Fallstudien aus der Finanzforschung

Praxisnahe Analysen und Erkenntnisse aus realen Forschungsprojekten, die zeigen, wie theoretische Konzepte in der Finanzwelt angewendet werden

Emerging Markets

Risikoanalyse bei Emerging Markets: Fallstudie Südostasien 2024

Unsere sechsmonatige Analyse von Währungsrisiken in Vietnam, Thailand und Malaysia offenbarte interessante Muster. Besonders die Korrelation zwischen politischen Ereignissen und Volatilitätsspitzen war stärker als erwartet – manchmal reagieren Märkte auf Nachrichten, die in Europa kaum Beachtung finden.

127 Datenpunkte analysiert

23% Volatilitätsreduktion

6 Monate Laufzeit

Bewertungsmodelle

Quantitative Bewertungsmodelle für Infrastrukturinvestments

Die Herausforderung war klar: Wie bewertet man Windparks, deren Cashflows von Wettermustern abhängen? Traditionelle DCF-Modelle greifen hier zu kurz. Also entwickelten wir einen hybriden Ansatz, der meteorologische Daten mit Finanzmodellierung verbindet.

Entwickelte Methodik

1 Integration von 20-Jahres-Winddaten in Monte-Carlo-Simulationen
2 Kalibrierung der Risikoprämien basierend auf Wettervariabilität
3 Entwicklung adaptiver Bewertungsintervalle für saisonale Schwankungen
4 Validierung durch Vergleich mit realisierten Projektrenditen

Zentrale Erkenntnisse

±12% Bewertungsgenauigkeit verbessert

Das neue Modell reduzierte die Bewertungsfehler erheblich. Besonders bei Projekten mit hoher Wetterabhängigkeit zeigte sich die Überlegenheit des hybriden Ansatzes gegenüber klassischen Methoden.

Behavioral Finance

Investorverhalten während Marktvolatilität

Was passiert wirklich, wenn Märkte abstürzen? Unsere Analyse von über 50.000 Handelsentscheidungen während der März-Krise 2024 zeigt: Menschen verhalten sich weniger rational als gedacht, aber die Muster sind durchaus vorhersagbar.

Herdenverhalten

83% der Anleger verkauften binnen 48 Stunden nach Beginn der Korrektur – meist zu den schlechtesten Kursen.

Demografische Unterschiede

Jüngere Investoren reagierten 40% schneller, aber auch impulsiver auf negative Nachrichten.

Recovery-Timing

Der Wiedereinstieg erfolgte deutlich langsamer – durchschnittlich 3,2 Wochen nach dem Tiefpunkt.

Lerneffekte

Anleger mit vorherigen Krisenerfahrungen zeigten 25% weniger Volatilität in ihren Entscheidungen.

Dr. Marlene Hofstätter

Leiterin Finanzforschung

Marlene leitet unser Forschungsteam seit 2019 und bringt über 15 Jahre Erfahrung in quantitativer Finanzanalyse mit. Ihre Spezialgebiete umfassen Risikomodellierung und Behavioral Finance.