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. 

 

GDP-Prognosen und Aktienmärkte

Zunächst sollen Sie wichtige Teile aus einer vielzitierten Arbeit zur GDP-Prognose aktualisieren. Im Anschluss sollen Sie untersuchen, ob sich mit diesen GDP-Prognosen Aktienmarktrenditen vorhersagen und Handelsstrategien ableiten lassen. Ansprechpartner: Prof. Löffler

Literatur zum Einstieg: Stock, J. H., & Watson, M. W. (2004). Combination forecasts of output growth in a seven‐country data set. Journal of Forecasting, 23(6), 405-430.

 

Prognose von Branchenrenditen

Sie sollen wichtige Teile aus einer Arbeit zur Prognose von Branchrenditen und den Erfolg von daraus abgeleiteten Handelsstrategien mit weiteren Branchenstrategien vergleichen. Ansprechpartner: Prof. Löffler

Literatur zum Einstieg: Rapach, D. E., Strauss, J. K., Tu, J., & Zhou, G. (2019). Industry return predictability: A machine learning approach. The Journal of Financial Data Science, 1(3), 9-28.

 

Prognostizierbarkeit von Aktienmarktrenditen  - eine Langfristperspektive

Sie sollen zunächst wichtige Teile aus einer Arbeit zur Prognose von Aktienmarktrenditen replizieren. Anschließend sollen Sie für weitere Variablen prüfen, ob sie Aktienmarktrenditen vorhersagen können. Die Auswahl der Variablen wird vorab besprochen werden. Ansprechpartner: Prof. Löffler

Literatur zum Einstieg: Golez, B., & Koudijs, P. (2018). Four centuries of return predictability. Journal of Financial Economics, 127(2), 248-263.