit Kreditrisiko zu bearbeiten und zu l#ösen Querverbindungen zu anderen mathematischen Gebieten wie Stochastik, Statistik, Numerik usw zu erkennen Inhalt Standard Modelle: Merton Modell, Intensit#atsmodelle. Kreditderivate: Credit Default Swaps, First-to-Default. Strukturierte Produkte (Asset-based securities, CDOs). Risikomanagement von Krediten, Portfoliomodelle. Literatur Bielecki, T.R.; M. Rutkowski: Credit Risk: modeling, valuation and hedging. (Springer, New York), 2002 Bingham, N. H.; Kiesel, R.: Risk-Neutral Valuation: Pricing and Hedging offinancial Derivatives. (Springer London) 2 edn., Schönbucher, P. Credit Derivatives Pricing Models, Wiley, Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 13 von 172

20 Lehr- und Vorlesung (2 SWS), #Ubung (1 SWS) Arbeitsaufwand Pr#äsenzzeit: 42 h; Eigenstudium: Nacharbeitung (28 h), Übungsaufgaben (30 h), Pr#üfung und Vorbereitung (20 h); Summe: 120 Bewertungsmethode n n Grundlage für Vertiefungsvorlesungen Finanzmathematik Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 14 von 172

21 Credit Risk Modelling Modul zugeordnet zu Wahlpflichtmodule Finanzmathematik Code ECTS-Punkte 4 Präsenzzeit 3 deutsch Semester n Prof.Dr. Ruediger Kiesel Prof. Dr. Rüdiger Kiesel, Prof. Dr. Ulrich Rieder Mathematik MSc, Studienbeginn WiSe, Wahlpflichtmodul, empfohlen 1. oder 3. Fachsemester Mathematik MSc, Studienbeginn SoSe, Wahlpflichtmodul, empfohlen 2. oder 4. Fachsemester Wirtschaftsmathematik MSc, Studienbeginn WiSe, Wahlpflichtmodul, empfohlen 1. oder 3. Fachsemester Wirtschaftsmathematik MSc, Studienbeginn SoSe, Wahlpflichtmodul, empfohlen 2. oder 4. Fachsemester Finance MSc, Studienbeginn WiSe, Wahlpflichtmodul, empfohlen 1. oder 3. Fachsemester Finanzmathematik I, II Die Studierenden sollen # aktuelle Problemstellungen der Finanzmathematik kennenlernen und untersuchen # komplexe probabilistische Techniken, insbesondere aus der stochastischen Analysis, erarbeiten und anwenden # in der Lage sein komplexe praktische Fragestellungen der Finanzmathematik aus dem Bereich der Bewertung und des Risikomanagements von Wertpapieren mit Kreditrisiko zu bearbeiten und zu lösen # Querverbindungen zu anderen mathematischen Gebieten wie Stochastik, Statistik, Numerik usw zu erkennen Inhalt # Standard Modelle: Merton Modell, Intensitätsmodelle. # Kreditderivate: Credit Default Swaps, First-to-Default. # Strukturierte Produkte (Asset-based securities, CDOs). # Risikomanagement von Krediten, Portfoliomodelle. Literatur # Bielecki, T.R.; M. Rutkowski: Credit Risk: modeling, valuation and hedging. (Springer, New York), 2002 # Bingham, N. H.; Kiesel, R.: Risk-Neutral Valuation: Pricing and Hedging of Financial Derivatives. (Springer London) 2 edn., # Schönbucher, P.; Credit Derivatives Pricing Models, Wiley, Lehr- und Credit Risk Modelling (V), 2 SWS, Wahlpflicht Credit Risk Modelling (Ü), 1 SWS, Wahlpflicht Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 15 von 172

22 Arbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 h; Eigenstudium: Nacharbeitung (28 h), Übungsaufgaben (30 h), Prüfung und Vorbereitung (20 h); Summe: 120 Bewertungsmethode Erreichen von 50% der Punkte in den Übungsaufgaben (evtl. mit Vorrechnen) als Zulassungsvoraussetzung zur Prüfung; mündliche Prüfung am Modulende (bei hoher Teilnehmerzahl ist auch eine Klausur möglich). Die Modulnote fließt gewichtet mit den ECTS#Punkten in die Gesamtnote ein. Benotung aufgrund der Klausur bzw. der mündlichen Prüfung. Grundlage für Vertiefungsvorlesungen Finanzmathematik Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 16 von 172

23 Energie Derivate Modul zugeordnet zu Wahlpflichtmodule Finanzmathematik Code ECTS-Punkte 4 Präsenzzeit 3 deutsch, englisch 1 Semester alle 3 Jahre Prof.Dr. Ruediger Kiesel Prof. Dr. Rüdiger Kiesel Mathematik MSc, Studienbeginn WiSe, Wahlpflichtmodul, empfohlen 1. Fachsemester Mathematik MSc, Studienbeginn SoSe, Wahlpflichtmodul, empfohlen 2. Fachsemester Wirtschaftsmathematik MSc, Studienbeginn WiSe, Wahlpflichtmodul, empfohlen 1. Fachsemester Wirtschaftsmathematik MSc, Studienbeginn SoSe, Wahlpflichtmodul, empfohlen 2. Fachsemester Finance MSc, Studienbeginn WiSe, Wahlpflichtmodul, empfohlen 1. Fachsemester Finanzmathematik I, II; Stochastische Prozesse Die Studierenden sollen # aktuelle Problemstellungen der Finanzmathematik kennenlernen und untersuchen # komplexe probabilistische Techniken, insbesondere aus der stochastischen Analysis, erarbeiten und anwenden # in der Lage sein komplexe praktische Fragestellungen der Finanzmathematik aus dem Bereich der Commodities, insbesondere des Energiehandels zu bearbeiten und zu lösen # Querverbindungen zu anderen mathematischen Gebieten wie Stochastik, Statistik, Numerik usw. zu erkennen Inhalt # Grundlagen von Terminmärkten # Futures, Forwards und Swaps # Modellierung von Derivaten auf Energiemärkten # Risikomanagement auf Energiemärkten Literatur # Eydeland, A. Wolyniec, K.: Energy and Power Risk Management, Wiley 2003 # Geman, H.: Commodities and Commodity Derivatives, Wiley Lehr- und Energie Derivate (V), 2 SWS, Wahlpflicht Energie Derivate (Ü), 1 SWS, Wahlpflicht Arbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 h; Eigenstudium: Nacharbeitung (28 h), Übungsaufgaben (30 h), Prüfung und Vorbereitung (20 h); Summe: 120 Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 17 von 172

24 Bewertungsmethode Erreichen von 50% der Punkte in den Übungsaufgaben (evtl. mit Vorrechnen) als Zulassungsvoraussetzung zur Prüfung; mündliche Prüfung am Modulende (bei hoher Teilnehmerzahl ist auch eine Klausur möglich). Die Modulnote fließt gewichtet mit den ECTS#Punkten in die Gesamtnote ein. Benotung aufgrund der Klausur bzw. der mündlichen Prüfung. Grundlage für Vertiefungsvorlesungen Finanzmathematik Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 18 von 172

25 Financial Methods in Insurance Modul zugeordnet zu Wahlpflichtmodule Finanzmathematik Code ECTS-Punkte 4 Präsenzzeit 3 deutsch, englisch 1 Semester alle 3 Jahre Prof.Dr. Ruediger Kiesel Prof. Dr. Rüdiger Kiesel Mathematik MSc, Studienbeginn WiSe, Wahlpflichtmodul, empfohlen 2. Fachsemester Mathematik MSc, Studienbeginn SoSe, Wahlpflichtmodul, empfohlen 1. oder 3. Fachsemester Wirtschaftsmathematik MSc, Studienbeginn WiSe, Wahlpflichtmodul, empfohlen 2. Fachsemester Wirtschaftsmathematik MSc, Studienbeginn SoSe, Wahlpflichtmodul, empfohlen 1. oder 3. Fachsemester Finance MSc, Studienbeginn WiSe, Wahlpflichtmodul, empfohlen 2. Fachsemester Finanzmathematik I Die Studierenden sollen # Anwendungen finanzmathematischer Techniken auf Fragestellungen der Versicherungsmathematik kennenlernen. # probabilistische Techniken, insbesondere aus der stochastischen Analysis, anwenden # in der Lage sein komplexe praktische Fragestellungen der Versicherungsmathematik zu bearbeiten und zu lösen # Querverbindungen zu anderen mathematischen Gebieten wie Stochastik, Statistik, Numerik usw zu erkennen Inhalt # Bewertungsprobleme im Rahmen von Lebensversicherungsverträgen. # Strukturierte Produkte (Asset-based securities) und Risikotransfer. # Modellierung von Mortalität. # Risikomanagement und Sovency II. Literatur # Bingham, N. H.; Kiesel, R.: Risk-Neutral Valuation: Pricing and Hedging of Financial Derivatives, (Springer London) 2 edn., # Briys, E; de Varenne, F.: Insurance: From Underwriting to Derivatives, John Wiley Lehr- und Financial Methods in Insurance (V), 2 SWS, Wahlpflicht Financial Methods in Insurance (Ü), 1 SWS, Wahlpflicht Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 19 von 172

26 Arbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 h; Eigenstudium: Nacharbeitung (28 h), Übungsaufgaben (30 h), Prüfung und Vorbereitung (20 h); Summe: 120 Bewertungsmethode Erreichen von 50% der Punkte in den Übungsaufgaben (evtl. mit Vorrechnen) als Zulassungsvoraussetzung zur Prüfung; mündliche Prüfung am Modulende (bei hoher Teilnehmerzahl ist auch eine Klausur möglich). Die Modulnote fließt gewichtet mit den ECTS#Punkten in die Gesamtnote ein. Benotung aufgrund der Klausur bzw. der mündlichen Prüfung. Grundlage für Vertiefungsvorlesungen Finanzmathematik Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 20 von 172

27 Fixed Income Models Modul zugeordnet zu Wahlpflichtmodule Finanzmathematik Code ECTS-Punkte 9 Präsenzzeit 6 Semester WiSe, alle 2 Jahre Inhalt Literatur Lehr- und Arbeitsaufwand Bewertungsmethode The student needs to obtain at least 50% of the weekly homework assignment points in order to be admitted to the final exam. For the final exam, 95 points and above is 1, more than or equal to 90 points but less than 95 is 1.3, more than or equal to 85 points but less than 90 is 1.7, and so on, and less than or equal to 50 points is 5. See above. Grundlage für Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 21 von 172

28 Interest Rate Models Modul zugeordnet zu Wahlpflichtmodule Finanzmathematik Code ECTS-Punkte 4 Präsenzzeit 3 deutsch, englisch 1 Semester unregelmäßig Prof.Dr. Ruediger Kiesel Prof. Dr. Rüdiger Kiesel Mathematik BSc, Studienbeginn WiSe, Aufbaumodul, empfohlen 6. Fachsemester Mathematik BSc, Studienbeginn SoSe, Aufbaumodul, empfohlen 6. Fachsemester Mathematik MSc, Studienbeginn WiSe, Wahlpflichtmodul, empfohlen 2. Fachsemester Mathematik MSc, Studienbeginn SoSe, Wahlpflichtmodul, empfohlen 4. Fachsemester Wirtschaftsmathematik BSc, Studienbeginn WiSe, Aufbaumodul, empfohlen 6. Fachsemester Wirtschaftsmathematik BSc, Studienbeginn SoSe, Aufbaumodul, empfohlen 6. Fachsemester Wirtschaftsmathematik MSc, Studienbeginn WiSe, Wahlpflichtmodul, empfohlen 2. Fachsemester Wirtschaftsmathematik MSc, Studienbeginn SoSe, Wahlpflichtmodul, empfohlen 4. Fachsemester Finance, MSc, Studienbeginn WiSe, Wahlpflichtmodul Finanzmathematik I Die Studierenden sollen # aktuelle Problemstellungen der Finanzmathematik kennenlernen und untersuchen # komplexe probabilistische Techniken, insbesondere aus der stochastischen Analysis, erarbeiten und anwenden # in der Lage sein komplexe praktische Fragestellungen der Finanzmathematik aus dem Bereich der Zinsmodellierung zu bearbeiten und zu lösen # Querverbindungen zu anderen mathematischen Gebieten wie Stochastik, Statistik, Numerik usw zu erkennen Inhalt # Zinsmodelle: Zinsstrukturkurven, short rate models, Heath-Jarrow- Morton model. - Zinsderivate, Swaps, Caps, Floors. # LIBOR und Swap Marktmodelle. # Risikomanagement für festverzinsliche Wertpapiere. Literatur # Bingham, N. H.; Kiesel, R.: Risk-Neutral Valuation: Pricing and Hedging of Financial Derivatives. (Springer London) 2 edn., # Brigo, D.; Mercurio, F.: Interest Rate Models. Springer # Zagst, R.: Interest Rate Management. Springer Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 22 von 172

29 Lehr- und Interest Rate Models (V), 2 SWS, Interest Rate Models (Ü), 1 SWS, Arbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 h; Eigenstudium: Nacharbeitung (28 h), Übungsaufgaben (30 h), Prüfung und Vorbereitung (20 h); Summe: 120 Bewertungsmethode Erreichen von 50% der Punkte in den Übungsaufgaben (evtl. mit Vorrechnen) als Zulassungsvoraussetzung zur Klausur; Klausur am Modulende (bei geringer Teilnehmerzahl ist auch eine mündliche Prüfung möglich). Die Modulnote fließt gewichtet mit den ECTS#Punkten in die Gesamtnote ein. Benotung aufgrund der Klausur bzw. der mündlichen Prüfung. Grundlage für Vertiefungsvorlesungen Finanzmathematik Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 23 von 172

30 Lévy Finance Modul zugeordnet zu Wahlpflichtmodule Finanzmathematik Code ECTS-Punkte 4 Präsenzzeit 3 deutsch, englisch 1 Semester alle 3 Jahre Prof.Dr. Ruediger Kiesel Prof. Dr. Rüdiger Kiesel Mathematik MSc, Studienbeginn WiSe, Wahlpflichtmodul, empfohlen 1. oder 3. Fachsemester Mathematik MSc, Studienbeginn SoSe, Wahlpflichtmodul, empfohlen 2. oder 4. Fachsemester Wirtschaftsmathematik MSc, Studienbeginn WiSe, Wahlpflichtmodul, empfohlen 1. oder 3. Fachsemester Wirtschaftsmathematik MSc, Studienbeginn SoSe, Wahlpflichtmodul, empfohlen 2. oder 4. Fachsemester Finance MSc, Studienbeginn WiSe, Wahlpflichtmodul, empfohlen 1. oder 3. Fachsemester Finanzmathematik I, II Die Studierenden sollen # aktuelle Problemstellungen der Finanzmathematik kennenlernen und untersuchen # komplexe probabilistische Techniken, insbesondere aus der stochastischen Analysis, erarbeiten und anwenden # in der Lage sein komplexe praktische Fragestellungen der Finanzmathematik auf Lévy Prozeß getriebenen Finanzmärkten zu bearbeiten und zu lösen # Querverbindungen zu anderen mathematischen Gebieten wie Stochastik, Statistik, Numerik usw. zu erkennen Inhalt # Grundlegende Eigenschaften von L evy Prozessen. # Stochastische Analysis für L evy Prozesse. # Auf Lévy Prozessen basierende (unvollständige) Finanzmärkte. # Bewertung von Derivaten, Risikomanagment Literatur # Bingham, N. H.; Kiesel, R., Risk-Neutral Valuation: Pricing and Hedging of Financial Derivatives, (Springer London) 2 edn., # Cont, R.; Tankov, P., Financial Modelling with Jump Processes, CRC # Schoutens, W., L evy processes in Finance, Wiley, 2003 Lehr- und Lévy Finance (V), 2 SWS, Wahlpflicht Lévy Finance (Ü), 1 SWS, Wahlpflicht Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 24 von 172

31 Arbeitsaufwand Präsenzzeit: 42 h; Eigenstudium: Nacharbeitung (28 h), Übungsaufgaben (30 h), Prüfung und Vorbereitung (20 h); Summe: 120 Bewertungsmethode Erreichen von 50% der Punkte in den Übungsaufgaben (evtl. mit Vorrechnen) als Zulassungsvoraussetzung zur Prüfung; mündliche Prüfung am Modulende (bei hoher Teilnehmerzahl ist auch eine Klausur möglich). Die Modulnote fließt gewichtet mit den ECTS#Punkten in die Gesamtnote ein. Benotung aufgrund der Klausur bzw. der mündlichen Prüfung. Grundlage für Vertiefungsvorlesungen Finanzmathematik Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 25 von 172

32 Numerical Finance Modul zugeordnet zu Wahlpflichtmodule Finanzmathematik Code ECTS-Punkte 9 Präsenzzeit 6 deutsch, englisch 1 Semester alle 2 Jahre Prof.Dr. Karsten Urban Prof. Dr. Karsten Urban, Prof. Dr. Stefan Funken, Dr. Pascal Heider Mathematik MSc, Studienbeginn WiSe, Wahlpflichtmodul, empfohlen 2. Fachsemester Mathematik MSc, Studienbeginn SoSe, Wahlpflichtmodul, empfohlen 3. Fachsemester Wirtschaftsmathematik MSc, Studienbeginn WiSe, Wahlpflichtmodul, empfohlen 2. Fachsemester Wirtschaftsmathematik MSc, Studienbeginn SoSe, Wahlpflichtmodul, empfohlen 3. Fachsemester Finance MSc, Studienbeginn WiSe, Wahlpflichtmodul, empfohlen 2. Fachsemester Grundmodule in Numerik, Finanzmathematik I Die Studierenden sollen # die numerischen Grundtechniken in der Finanzmathematik sicher beherrschen # die Anwendungsgebiete der einzelnen Verfahren kennen # die Auswahl geeigneter Verfahren für die verschiedenen Probleme beherrschen # die Verfahren in effiziente Software umsetzen können Inhalt # Erzeugung von Zufallszahlen # Binomial#Verfahren # Monte Carlo#Verfahren # Quasi#Monte Carlo#Verfahren # Finite Differenzen für Optionspreisbewertungen # Finite Elemente # Amerikanische Optionen # Exotische Optionen Literatur # Seydel, R.: Tools for Computational Finance. Springer 2002 # Quarteroni, Sacco, Saleri: Numerische Mathematik 1, Springer 2002 # Güther, M., Jüngel, A.: Finanzderivate mit MATLAB, Vieweg 2003 Lehr- und Numerical Finance (V), 4 SWS, Wahlpflicht Numerical Finance (Ü/P), 2 SWS, Wahlpflicht Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 26 von 172

33 Arbeitsaufwand Präsenzzeit: 84 h; Eigenstudium: Nacharbeitung (64 h), Übungsaufgaben (90 h), Prüfung und Vorbereitung (32 h); Summe: 270 Bewertungsmethode Erreichen von 50% der Punkte in den Übungsaufgaben (evtl. mit Vorrechnen) als Zulassungsvoraussetzung zur Prüfung; mündliche Prüfung am Modulende (bei hoher Teilnehmerzahl ist auch eine Klausur möglich). Die Modulnote fließt gewichtet mit den ECTS#Punkten in die Gesamtnote ein. Benotung aufgrund der Klausur bzw. der mündlichen Prüfung. Grundlage für Vertiefung in Numerik und Finanzmathematik Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 27 von 172

34 Statistische Methoden der Risikotheorie Modul zugeordnet zu Wahlpflichtmodule Finanzmathematik Code ECTS-Punkte 9 Präsenzzeit 6 deutsch/englisch 1 Semester jedes Sommersemester Dozenten der Stochastik MSc Mathematik (Vertiefung Stochastik), MSc Wirtschaftsmathematik (Vertiefung Stochastik), MSc Finance (Mathematics, Financial Mathematics) Elementare Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik Stochastik I Risikotheorie ist hilfreich, aber nicht notwendig Vertiefte Kenntnisse über Stochastik erwerben Grundlagen für selbständiges wissenschaftliches Arbeiten erwerben Inhalt In der Vorlesung werden unter anderem die folgenden Themen behandelt: Risikomessung anhand VaR und TVaR Überblick über wichtige Verteilungsmodelle Kollektives Modell der Risikotheorie Grundlegende stochastische Modelle Simulation von Zufallsvariablen und stochastischen Prozessen Statistische Datenanalyse Punktschätzung anhand eines parametrischen Modells Hypothesentests Credibility-Verfahren zur Tarifierung Verallgemeinerte lineare Modelle Herleitung und Überprüfung von biometrischen Rechnungsgrundlagen Literatur Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 28 von 172

35 Lehr- und Vorlesung (4 SWS), Übung (2 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzzeit: 84 h; Eigenstudium: Nacharbeitung (64 h), Übungsaufgaben (90 h), Prüfung und Vorbereitung (32 h); Summe: 270 h Bewertungsmethode Note der Klausur am Modulende Grundlage für Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 29 von 172

36 Stochastische Risikotheorie Modul zugeordnet zu Wahlpflichtmodule Finanzmathematik Code ECTS-Punkte 9 Präsenzzeit 6 Inhalte werden vom Studiengang eingetragen. 1 Semester alle 2 Jahre Inhalte werden vom Studiengang eingetragen. Inhalte werden vom Studiengang eingetragen. Inhalte werden vom Studiengang eingetragen. Inhalte werden vom Studiengang eingetragen. Inhalte werden vom Studiengang eingetragen. Inhalt Inhalte werden vom Studiengang eingetragen. Literatur Inhalte werden vom Studiengang eingetragen. Lehr- und Inhalte werden vom Studiengang eingetragen. Arbeitsaufwand Inhalte werden vom Studiengang eingetragen. Bewertungsmethode Inhalte werden vom Studiengang eingetragen. Inhalte werden vom Studiengang eingetragen. Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 30 von 172

37 Grundlage für Inhalte werden vom Studiengang eingetragen. Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 31 von 172

38 Stochastic Processes and Optimization Modul zugeordnet zu Wahlpflichtmodule Finanzmathematik Code ECTS-Punkte 6 Präsenzzeit 4 1 Semester unregelmäßig Prof. Dr. U. Rieder Inhalt Literatur Lehr- und Arbeitsaufwand Bewertungsmethode Grundlage für Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 32 von 172

39 Compulsory Electives Financial Mathematics Modul zugeordnet zu Wahlpflichtmodule Finanzmathematik Code ECTS-Punkte n Präsenzzeit n 1 Semester alle 2 Jahre Inhalt Literatur Lehr- und Arbeitsaufwand Bewertungsmethode Grundlage für Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 33 von 172

40 Advanced Financial Modeling and Data Analysis Modul zugeordnet zu Wahlpflichtmodule Finanzwirtschaft Code ECTS-Punkte 3 Präsenzzeit 2 1 Semester unregelmäßig Inhalt Literatur Lehr- und Arbeitsaufwand Bewertungsmethode Written exam. Admission to the exam requires at least one successful oral presentation of a homework assignment. In the session scheduled for presentation, the presenters are chosen randomly. If there are at least two sessions in which a presentation slot was not used, we will not provide extra opportunities in case there are not enough at the end of the term. Based on written exam. Grundlage für Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 34 von 172

41 Angewandte Mikroökonomik Modul zugeordnet zu Wahlpflichtmodule Finanzwirtschaft Code ECTS-Punkte 7 Präsenzzeit 4 1 Semester unregelmäßig Inhalt Literatur Lehr- und Arbeitsaufwand Bewertungsmethode Grundlage für Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 35 von 172

42 Applied Financial Econometrics Modul zugeordnet zu Wahlpflichtmodule Finanzwirtschaft Code ECTS-Punkte 4 Präsenzzeit 2 English 1 Semester unregelmäßig Professor Dr. Gunter Löffler, Dr. Dirk Baur Dr. Dirk Baur B.Sc. Wirtschaftswissenschaften, B.Sc. Wirtschaftsmathematik M.Sc. Wirtschaftswissenschaften, M.Sc. Wirtschaftsmathematik, M.Sc. Finance Familiarity with the fundamentals of finance, interest in empirical work and latest academic research. Students learn key concepts in financial econometrics and empirical finance. Students are able to use empirical data to test a hypothesis within an econometric framework. Inhalt Market Efficiency The Predictability of Asset Returns Event Study Multifactor Pricing Models Intertemporal Equilibrium Models Fixed-Income Securities Nonlinearities in Financial Data Literatur Campbell, Lo and MacKinlay (1997): The Econometrics of Financial Markets, Princeton University Press. Selected articles from the Journal of Finance, Review of Financial Studies and other finance journals Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 36 von 172

43 Lehr- und PC lab and lectures (2 SWS) Arbeitsaufwand In-class: 40 h Self-study: 80 h In sum: 120 h Bewertungsmethode 40% Exam, 60% Applied Work (group work is allowed) Based on exam mark and quality of applied work. Grundlage für Schwerpunktfach Finanz- und Versicherungswirtschaft (B.Sc.), Schwerpunktfach Finanzwirtschaft (M.Sc.), Wahlpflicht BWL Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 37 von 172

44 Asset Liability Management Modul zugeordnet zu Wahlpflichtmodule Finanzwirtschaft Code ECTS-Punkte 9 Präsenzzeit 6 deutsch 1 Semester unregelmäßig Prof.Dr. Hans-Joachim Zwiesler Professor Dr. Hans-Joachim Zwiesler, Sektion Aktuarwissenschaften mit Frau Dr. Dorothea Diers Wirtschaftswissenschaften MSc, Studienbeginn WiSe, Wahlpflichtmodul, empfohlen 2. Fachsemester Wirtschaftswissenschaften MSc, Studienbeginn SoSe, Wahlpflichtmodul, empfohlen 1. oder 3. Fachsemester Modul "Lebensversicherungsmathematik" Die Studierenden sollen - die Grundlagen des Risikobegriffs sowie des Modellbegriffs erläutern können, - die Struktur des Unternehmensmodells verstehen und alle wesentlichen Modell- Charakteristika kennen, - den "Actuarial Control Cycle" und seine Phasen erläutern können, - einen Überblick über die Einsatzmöglichkeiten von Modellen in der Lebens- und Schadensversicherung gewinnen. Inhalt - Definition und Ziele von ALM - Grundkonzepte eines ALM-Modells (Makro-Modell) - Komponenten eines Modells - das allgemeine Unternehmensmodell - Charakteristika und Güte von Modellen - ALM als Prozess ("Actuarial Control Cycle") - Kapitalanlagemodelle - Risikomaße - Risiko-Rendite-Modelle - Matching und Immunisierung - Der Profit-Test Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 38 von 172

45 - Bestandsmodellierung - Stress-Tests - Modelle in Komposit (Dynamic Financial Analysis) - Schaden-Modelle - Unternehmensplanung - Unternehmensbewertung Literatur Lehr- und Vorlesung (3 SWS) und integrierte Übung (1 SWS) Arbeitsaufwand 210 Stunden; davon 80 Stunden Präsenzstudium, 130 Stunden Selbststudium. Bewertungsmethode n n Grundlage für Schwerpunktfach Versicherungswirtschaft, Wahlpflicht BWL Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 39 von 172

46 Behavioral Economics Modul zugeordnet zu Wahlpflichtmodule Finanzwirtschaft Code ECTS-Punkte 7 Präsenzzeit 4 Inhalte werden vom Studiengang eingetragen. 1 Semester jedes Wintersemester Professor Dr. Gerlinde Fellner Professor Dr. Gerlinde Fellner M.Sc. in Wirtschaftswissenschaften, Wirtschaftsmathematik, Wirtschaftchemie, Wirtschaftphysik Inhalte werden vom Studiengang eingetragen. Students will become familiar with the empirical and experimental evidence on systematic deviations of human behavior from the predictions of standard microeconomic models. They will learn how behavioral theory is built upon this evidence to arrive at descriptively more accurate models of human behavior. Inhalt Behavioral decision theory Time inconsistency and self-control Social preferences and fairness Emotions Application: Financial Markets Application: Labor Markets Literatur Angnar, E. (2012). A course in behavioral economics. Palgrave-McMillan. Wilkinson, N. & Klaes, M. (2012). An introduction to behavioral economics. Palgrave-McMillan. Camerer, C., Loewenstein, G., Rabin, M. (2004). Advances in Behavioral Economics. Princeton University Press. Camerer, C. (2003). Behavioral Game Theory: Experiments in Strategic Interaction. Princeton University Press. Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 40 von 172

47 Smith, V. & Plott, C. (2008): Handbook of Experimental Economics Results. North- Holland. Lehr- und Lecture (3 Hours per week) and exercises (1 hour per week) Arbeitsaufwand 210 hours; of which 80 hours in-class, 130 hours self-study. Bewertungsmethode Schriftliche Prüfung (bei geringer Anzahl von Studenten auchmündliche Prüfung möglich). Die Modulnote ergibt sich aus den Ergebnissen eines Vortrags und der schriftlichen Prüfung. Bei geringer Anzahl von Studenten ist statt der schriftlichen auch eine mündliche Prüfung möglich. Grundlage für Schwerpunktfach Economics, Wahlpflichtmodul VWL Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 41 von 172

48 Behavioral Finance Modul zugeordnet zu Wahlpflichtmodule Finanzwirtschaft Code ECTS-Punkte 3 Präsenzzeit 2 English 1 Semester jedes Studienjahr Prof. Dr. G. Löffler, Dr. Markus Demary Dr. Markus Demary B.Sc. / M.Sc. in Wirtschaftswissenschaften, B.Sc. / M.Sc. in Wirtschaftsmathematik, M.Sc. Finance Familiarity with the fundamentals of finance. The aim of this lecture is to give students an overview over the field of behavioural finance. At the end of the semester students should know under which conditions arbitrage does not work, how behavioural patterns guide agents investment decisions, when herd behaviour occurs and what implications bounded rationality has for market outcomes. Inhalt Market Efficiency and Market Anomalies The Limits to Arbitrage Herd Behavior in Financial Markets Investor Psychology Behavioral Corporate Finance Literatur Selected articles from finance journals, e.g. Barbaris, N. and R. Thaler (2003), A Survey of Behavioral Finance, in Constantinides, G., M. Harris and R. Stulz (Eds.), Handbook of the Economics of Finance, Edition 1, Vol. 1, Ch. 18, , Amsterdam, North Holland. Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 42 von 172

49 Lehr- und Lectures Arbeitsaufwand 120 hours; of which 40 hours in-class, 80 hours self-study Bewertungsmethode Schriftliche Prüfung Note der schriftlichen Prüfung Grundlage für Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 43 von 172

50 Corporate Controlling: Ausgewählte Herausforderungen in der Praxis Modul zugeordnet zu Wahlpflichtmodule Finanzwirtschaft Code ECTS-Punkte 4 Präsenzzeit 2 deutsch 1 Semester unregelmäßig Professor Dr. Paul Wentges, Institut für Controlling Dr. Alexander Riedel, KPMG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft AG M.Sc. in Wirtschaftswissenschaften M.Sc. in Wirtschaftsmathematik M.Sc. in Wirtschaftschemie M.Sc. in Wirtschaftsphysik mit Nebenfach Wirtschaftswissenschaften Modul Grundlagen des Controllings Als Fach von hoher Anwendungsrelevanz richtet sich das Controlling an den Bedürfnissen und Herausforderungen der Praxis aus. Ein grundlegendes Verständnis der hiermit verbundenen Fragestelllungen ist daher für ein effektives Controlling als Instrument der Unternehmenssteuerung unerlässlich. Ziel der Veranstaltung ist es, den Studenten die Zusammenhänge zwischen praktischer Unternehmensführung und -steuerung sowie den Möglichkeiten und Grenzen des Controlling-Instrumentariums zu vermitteln. Hierzu werden ausgewählte Fragestellungen von besonderer Relevanz in Praktikervorträgen beleuchtet und anhand gemeinsam erarbeiteter Fallstudien untersucht. Auf dieser Basis können die zugrunde liegenden Konzepte auf neue Herausforderungen übertragen werden. Inhalt Einordnung des Controlling im Zusammenspiel mit Unternehmensführung und Corporate Governance Gegenstände und Dimensionen der Unternehmenssteuerung Herausforderungen der Controlling-Organisation Kritische Erfolgsfaktoren in der Umsetzung Ausgewählte Anwendungsfälle des Controlling-Instrumentariums: Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 44 von 172

51 (a) Balanced Scorecard, Erfolgsmessung und -steuerung des Managements (b) IT-gestützte Controllingwerkzeuge (c) Prozessorientiertes Controlling (d) Wirtschaftlichkeit von Investitionsprojekten (e) Anwendungsfallspezifische Kennzahlensysteme Literatur Weber, Jürgen und Schäffer, Utz (2011): Einführung in das Controlling, 13. Auflage, Schäffer-Poeschel. Coenenberg, Adolf G. et al. (2007): Kostenrechnung und Kostenanalyse, 6. Auflage, Schäffer-Poeschel. Kaplan, Robert S. und Norton, David P. (1992): The Balanced Scorecard Measures that drive Performance. In: Harvard Business Review, 1992, S Gibson, Cyrus F. and Nolan, Richard L. (1974): Managing the Four Stages of EDP Growth. In: Harvard Business Review, 1974, S Botchkarev, Alexei and Andru, Peter (2011): A Return on Investment as a Metric for Evaluating Information Systems: Taxonomy and Application. In: Interdisciplinary Journal of Information, Knowledge, and Management, Vol. 6, S Gunasekaran, Angappa et al. (2001): Performance Measures and Metrics in a Supply Chain Environment. In: International Journal of Operations & Production Management, Vol. 21, S Die zur Vorlesungsvorbereitung erforderlichen Fallstudien werden in der Vorlesung verteilt. Weiterführende Literatur wird in der Vorlesung bekannt gegeben. Lehr- und Vorlesung (2SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 40 h Selbststudium 80 h Summe: 120 h Bewertungsmethode Die Vergabe von Leistungspunkten setzt das Bestehen einer schriftlichen Prüfung voraus. 4 LP; die Modulnote ergibt sich aus dem Ergebnis der schriftlichen Prüfung. Grundlage für Schwerpunktfach Unternehmensführung und Controlling, Wahlpflicht BWL Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 45 von 172

52 Corporate Strategy Modul zugeordnet zu Wahlpflichtmodule Finanzwirtschaft Code ECTS-Punkte 7 Präsenzzeit 4 englisch 1 Semester unregelmäßig Prof. Dr. Frank Richter N.N. M.Sc. Wirtschaftswissenschaften, M.Sc. Wirtschaftsmathematik, M.Sc. Wirtschaftchemie, M.Sc. Wirtschaftsphysik und mit Nebenfach Wirtschaftswissenschaften Module "Investition und Finanzierung", "Financial Modeling" Students will be able to: identify strategic issues on the level of the corporation ("portfolio strategy") articulate legitimate corporate objectives, given institutional aspects of corporate governance and legal frameworks distinguish between different strategy paradigms and their implications (e.g., from industrial economics to networkbased economics) apply analytical tools to evaluate different strategic options analyse corporate strategy statements and initiatives relative to objective function Inhalt The course covers: Definition of strategy as a core corporate process Growth/Share Matrix and its implications Determinants of Market Attractiveness Drivers of competitive position Market Activated Corporate Strategy Framework Definition "Best Owner Strategies" Strategic Capabilities and the Role of Corporate Parents Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 46 von 172

53 Capital Market Based Strategies Components of Company Value Capital Market Expectation Diagnostic Strategy and Organizational Levers to Exceed Expectations Application in case studies Literatur Johnson, G./Scholes, K./Whittington, R. (2011): Exploring Corporate Strategy: Text and Cases, 9. Aufl., Essex. Grant, R. M. (2010): Contemporary Strategy Analysis: Text and Cases, 7. Aufl., Malden/Mass. Goold, M./Campbell, A./Alexander, M. (1994): Corporatelevel Strategy, New York Parsons, C. A./ Titman, S. (2007): Capital Structure and Corporate Strategy, abrufbar im Internet unter URL: abstract_id= (Stand: ). Vaish, P. (2007): Acquisitions Vs. Organic Growth - A Question of Corporate Strategy, abrufbar im Internet unter URL: papers.cfm?abstract_id= (Stand: ). Lehr- und Vorlesung und Übung (4 SWS) Arbeitsaufwand Präsenzstudium: 80 h Selbststudium: 130 h Summe: 210 h Bewertungsmethode Die Vergabe von Leistungspunkten setzt das Bestehen einer schriftlichen Prüfung voraus. Die Modulnote ergibt sich aus dem Ergebnis der schriftlichen Prüfung. Zum Zwecke der Anrechnung von Prüfungsleistungen auf das Wirtschaftsprüfungsexamen darf dieses Modul zusätzlich mündlich erbracht werden (siehe 19 Abs. 15 FPO). Grundlage für Schwerpunktfach Finanzwirtschaft und Schwerpunktfach Unternehmensführung und Controlling, Wahlpflicht BWL Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 47 von 172

54 Credit Analysis Modul zugeordnet zu Wahlpflichtmodule Finanzwirtschaft Code ECTS-Punkte 7 Präsenzzeit 4 Englisch 1 Semester unregelmäßig Professor Dr. Gunter Löffler Professor Dr. Gunter Löffler M.Sc. Wirtschaftswissenschaften, M.Sc. Finance Module "Investition und Finanzierung" or "Asset Pricing" or comparable knowledge in finance Students will: be able to assess the credit quality of a company following the approach used by rating agencies, understand statistical credit scoring models (Logit, Probit) and be able to implement them be able to estimate default probabilities using the option-theoretic approach be able to validate a rating system using historical rating and default data be able to set up a model for credit portfolio risk understand the key elements of bank regulation be familiar with modern credit instruments (CDS, securitization) Inhalt Rating process of rating agencies Statistical Models (Logit/Probit) Option-theoretic approaches to default risk Selected special topics Rating validation Measuring credit portfolio risk Bank regulation (Basel 2) Credit derivatives, securitization and the recent financial crisis Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 48 von 172

55 Literatur Löffler / Posch (2010): Credit risk modeling using Excel and VBA, 2e, Wiley. Additional papers, e.g. Löffler: The complementary nature of ratings and market-based measures of default risk. Journal of Fixed Income (2007). Lehr- und Lecture (3 hours per week), Exercises (1 hour per week) Arbeitsaufwand In-class: 80 h Self-study: 130 h In sum: 210 h Bewertungsmethode Ein Leistungsnachweis für die erfolgreiche Teilnahme am Seminar (60% der Aufgaben votiert) Der Leistungsnachweis ist Voraussetzung für die benotete Klausur über den Stoff des Moduls Die Modulnote entspricht der Prüfungsnote. Grundlage für Schwerpunktfach Finanzwirtschaft, Wahlpflicht BWL Master Finance Druckdatum: 06. März 2013 Seite 49 von 172

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