Weitere Informationen zum Thema findet ihr hier.

Alle Informationen zur ausgeschriebenen Arbeit und den gestellten Anforderungen finden Sie hier: PDF

• Kenntnisse: Grundlagen der Statistik; Ökonometrie; grundsätzliches Verständnis vom Asset Pricing
• Ziel: Es soll in einer systematischen Literaturarbeit untersucht werden in welchen Bereichen der Finanzmarktforschung die Messung von örtlicher Nähe zum Einsatz kommt.  Dies kann sich auf die örtliche Nähe eines Investors (privat oder institutionell) zum Investitionsobjekt beziehen oder zum Beispiel auf die örtliche Konzentration von einem Unternehmen selbst.

Einführungsliteratur:

• Baik, Bok/Kang, Jun-Koo/Kim, Jin-Mo (2010): Local institutional investors, information asymmetries, and equity returns☆, in: Journal of Financial Economics, 97. Jg., Nr. 1, S. 81–106.
• Bernile, Gennaro/Kumar, Alok/Sulaeman, Johan (2015): Home away from Home: Geography of Information and Local Investors, in: Rev Financ Stud, 28. Jg., Nr. 7, S. 2009–2049.
• Bodnaruk, Andriy (2009): Proximity Always Matters: Local Bias When the Set of Local Companies Changes*, in: Review of Finance, 13. Jg., Nr. 4, S. 629–656.
• García, Diego/Norli, Øyvind (2012): Geographic dispersion and stock returns, in: Journal of Financial Economics, 106. Jg., Nr. 3, S. 547–565.
• Giannetti, Mariassunta/Laeven, Luc (2016): Local Ownership, Crises, and Asset Prices: Evidence from US Mutual Funds *, in: Review of Finance, 20. Jg., Nr. 3, S. 947–978.

• Kenntnisse: Grundlagen der Statistik; Ökonometrie; grundsätzliches Verständnis vom Finanzmärkten
• Ziel: Es soll in einer systematischen Literaturarbeit untersucht werden in welchen Bereichen und wie in der Finanzmarktforschung Studien mit Hilfe von Textanalyse von Telefonkonferenzen im Anschluss an Quartalszahlenveröffentlichungen zum Einsatz kommen.

Einführungsliteratur:

• Blau, Benjamin M./DeLisle, Jared R./Price, S. McKay (2015): Do sophisticated investors interpret earnings conference call tone differently than investors at large? Evidence from short sales, in: Journal of Corporate Finance, 31. Jg., S. 203–219.
• Price, S. McKay/Doran, James S./Peterson, David R./Bliss, Barbara A. (2012): Earnings conference calls and stock returns: The incremental informativeness of textual tone, in: Journal of Banking & Finance, 36. Jg., Nr. 4, S. 992–1011.
• Hollander, Stephan/Pronk, Maarten/Roelofsen, Erik (2010): Does Silence Speak? An Empirical Analysis of Disclosure Choices During Conference Calls, in: Journal of Accounting Research, 48. Jg., Nr. 3, S. 531–563.
• Loughran, T. I.M./Mcdonald, Bill (2016): Textual Analysis in Accounting and Finance: A Survey, in: Journal of Accounting Research, 54. Jg., Nr. 4, S. 1187–1230.
   

Literature:

https://www.ecb.europa.eu/pub/economic-bulletin/focus/2022/html/ecb.ebbox202203_06~ca1e9ea13e.en.html

https://www.isda.org/a/soigE/Role-of-Derivatives-in-Carbon-Markets.pdf

Literature:

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4412022

https://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/scpops/ecb.op281~05a7735b1c.en.pdf

https://www.ngfs.net/sites/default/files/ngfs_climate_scenario_technical_documentation_final.pdf

https://www.ngfs.net/sites/default/files/ngfs_climate_scenarios_technical_documentation__phase2_june2021.pdf

https://www.ngfs.net/sites/default/files/media/2021/08/27/ngfs_climate_scenarios_phase2_june2021.pdf

Fehlbewertungen an Kapitalmärkten können maßgebliche Einflüsse auf das Verhalten von Unternehmen und Investoren haben. Jedoch ist die Bestimmung, ob eine Fehlbewertung vorliegt und welches Ausmaß diese annimmt, nicht immer eindeutig. Es gibt eine Vielzahl an Methoden, dies zu determinieren. Diese Arbeit zielt darauf ab, einen Überblick über die Methoden zur Messung von Fehlbewertungen am Kapitalmarkt zu generieren.

• Enegelberg, J., McLean, R.D., & Pontiff, J. (2018): Anomalies and News. The Journal of Finance Vol. 73 (5), pp. 1971 – 2001.
• Freyberg, J., Neuhierl, A., & Weber, M. (2020): Dissecting Characteristics Nonparametrically. The Review of Financial Studies Vol. 33 (5), pp. 2326 – 2377.
• Gu, S., Kelly, B., & Xiu, D. (2020): Empirical Asset Pricing via Machine Learning. The Review of Financial Studies Vol. 33 (5), pp. 2223 – 2273.
• Light, N., Maslov, D., & Rytchkov, O. (2017): Aggregation of Information About the Cross Section of Stock Returns: A Latent Variable Approach. The Review of Financial Studies Vol. 30 (4), pp. 1339 – 1381.

Um dem Problem der Endogenität bei statistischen Untersuchungen zu entgehen, haben Difference in Difference (DID) Ansätze in der Form natürlicher Experimente an Popularität gewonnen. Diese sind jedoch auch mit Limitationen verbunden, sodass es jüngst zu Weiterentwicklungen der Methodiken kam. Diese Arbeit zielt darauf ab, einen literarischen Überblick über die Nutzung von DID-Methoden und deren Entwicklung zu schaffen.

• Chu, Y., Hirshleifer, D., & Ma, L. (2020): The Causal Effect of Limits to Arbitrage on Asset Pricing Anomalies. The Journal of Finance Vol. 75 (5), pp. 2631 – 2672.
• Hung, M., Li, X., & Wang, S. (2015): Post-Earnings-Announcement Drift in Global Markets: Evidence from an Information Shock. The Review of Financial Studies Vol. 28 (4), pp. 1242 – 1283.
• Goodman-Bacon, A. (2021): Difference-in-difference with variation in treatment timing. Journal of Econometrics Vol. 225 (2), pp. 254-277.

Einführungsliteratur:

• Merton H. Miller/ Franco Modigliani (1961): Dividend Policy, Growth, and the Valuation of Shares, in: The Journal of Business 34 (4), S. 411-433 
• Lawrence E.Harris/ Samuel M.Hartzmark/ David H. Solomon (2015): Juicing the dividend yield: Mutual funds and the demand for dividends, in: Journal of Financial Economics 116 (3), S. 433-451
• Samuel M. Hartzmark/ David H. Solomon (2019): Reconsidering Returns, Working Paper, papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm
• Samuel M. Hartzmark/ David H. Solomon (2019): The Dividend Disconnect, in: Journal of Finance 74 (5), S. 2153-2199
• Samuel M. Hartzmark (2015): The Worst, the Best, Ignoring All the Rest: The Rank Effect and Trading Behavior, in: The Review of Financial Studies 28(4), S. 1024–1059

• Kenntnisse: Grundlagen der Statistik; Ökonometrie; Asset-Pricing
• Ziel:  Es soll ausgehend von der Literatur zum Post-Earnings Announcement Drift (PEAD) untersucht werden, ob eine Handelstrategie basierend auf dem PEAD auch zukünftig erfolgsversprechend sein könnte. Hierzu müssen die Ergebnisse einer Vielzahl an empirischer Studien betrachtet und bewertet werden. Insbesondere sollen ratioanle und verhaltenswissenschaftliche Erklärungsansätze betrachtet und bewertet werden.  

Einführungsliteratur:

• Ball, Ray/Brown, Philip (1968): An Empirical Evaluation of Accounting Income Numbers, in: Journal of Accounting Research, 6. Jg., Nr. 2, S. 159.
• Bernard, Victor L./Thomas, Jacob K. (1989): Post-Earnings-Announcement Drift: Delayed Price Response or Risk Premium?, in: Journal of Accounting Research, 27. Jg., S. 1-35.
• Taylor, Daniel (2011): Chapter 4 - Post-Earnings Announcement Drift and Related Anomalies, in: Zacks, Leonard (2011): The handbook of equity market anomalies - Translating market inefficiencies into effective investment strategies, Wiley finance, Hoboken, N.J.
• Dellavigna, Stefano/Pollet, Joshua M. (2009): Investor Inattention and Friday Earnings Announcements, in: The Journal of Finance, 64. Jg., Nr. 2, S. 709–749.
• Hirshleifer, David/Lim, Sonya Seongyeon/Teoh, Siew Hong (2009): Driven to Distraction: Extraneous Events and Underreaction to Earnings News, in: The Journal of Finance, 64. Jg., Nr. 5, S. 2289–2325.

• Kenntnisse: Grundlagen der Statistik; Ökonometrie; Asset Pricing und Anomalien Forschung
• Ziel: Es soll ausgehend von der Literatur zum Factor Investing (Anomalien) untersucht werden, ob ein gemischter Ansatz (separate Investition in einzelne Faktoren) oder ein integrierten Ansatz (abgestimmte Investition in mehrere Faktoren) besser in der Lage ist die Faktorprämien abzubilden.

Einführungsliteratur:

• Fitzgibbons, Shaun; Friedman, Jacques; Pomorski, Lukasz; Serban, Laura (2017): Long-Only Style Investing: Don’t Just Mix, Integrate, in: The Journal of Investing 26 (4), S. 153–164. 
• Clarke, Roger; Silva, Harindra de; Thorley, Steven (2016): Fundamentals of Efficient Factor Investing (corrected May 2017), in: Financial Analysts Journal 72 (6), S. 9–26.
• Fama, Eugene F.; French, Kenneth R. (2015): Incremental variables and the investment opportunity set, in: Journal of Financial Economics 117 (3), S. 470–488.
• Ghayur, Khalid; Heaney, Ronan; Platt, Stephen (2018): Constructing Long-Only Multifactor Strategies: Portfolio Blending vs. Signal Blending, in: Financial Analysts Journal 74 (3), S. 70–85.
• Leippold, Markus; Rueegg, Roger (2018): The mixed vs the integrated approach to style investing: Much ado about nothing?, in: European Financial Management 24 (5), S. 829–855.

Carbon risk exposure gains in importance for long-term investors. Due to climate change or climate policies stranded assets might diminish the return of portfolios. Therefore, hedging possibilities need to be assessed.

See Andersson, M., Bolton, P., & Samama, F. (2016). Hedging climate risk. Financial Analysts Journal, 72(3), 13-32.