Veranstaltungen Sommersemester 2026
Vorlesungen
Corporate Finance ist ein Einführungskurs, der die zentralen Konzepte und Analysemethoden der Unternehmensfinanzierung vermittelt. Die Studierenden erwerben ein grundlegendes Verständnis dafür, wie finanzielle Entscheidungen in Unternehmen getroffen werden und welche Instrumente dabei zum Einsatz kommen.
Lernziele
- Zeitwert des Geldes verstehen und anwenden – zum Beispiel bei Investitionsrechnungen (Capital Budgeting).
- Marktwertpapiere (Aktien, Anleihen) kennenlernen und wissen, wie man sie bewertet.
- Risiko‑ und Renditebeziehung bei Finanzinvestitionen einschätzen.
- Kapitalstruktur eines Unternehmens analysieren und deren Einfluss auf die Unternehmensbewertung erkennen.
DozentInnen: Dr. Saswat Patra von der Queen’s University Belfast.
ECTS: 4
Anrechnung: M.Sc. Economics in der Profillinie „Finance“, M.Sc. VWL in Finance, Accounting, and Taxation.
Sprache: Englisch
Vorkenntnisse: Keine
Prüfung: Hausarbeit mit Fallstudie
Termine:
| Freitag, 05.06. | 12 – 14 Uhr | HS 1009 KG I |
| Montag, 08.06. | 12 – 14 Uhr | HS 1015 KG I |
| Dienstag, 09.06. | 12 – 14 Uhr | HS 1009 KG I |
| Freitag, 12.06. | 12 – 14 Uhr | HS 1009 KG I |
| Montag, 15.06. | 12 – 14 Uhr | HS 1015 KG I |
| Dienstag, 16.06. | 12 – 14 Uhr | VERLEGT |
| Donnerstag, 18.06. | 8 – 12 Uhr | VERLEGT |
| Freitag, 19.06. | 12 – 14 Uhr | Online BigBlueButton |
| Montag, 22.06. | 12 – 14 Uhr | Online BigBlueButton |
| Dienstag, 23.06. | 12 – 14 Uhr | Online BigBlueButton |
| Freitag, 26.06. | 12 – 14 Uhr | Online BigBlueButton |
| Montag, 29.06. | 12 – 14 Uhr | Online BigBlueButton |
| Dienstag, 30.06. | 12 – 14 Uhr | Online BigBlueButton |
| Montag, 06.07. | 12 – 14 Uhr | Online BigBlueButton |
| Dienstag, 07.07. | 12 – 14 Uhr | Online BigBlueButton |
In diesem Kurs lernen Studierende, die sich für FinTech, Finanzmodellierung und Prognosen interessieren, die Grundlagen der statistischen Analyse und Data Science im Finanzbereich. Dabei werden insbesondere praktische Fähigkeiten vermittelt, die für daten‑getriebene Finanzanalysen im FinTech‑Umfeld wichtig sind.
Lernziele
- Statistische und moderne Daten‑Science‑Methoden anwenden
Finanzdaten so auswerten, dass sie klare, nutzbare Erkenntnisse liefern. - Maschinelles Lernen im Finanzkontext verstehen
Die wichtigsten Algorithmen kennenlernen und ihre Anwendung in der Finanzwelt sehen. - Finanz‑Portfolio‑Modellierung und Marktrisiko‑Analyse
Methoden zur Zusammensetzung von Portfolios und zur Bewertung von Markt‑ und Kreditrisiken verstehen. - Software‑Werkzeuge für die Datenanalyse einsetzen
Praktisch mit gängiger Analyse‑Software (z. B. Python, R, Excel) reale Probleme im Finanz‑Dienstleistungssektor lösen und die Ergebnisse verständlich präsentieren.
Am Ende des Kurses können Sie Finanzdaten eigenständig analysieren, aussagekräftige Insights ableiten und diese zur fundierten Entscheidungsfindung nutzen.
DozentInnen: Dr. Saswat Patra von der Queen’s University Belfast (India Campus).
ECTS: 4
Anrechnung: M.Sc. Economics in der Profillinie „Finance“, M.Sc. VWL in Finance, Accounting, and Taxation.
Sprache: Englisch
Vorkenntnisse: Grundlagen in Statistik und/oder Ökonometrie
Prüfung: Hausarbeit zu einem realen, datenbasierten Problem
Termine:
| Freitag, 05.06. | 8 – 10 Uhr | HS 1009 KG I |
| Montag, 08.06. | 16 – 18 Uhr | HS 3044 KG III |
| Dienstag, 09.06. | 18 – 20 Uhr | HS 1009 KG I |
| Freitag, 12.06. | 8 – 10 Uhr | HS 1009 KG I |
| Montag, 15.06. | 16 – 18 Uhr | VERLEGT |
| Dienstag, 16.06. | 18 – 20 Uhr | VERLEGT |
| Donnerstag, 18.06. | 14 – 16 Uhr | Online BigBlueButton |
| Freitag, 19.06. | 8 – 10 Uhr | Online BigBlueButton |
| Montag, 22.06. | 16 – 18 Uhr | Online BigBlueButton |
| Dienstag, 23.06. | 14 – 16 Uhr | Online BigBlueButton |
| Donnerstag, 25.06. | VERLEGT | |
| Freitag, 26.06. | 8 – 10 Uhr | Online BigBlueButton |
| Montag, 29.06. | 16 – 18 Uhr | Online BigBlueButton |
| Dienstag 30.06. | 14 – 16 Uhr | Online BigBlueButton |
| Montag 06.07. | 16 – 18 Uhr | Online BigBlueButton |
| Dienstag 07.07. | 14 – 16 Uhr | Online BigBlueButton |
Die Vorlesung vermittelt die grundlegenden Prinzipien der Preisbildung und Bewertung von Vermögenswerten sowohl in vollständigen als auch in unvollständigen Marktmodellen.
Vorlesung
Dozentin: Prof. Dr. Eva Lütkebohmert-Holtz
Termine: Donnerstags 12-14 Uhr im HS 1098 KG I (Beginn: 23. April 2026)
Übung
Dozent: Bartolomeo Fanciulli, M. Sc.
Termine: Dienstags 16-18 Uhr im HS 1098 KG I (Beginn: 28. April 2026)
Zusatztutorat auf Englisch
Dozentin: Daniela Bencheva
Termine: Dienstags 8-10 Uhr im HS 1098 KG I
Zusatztutorat auf Mandarin
Dozentin: Junru Liu
Termine: Donnerstags 8-10 Uhr im HS 1016 KG I
ECTS: 6
Anrechnung: M.Sc. Economics in der Profillinie „Finance“; B.Sc. + M.Sc. Mathematik als fachfremdes Wahlpflichtmodul; M.Sc. VWL in „Accounting, Finance, and Taxation“ und „VWL-Theorie“, M.Sc. BWL als Wahlmodul Volkswirtschaftslehre.
Sprache: Englisch
Vorkenntnisse: Advanced Microeconomics I
Prüfung: 120-minütige Abschlussklausur
In dieser Vorlesung stellen wir fortgeschrittene Modelle in diskreter und kontinuierlicher Zeit für die Bewertung und Absicherung verschiedener Finanzprodukte vor. Neben den Standard Put und Call Optionen vom europäischen und amerikanischen Typ werden auch eine Reihe komplexerer Derivate und exotischer Optionen vorgestellt. Neben den Konzepten der Preisbildung werden auch Modellkalibrierung und Simulation behandelt.
Vorlesung
Dozentin: Dr. Andrea Mazzoran
Termine: Dienstags 10-12 Uhr, im HS Max-Kade-Auditorium 2 (Beginn: 21. April 2026)
Übung
Dozent: Dr. Andrea Mazzoran
Termine: Donnerstags 16-18 Uhr im HS Max-Kade-Auditorium 2 (Beginn: 30. April 2026)
ECTS: 6
Anrechnung: M.Sc. Economics in der Profillinie „Finance“; B.Sc. + M.Sc. Mathematik als fachfremdes Wahlpflichtmodul; M.Sc. VWL in „Accounting, Finance, and Taxation“ und „VWL-Theorie“, M.Sc. BWL als Wahlmodul Volkswirtschaftslehre.
Sprache: Englisch
Vorkenntnisse: Principles of Finance, Futures and Options, R-Vorkurs (empfohlen)
Prüfung: 120-minütige Abschlussklausur
Literatur:
- Hull, J.C.: Options, Futures, and other Derivatives, 7. ed., Prentice Hall, 2009.
- Weitere Materialien werden während der Veranstaltung verteilt.
Seminare
Achtung, Teilnnehmendenzahl ist limitiert – siehe unten bei Registrierung!
Dieser Kurs bietet eine Einführung in das Kreditrisikomanagement mit Python-Programmierung. Die Studierenden erlernen grundlegende Datenverarbeitungstechniken in Python und wie man Kreditrisiken durch Faktormodelle analysiert, einschließlich Parameterkalibrierungen und Simulationen. Der Kurs deckt praktische Anwendungen ab, wie Risik Quantifizierung, Simulationen und Datenanalyse im Kontext des Kreditrisikomanagements.
Am Ende des Kurses werden die Studierenden Python für die grundlegende Kreditrisikobewertung verwenden können, einschließlich Datenverarbeitung, Risik Quantifizierung und der Anwendung von Faktormodellen im Kreditrisikomanagement.
DozentInnen: Prof. Dr. Eva Lütkebohmert-Holtz, Hongyi Shen, M. Sc.
ECTS: 6
Anrechnung: M.Sc. Economics (Finance); M.Sc. VWL (Accounting, Finance, and Taxation / Empirical Economics)
Sprache: Englisch
Vorkenntnisse: Principles of Finance, Futures and Options, Python Course
Prüfung: Seminarvortrag und schriftliche Ausarbeitung.
Termine: immer im Seminarraum 01.012 (1 OG), Rempartstraße 16
| April | |
| Montag 20.04. | 16-18 Uhr |
| Donnerstag 23.04. | 14-16 Uhr |
| Montag 27.04. | 16-18 Uhr |
| Donnerstag 30.04. | 14-16 Uhr |
| Mai | |
| Montag 04.05. | 16-18 Uhr |
| Donnerstag 07.05. | 14-16 Uhr |
| Montag 11.05. | 16-20 Uhr |
| Montag 18.05. | 16-18 Uhr |
| Donnerstag 21.05. | 14-16 Uhr |
| Juni | |
| Donnerstag 11.06. | 8-12 Uhr UND 14-16 Uhr |
Registrierung:
Beachten Sie bitte die geänderte obligatorische Vorgehensweise zu den Seminaranmeldungen. Ab dem Sommersemester 2026 erfolgt die Seminaran- und abmeldung ausschließlich über ein einheitliches Belegverfahren in HISinOne (ähnlich wir bei den Vorlesungen oder Übungen). Bitte beachten Sie hierzu die folgenden Zeiträume:
Seminarbelegung (Sofortzulassung)
Zeitraum: 01.03.2026 – 12.04.2026
Die Anmeldung zu den Seminaren erfolgt durch Sie selbst in HISinOne. Die Vergabe der Plätze erfolgt nach dem Prinzip der Sofortzulassung mit automatischer Warteliste.
Restplatzvergabe
Zeitraum: 13.04.2026 – 24.04.2026
Nicht belegte Seminarplätze stehen in einer zweiten Phase erneut über HISinOne zur Belegung zur Verfügung.
Bitte halten Sie die genannten Zeiträume ein und melden Sie sich fristgerecht zu Ihren Seminaren an.
Literatur:
Bielecki, T., & Rutkowski, M. (2002). Credit Risk: Modeling, Valuation and Hedging. Springer.
- Bielecki, T., & Rutkowski, M. (2002). Credit Risk: Modeling, Valuation and Hedging. Springer.
- Bluhm, C., Overbeck, L., & Wagner, C. (2010). Introduction to Credit Risk Modeling (2nd ed.). Chaman & Hall/CRC.
- Frey, R., McNeil, A. J., & Embrechts, P. (2015) Quantitative Risk Management – Concepts, Techniques and Tools (revised edition)
- Gordy (1998), A Comparative Anatomy of Credit Risk Models
- Gundlach, M., & Lehrbass, F. (2003). CreditRisk+ in the Banking Industry. Springer.
- Lando, D. (2004) Credit Risk Modeling. Princeton University Press.
- Lütkebohmert, E. (2009) Concentration Risk in Credit Portfolios. Springer.
- Perraudin, W. (2004) Structured Credit Products: Pricing, Rating, Risk Management and Basel II. Risk Books.
- Pykhtin, M. (2004). Multi-factor Adjustment. Risk Magazine.
Further literature will be announced in the cours
Bitte beachten Sie, dass die Teilnehmendenanzahl begrenzt ist – bitte sehen Sie weiter unten den Punkt Bewerbung & Registrierung!
Dieses Seminar richtet sich an Master‑Studierende der Abteilung für Quantitative Finanzmarktforschung. Es dient als Forum, in dem die Studierenden ihre Forschung in den unterschiedlichen Phasen der Vorbereitung ihrer Masterarbeit vorstellen können. Die Teilnehmenden können ihren Fortschritt sowie etwaige Herausforderungen oder Probleme vorstellen und diskutieren.
Dozentin: Prof. Dr. E. Lütkebohmert-Holtz
ECTS: 4
Anrechnung: M.Sc. Economics (Finance); M.Sc. VWL (Accounting, Finance, and Taxation / Empirical Economics)
Sprache: Englisch
Vorkenntnisse: Master-Studierende der Abteilung für Quantitative Finanzmarktforschung
Prüfung: Seminar Präsentation
Termine: Montags 14-16 Uhr im Seminarraum 01.012 Rempartstraße 16.
Erstes Treffen: 27. April 2026
Registrierung: Bitte registrieren Sie sich innerhalb der vorgegebenen Frist in HISinOne.
Literatur: Wird individuell besprochen