Vorschläge für Bachelorarbeitsthemen

Bitte beachten Sie unsere allgemeinen Informationen zur Erstellung einer wissenschaftlichen Arbeit. Die meisten von uns betreuten Themen haben einen empirischen Teil. Dafür nötige Kenntnisse bringen Sie zum einen aus Ihren Grundlagenveranstaltungen mit,  zum anderen können Sie sie in unseren Veranstaltungen (Financial Modeling, Investment and Risk Management aber auch Machine Learning and Decision Making) ausbauen. 

 

Aktienauswahl auf der Basis von Umsatzzahlen

Ein aktuelles Papier hat gezeigt, dass saisonale Schwankungen in den Umsätzen von Unternehmen zukünftige Aktienrenditen prognostizieren und damit als Grundlage für eine Handelsstrategie dienen können.  Sie sollen die Analysen des Papiers für andere Märkte durchführen.

Literatur zum Einstieg: Grullon, G., Kaba, Y. and Núñez-Torres, A., 2020. When low beats high: Riding the sales seasonality premium. Journal of Financial Economics 138, 572-591..  Online bei Zeitschrift noch nicht zugänglich, aber pdf hier.

 

CAPM: Ein Unterschied zwischen Tag und Nacht?

Ein aktuelles Papier hat gezeigt, dass das CAPM über Nacht gilt (Renditen von Handelsschluss bis Handelsstart) aber nicht untertags. Diese Erkenntnis kann auch für profitable Handelsstrategien ausgenutzt werden. Sie sollen in der Bachelorarbeit die Analysen des Papiers für einzelne Märkte nachbauen und aktualilsieren.

Literatur zum Einstieg: Hendershott, T., Livdan, D. and Rösch, D., 2020. Asset pricing: A tale of night and day. Journal of Financial Economics, 138(3), pp.635-662. Online bei Zeitschrift noch nicht zugänglich, aber pdf hier.

 

 

 

Aktienauswahl mit Fundamentaldaten

Jüngst wurde dokumentiert, dass Aktienrenditen gut und einfach vorgesagt werden können, indem man per Regression einen Fundamentalwert schätzt. Sie sollen dieses Verfahren für den deutschen Markt  implementieren und testen (Kontakt: Prof. Löffler).

Literatur zum Einstieg: Bartram, S. M., & Grinblatt, M. (2018). Agnostic fundamental analysis works. Journal of Financial Economics, 128(1), 125-147.  Online bei Zeitschrift noch nicht zugänglich, aber pdf hier.

 

Technische Analyse 

Wie gut funktioniert technische Analyse? Sie sollen eine Studie aktualisieren und erweitern. (Kontakt: Prof. Löffler).

Literatur zum Einstieg: Han, Y., Yang, K. and Zhou, G., 2013. A new anomaly: The cross-sectional profitability of technical analysis. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 1433-1461..

 

 

Hedgefonds-Klone

Um die Anlagestrategien von Hedgefonds besser zu verstehen oder diese kostengünstig nachzubauen (also zu "klonen"), bietet es sich an, beobachtete Hedgefonds-Renditen statistisch zu analysieren. Dazu können neben klassischen Regressionsverfahren auch Machine-Learning-Ansätze angewendet werden. Sie sollen zunächst einen Überblick über die Literatur geben und dann eine eigene empirische Untersuchung durchführen (Ansprechpartner: Prof. Löffler).

Literatur zum Einstieg: Giamouridis, D., & Paterlini, S. (2010). Regular (ized) hedge fund clones. Journal of Financial Research, 33(3), 223-247.