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Foto: Adelheid Rutenburges

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Lehrangebot

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Themenvorschläge für Master- und Bachelorarbeiten im SS 2013

Liebe Bachelor- und Masterkandidaten,

Wir möchten Sie herzlich dazu einladen Ihre Abschlussarbeit in unserer Forschungsgruppe zu Themen der Finanzökonometrie und des quantitativen Risikomanagements zu schreiben (spezifischere Themengebiete entnehmen Sie bitte der unten aufgeführten Tabelle). Der Hauptunterschied in der Anforderung an Master- und Bachelorarbeiten ist, dass eine Masterarbeit eine systematische theoretische Zusammenfassung mit möglichen eigenen Erfindungen ist. Eine Bachelorarbeit ist in der Regel eine empirische Studie. Das Niveau eines endgültig vergebenen Themas wird an Ihre Vorkenntnisse und persönlichen Präferenzen, soweit möglich, angepasst.

Alle Arbeiten können sowohl auf Deutsch als auch auf Englisch geschrieben werden. Aus einem der folgenden Themenbereiche können unterschiedliche Themen (auch Gruppenthemen) gestellt, bzw. gewählt werden.

 

Themenbereich I: Risikomessung auf der Mikroebene

Anwendung von VaR (value at risk), ES (expected shortfall), sowie deren Erweiterung mit Hilfe von GARCH/multivariaten GARCH Modellen usw. für einen Index oder eines Portfolios; andere bekannte Risikokriterien; Vergleich verschiedener Risikokriterien

 

Themenbereich II: Messung des Systemrisikos

Begriffe des Systemrisikos; Bedeutung des Systemrisikos; existierende Methoden zur Messung des Systemrisikos; Vergleichsstudie zwischen den unterschiedlichen Vorschlägen; Diskussion über einige sehr aktuelle Verfahren; mögliche Weiterentwicklung und Verbesserungen

 

Themenbereich III: Finanzstabilität

Empirische und/oder relativ theoretische Studien über die Anforderungen und Bedeutungen der neuen Regulierungsrahmen in den Finanz- und Versicherungssektoren (USA und Europa -- Dodd-Frank Act, Basel III und Solvency II); die wichtigen quantitativen Anforderungen dieser Regulierungsrahmen

 

Themenbereich IV: Modellierung von hochfrequenten Finanzdaten

Anwendung und mögliche Weiterentwicklung von einigen semi-parametrischen Modellen, wie Semi-ACD Modellen (semi-parametric Autoregressive Conditional Duration) und einem räumlichen Modell in diesem Bereich

 

Themenbereich V: Risikokomponentenmodelle und ihre Anwendung

Zerlegung und Vorhersage von Volatilität und Korrelationen; Verbindung dieser Modelle mit anderen Risikokriterien, wie VaR und/oder ES

 

Bemerkung: Internationale Studenten sind ermutigt, Daten aus ihrem Heimatland zu verwenden und zu untersuchen.

 

 

(2)

 

Suggested topics for Masters’- and Bachelors’ theses in WS 2013/14

Dear Master- and Bachelor-candidates:

You are welcome to write your theses in in our research group on topics of Financial Econometrics and Quantitative Risk Management (please see the list below for specific topic suggestions. The key difference between the requirements for Masters’ and Bachelors’ theses is, that Masters’ theses are a systematic and theoretic summary with possible own innovative findings. A bachelor’s thesis usually is an empirical study. The finally allocated topic will be adapted, if possible, depending on your background knowledge of the topic and personal preference.

All theses can be written in English as well as German. Furthermore, different topics (or group topics) can be defined from each of the following subject areas:

 

Subject area I: Measuring risk on micro-level

Application of VaR (value at risk), ES (expected shortfall), as well as their extension with the help of GARCH/ multivariate GARCH Models, etc. for an index or a portfolio; other well-known risk criteria; Comparison of different risk criteria

 

Subject area II: Measuring systemic risk

Terms of systemic risk; Importance of systemic risk; existing methods for measuring the systemic risk; Comparative study between the different proposals; Discussion of some recent methods; Possible development and improvement

 

Subject area III: Financial stability

Empirical and/or relatively theoretical studies on the requirements and importance of new regulatory frameworks in the financial and insurance sectors (USA and Europe -- Dodd Frank Act, Basel III, Solvency II--); the important quantitative requirements of the regulatory frameworks

 

Subject area IV: Modeling high-frequency financial data

Application and possible extension of some semi-parametric models, like the Semi-ACD models (semi-parametric Autoregressive Conditional Duration) and a spatial model in this area

 

Subject area V: Risk component models and their application

Decomposition and prediction of volatility and correlations; Combination of those models and other risk criteria, such as VaR and/or ES

 

Remark: International students are welcome to use and analyze data of their native country.

 

Themenvorschläge für Bachelor-Abschlussarbeiten im SS 2015 aus dem Forschungsgebiet Finanzökonometrie

 

Die nachfolgend vorgeschlagenen Themen entsprechen einer Abschlussarbeit auf dem Bachelor-Niveau. Eine Bachelorarbeit ist in der Regel eine Zusammenfassung aktueller Forschungsergebnisse mit einer empirischen Studie auf eigene Daten. Das Niveau eines endgültig vergebenen Themas wird an Ihre Vorkenntnisse und persönlichen Präferenzen, soweit möglich, angepasst. Alle Arbeiten können sowohl auf Deutsch als auch auf Englisch verfasst werden. Aus einem der folgenden Themenbereiche können unterschiedliche Themen (auch Gruppenthemen) gestellt, bzw. gewählt werden.

 

Themenbereich I: Volatilitätsindizes und ihre Anwendungen

Ein Volatilitätsindex drückt die vom Terminmarkt erwartete Schwankungsbreite eines Finanzindex aus. Er gibt an, welche Volatilität z.B. in den kommenden 30 Tagen für diesen Index zu erwarten ist. Volatilitätsindizes sind heutzutage für alle wichtigen Finanzindizes verfügbar (z. B. VDAX oder VDAX-New für DAX und VIX für Standard and Poor 500). Dabei soll man die Definition und Bedeutung eines Volatilitätsindex genau verstehen. Dann kann man weiter diskutieren, wie diese Informationen im Risikomanagement oder zur Entwicklung einer Handelsstrategie richtig verwendet werden können. Die Diskussion zum Handel von Volatilität ist auch von großem Interesse. Weitere Themen in diesem Teilbereich sind z. B. die Definitionen, Anwendungen und der Handel von impliziten Korrelationen.   

 

 Themenbereich II: Modellierung und Vorhersage eines Volatilitätsindex

Ein ACD-Modell (Autoregressive Conditional Duration) ist eine Anpassung des GARCH-Modells zur Modellierung von Wartezeiten zwischen Transaktionen auf dem Finanzmarkt. Dieses Modell kann aber auch leicht zur Modellierung anderer finanzökonometrischer Größen wie z.B. der Anzahl der Handel und dem Handelsvolumen verwendet werden. Zielsetzung der Themen in diesem Teilbereich ist, das ACD Modell zur Modellierung eines Volatilitätsindex anzuwenden. Eine andere Idee ist es, die Log-Transformation eines Volatilitätsindex einfach mit dem ARMA-Modell zu analysieren. Dieses Verfahren heißt Log-ACD-Modell für Volatilitätsindizes. Beide Verfahren können uns helfen, die Eigenschaften und den Verlauf eines Volatilitätsindex genau zu verstehen. Basierend auf den geschätzten Modellen können auch kurzfristige Vorhersagen des Volatilitätsindex durchgeführt werden.

 

 Themenbereich III: Schätzung und Analyse täglicher Volatilitäts- und Korrelationsmuster

Hochfrequente Finanzdaten bieten uns verschiedene Möglichkeiten an, die Dynamiken des Finanzmarkts viel genauer zu analysieren und zu verstehen. Mit Hilfe der hochfrequenten Renditen können wir z.B. das Volatilitätsmuster an einem Tag schätzen und analysieren. Dieses Muster wird auch als die Sopt-Volatilität bezeichnet. Wenn man die Korrelation zwischen zwei hochfrequenten Renditenreihen über einen Handelstag analysiert, erhält man das Korrelationsmuster am einem Tag. Diese Informationen sind für das Risikomanagement und für die Entwicklung der Handelsstrategien sehr wichtig. Des Weiteren kann man diese Muster auch an einigen Tagen vor, während und nach der Finanzkrise schätzen und miteinander vergleichen, um die Auswirkungen der Finanzkrise auf die Volatilität und die Korrelationen an verschiedenen Handelszeitpunkten entdecken zu können.

Suggested topics for Masters-Theses
Possible topics for Masters-Theses in SS 2015 in the research area “Financial Econometrics”

Dear Master Candidates:

You are warmly welcome to write your theses at the Chair of Econometrics and Quantitative Methods in our research area Financial Econometrics and Quantitative Risk Management (QRM). Briefly speaking, all topics for Master-Theses in SS 2015 involve (possible further development and) the application of non- and semiparametric approaches for modeling of high-frequency financial data and their application in QRM. An MA-thesis can be written in English as well as in German. Possible sub-areas in SS 2015 are (but not limited to):

 

Sub-area I: Modeling, forecasting and application of volatility indices

A volatility index is an index-series for the expected volatility of an underlying financial index (such as S&P 500 and DAX 30) on the next (e.g. 30) days calculated from a weighted average of implied volatilities of various options on that index, which provides the traders and risk managers important information for their decision. Nowadays, one can even trade Volatility (or correlation) together with other assets. The purpose of your theses in this sub-area is to analyze and forecast volatility indices using modern financial econometric approaches, to obtain important and summarized information about their dynamics and development. Then possible application of your empirical results in financial trading, hedging, option pricing or QRM should be discussed.  

 

Sub-area II: Application of multiplicative component GARCH models

The multiplicative component GARCH model was introduced by Engle and Sokalska (2012) for estimating different factors in high-frequency returns. The purpose of the theses in this sub-area is to give a comprehend summary of the literature in this context, to discuss possible parametric and semiparametric extensions of this model, to investigate the properties and estimation of those new approaches and to apply them to own data. The main focuses are the analysis of the long-term dynamics, daily patterns and additional conditional fluctuations in high-frequency returns. Furthermore, you should discuss the application of your empirical results in financial trading, hedging, option pricing or QRM in detail.

 

Sub-area III: Calculation and application of realized risk measures

Realized risk measures, such as realized volatility, realized kernels, realized correlations and multivariate realized kernels, are modern model-free approaches for measuring financial risk based on high-frequency data. The purpose of the topics in this sub-area is to discuss different methods for calculating those quantities. Possible bias caused by microeconomic noise and corresponding bias-correction should be investigated in detail. A comparative study on the advantages and disadvantages of the above mentioned realized volatility measures, and the advantages and disadvantages of realized volatility measures comparing to those obtained by well-known volatility models should be carried out. Moreover, Modeling and application of your results in trading, hedging, option pricing or QRM should then be investigated.  

 

Remark 1: Different topics from the same sub-area can be designed for a group of candidates. You are hence welcomed to write you these together your friends on those group topics.

 

Remark 2: When the topics for MA- and BA-theses in SS 2015 are fixed, a seminar series with a general introduction and specified descriptions on all topics will be provided.

 

 

 

 

 

 

Die Universität der Informationsgesellschaft