Analytics in Business and Financial Markets

Wirtschaft liefern den Kontext für eine fundierte Analyse in Business und Finanzmärkten. Sie erklären, wie Märkte funktionieren, welche Faktoren Unternehmensentscheidungen beeinflussen und welche Anreize Akteure haben. Ohne dieses Verständnis können wir Daten zwar analysieren, aber keine sinnvollen Geschäftsentscheidungen ableiten oder finanzielle Zusammenhänge richtig interpretieren.

Kurz gesagt: Daten + Wirtschaftswissen = Wertvolle Erkenntnisse

Hier eine Übersicht, was man in den genannten Wirtschaftsfächern lernt und welche praktischen Anwendungen sie im Kontext von Analytics in Business und Financial Markets haben:

• In VWL (Volkswirtschaftslehre) lernt man Grundlagen der Mikro- und Makroökonomie, Marktmechanismen, Angebot und Nachfrage, Konjunkturzyklen, Geld- und Fiskalpolitik, internationale Wirtschaftsbeziehungen mit Praktische Anwendungen:

  • Marktforschung: Analyse von Marktbedingungen und Wettbewerbsverhältnissen.
  • Prognose: Vorhersage von wirtschaftlichen Entwicklungen und deren Auswirkungen auf Unternehmen.
  • Risikomanagement: Bewertung von wirtschaftlichen Risiken und Entwicklung von Gegenmaßnahmen.
  • Investitionsentscheidungen: Berücksichtigung wirtschaftlicher Rahmenbedingungen bei Investitionsentscheidungen.

• In BWL (Betriebswirtschaftslehre) lernt man die Grundlagen der Unternehmensführung, Organisation, Produktion, Kostenrechnung, Investition, Finanzierung, Personalmanagement, strategisches Management mit Praktische Anwendungen:

  • Prozessoptimierung: Analyse von Geschäftsprozessen zur Identifizierung von Engpässen und Verbesserungsmöglichkeiten.
  • Kostenmanagement: Identifizierung von Kostentreibern und Entwicklung von Maßnahmen zur Kostensenkung.
  • Investitionsentscheidungen: Bewertung von Investitionsprojekten und Auswahl der profitabelsten Optionen.
  • Strategieentwicklung: Unterstützung der strategischen Entscheidungsfindung durch datenbasierte Analysen.

• Im Rechnungslegung (Beispiel für ein Wahlfach) lernt man Grundlagen der Rechnungslegung, Bilanzierung, Gewinnermittlung, Jahresabschlussanalyse, Konzernrechnungslegung mit Praktische Anwendungen:

  • Finanzanalyse: Bewertung der finanziellen Gesundheit und Leistungsfähigkeit von Unternehmen.
  • Betrugserkennung: Identifizierung von Unregelmäßigkeiten und potenziellen Betrugsfällen.
  • Performance-Messung: Entwicklung von Kennzahlen zur Messung der Unternehmensleistung.
  • Entscheidungsfindung: Nutzung von Finanzinformationen zur Unterstützung von Managemententscheidungen.

• Im Marketing (auch ein Beispiel für ein Wahlpflichtmodul) lernt Marktforschung, Zielgruppenbestimmung, Marketing-Mix (Produkt, Preis, Promotion, Vertrieb), Markenmanagement, digitales Marketing mit Praktische Anwendungen:

  • Kundenanalyse: Identifizierung von Kundensegmenten und deren Bedürfnissen.
  • Marketing-Effektivitätsmessung: Bewertung der Effektivität von Marketingkampagnen.
  • Preisgestaltung: Optimierung der Preisgestaltung zur Maximierung des Gewinns.
  • Personalisierung: Entwicklung personalisierter Marketingbotschaften und -angebote.
  • Customer Lifetime Value: Berechnung des Customer Lifetime Value zur Identifizierung wertvoller Kunden.

• Im Controlling lernt man Kostenrechnung, Budgetierung, Abweichungsanalyse, Kennzahlenwesen, Unternehmensbewertung, strategisches Controlling mit Praktische Anwendungen:

  • Performance-Messung: Entwicklung von KPIs (Key Performance Indicators) und Dashboards zur Überwachung der Unternehmensleistung.
  • Kostenmanagement: Identifizierung von Kostentreibern und Entwicklung von Maßnahmen zur Kostensenkung und Effizienzsteigerung.
  • Budgetierung und Forecasting: Erstellung von Budgets und Prognosen zur Planung und Steuerung des Unternehmens.
  • Abweichungsanalyse: Analyse von Abweichungen zwischen Plan und Ist und Ableitung von Maßnahmen zur Verbesserung der Performance.
  • Entscheidungsunterstützung: Bereitstellung von Informationen und Analysen zur Unterstützung von Managemententscheidungen.

• In Logistik lernt man Materialwirtschaft, Produktionsplanung, Transportlogistik, Lagerwirtschaft, Supply Chain Management. mit Praktische Anwendungen:

  • Supply Chain Optimierung: Optimierung der gesamten Lieferkette zur Reduzierung von Kosten, Durchlaufzeiten und Lagerbeständen.
  • Transportkostenoptimierung: Auswahl der effizientesten Transportmittel und Routen zur Minimierung der Transportkosten.
  • Lagerbestandsmanagement: Optimierung der Lagerbestände zur Reduzierung von Lagerkosten und Vermeidung von Lieferengpässen.
  • Nachfrageprognose: Vorhersage der zukünftigen Nachfrage zur Planung der Produktion und Lagerbestände.
  • Standortanalyse: Auswahl optimaler Standorte für Produktionsstätten, Lager und Vertriebszentren.

• In Finanzierung lernt man die betrieblichen Grundlagen der Unternehmensfinanzierung, Kapitalstruktur, Investitionsrechnung, Risikomanagement, Finanzmärkte, Derivate, Unternehmensbewertung mit Praktische Anwendungen:

  • Investitionsentscheidungen: Bewertung von Investitionsprojekten und Auswahl der profitabelsten Optionen.
  • Kapitalstrukturplanung: Optimierung der Kapitalstruktur zur Minimierung der Kapitalkosten und Maximierung des Unternehmenswerts.
  • Risikomanagement: Identifizierung, Messung und Steuerung von finanziellen Risiken.
  • Unternehmensbewertung: Bewertung von Unternehmen zur Unterstützung von Fusionen, Übernahmen oder Börsengängen.
  • Portfoliomanagement: Optimierung von Portfolios zur Maximierung der Rendite bei gegebenem Risiko.

Zusammenfassend:

Diese Wirtschaftsfächer liefern das betriebswirtschaftliche und wirtschaftliche Fundament, um die Ergebnisse der Datenanalyse im Kontext von Geschäftsentscheidungen zu interpretieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Sie ergänzen die analytischen Fähigkeiten, indem sie das Verständnis für die spezifischen Herausforderungen und Prozesse in verschiedenen Unternehmensbereichen vermitteln. Das ermöglicht es dir, Daten nicht nur zu analysieren, sondern auch die Implikationen der Ergebnisse für die betriebliche Praxis zu verstehen und fundierte Empfehlungen auszusprechen. Datenanalyse wird so von einer reinen Werkzeuganwendung zu einer strategischen Entscheidungsfindung.

Dies hilft uns, die "warum"-Fragen zu beantworten, die über die reine "was"-Analyse hinausgehen.

Mathematik ist die Grundlage für fundierte Entscheidungen im Bereich Business und Finanzen. Sie ermöglicht, Daten zu verstehen, Modelle zu erstellen, Risiken zu bewerten und optimale Lösungen zu finden.

Kurz gesagt: Daten + Mathematik = Wissen & Erfolg

Im Detail:

• In der Analysis lernt man die Differential- und Integralrechnung von Funktionen, Grenzwerte, Ableitungen, Integrale, Reihen, mehrdimensionale Funktionen, partielle Ableitungen kennen mit Praktische Anwendungen in

  • Finanzmodellierung: Berechnung von Zinseszinsen, Ableitungen von Preisänderungen, Optimierung von Portfolios.
  • Risikomanagement: Modellierung von Preisänderungen und Ableitung von Risikomaßen (z.B. VaR).
  • Prognose: Modellierung von Trends und Vorhersage zukünftiger Werte (z.B. Umsatz, Aktienkurse).
  • Maschinelles Lernen: Viele Algorithmen des maschinellen Lernens basieren auf Konzepten der Analysis (z.B. Gradientenabstieg).

• In der Linearen Algebra lernt man Vektor- und Matrizenrechnung, lineare Gleichungssysteme, Eigenwerte und Eigenvektoren, Matrixzerlegungen kennen mit Praktische Anwendungen bei

  • Datenanalyse: Verarbeitung und Transformation großer Datensätze, Dimensionsreduktion (z.B. PCA).
  • Portfoliotheorie: Modellierung von Portfolios als Vektoren und Matrizen, Berechnung von Renditen und Risiken.
  • Maschinelles Lernen: Viele Algorithmen des maschinellen Lernens basieren auf Konzepten der linearen Algebra (z.B. Regression, neuronale Netze).
  • Bildverarbeitung: Analyse und Verarbeitung von Finanzdaten in Form von Bildern oder Diagrammen.

• In Numerischer Mathematik lernt man Methoden zur näherungsweisen Lösung mathematischer Probleme, die analytisch nicht lösbar sind (z.B. Nullstellenbestimmung, numerische Integration, numerische Lösung von Differentialgleichungen) mit Praktische Anwendungen in

  • Finanzmodellierung: Bewertung komplexer Finanzderivate, die keine analytische Lösung haben.
  • Risikomanagement: Simulation von Risikoszenarien (z.B. Monte-Carlo-Simulationen).
  • Optimierung: Lösung von Optimierungsproblemen, die zu komplex für analytische Methoden sind.
  • Maschinelles Lernen: Training von KI-Modellen und Machine Learning mit großen Datensätzen.

• In Optimierung lernt man Methoden zur Findung optimaler Lösungen für Entscheidungsprobleme unter Berücksichtigung von Nebenbedingungen (z.B. lineare Programmierung, nichtlineare Programmierung, dynamische Programmierung) mit Praktische Anwendungen im

  • Portfoliomanagement: Optimierung von Portfolios zur Maximierung der Rendite bei gegebenem Risiko.
  • Supply Chain Management: Optimierung von Lagerbeständen und Transportkosten.
  • Preisgestaltung: Optimierung von Preisen zur Maximierung des Gewinns.
  • Ressourcenallokation: Optimierung der Allokation von Ressourcen zur Maximierung der Effizienz.

Zusammenfassend:

Diese vier mathematischen Bereiche bilden das Fundament für die Entwicklung und Anwendung analytischer Methoden in Business und Finanzen. Sie ermöglichen es uns, komplexe Probleme zu modellieren, Daten zu analysieren, Vorhersagen zu treffen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Ohne diese mathematischen Werkzeuge wären moderne analytische Methoden bis hin zu KI-Modelle nicht möglich.

Data Analytics ist die Anwendung von Methoden und Werkzeugen, um aus Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die in Business- und Finanzentscheidungen einfließen. Es verbindet alle anderen Fächer und ermöglicht es uns, fundierte Entscheidungen zu treffen und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Kurz gesagt: Daten + Analyse = Wissen

Hier eine Übersicht, was man in explorativer Datenanalyse, Stochastik und Statistik lernt und welche praktischen Anwendungen sich daraus ergeben:

1. Explorative Datenanalyse (EDA)

• Was man lernt: Methoden zur Visualisierung und Zusammenfassung von Daten, Identifizierung von Mustern, Ausreißern und Beziehungen, Datenbereinigung und -transformation. Tools wie Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn) und R werden häufig verwendet.
• Praktische Anwendungen:
  • Marktforschung: Verstehen von Kundensegmenten, Identifizierung von Trends und Chancen.
  • Risikomanagement: Erkennen von Anomalien und potenziellen Risiken in Finanzdaten.
  • Betrugserkennung: Aufdecken von verdächtigen Transaktionen oder Mustern.
  • Prozessoptimierung: Identifizierung von Engpässen und Verbesserungspotenzialen.
  • Datenqualitätssicherung: Erkennen und Beheben von Fehlern und Inkonsistenzen in Daten.

2. Stochastik

• Was man lernt: Wahrscheinlichkeitstheorie, Zufallsvariablen, Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Erwartungswert, Varianz, Gesetz der großen Zahlen, zentraler Grenzwertsatz.
• Praktische Anwendungen:
  • Risikobewertung: Quantifizierung von Risiken und Unsicherheiten in Finanzmärkten.
  • Portfoliooptimierung: Konstruktion optimaler Portfolios unter Berücksichtigung von Risikopräferenzen.
  • Optionsbewertung: Berechnung von Optionspreisen und Absicherungsstrategien.
  • Kreditrisikomodellierung: Vorhersage von Kreditausfällen und Bewertung von Kreditrisiken.
  • Versicherungsmathematik: Berechnung von Versicherungsprämien und Rückstellungen.

3. Statistik

• Was man lernt: Deskriptive Statistik, Inferenzstatistik, Hypothesentests, Regressionsanalyse, Zeitreihenanalyse, multivariate Statistik.
• Praktische Anwendungen:
  • Marktforschung: Durchführung von Umfragen und Analyse von Kundenfeedback.
  • Qualitätskontrolle: Überwachung von Produktionsprozessen und Identifizierung von Abweichungen.
  • Prognose: Vorhersage zukünftiger Trends und Nachfrage.
  • Kausalanalyse: Identifizierung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen.
  • Segmentierung: Identifizierung von Kundengruppen mit ähnlichen Merkmalen.

4. Statistische Modellierung & Regression

• Was man lernt: Lineare Regression, multiple Regression, polynomiale Regression, logistische Regression, Ridge- und Lasso-Regression, Modellannahmen und -diagnostik, Interpretation von Regressionskoeffizienten, Varianzanalyse, Konfidenzintervalle und Hypothesentests.
• Praktische Anwendungen:
  • Marketing-Effektivitätsmessung: Messung des Einflusses von Marketingkampagnen auf den Umsatz.
  • Kundenwertanalyse: Identifizierung der Faktoren, die den Kundenwert beeinflussen.
  • Immobilienbewertung: Schätzung des Wertes von Immobilien auf Basis verschiedener Faktoren.
  • Lohnmodellierung: Schätzung des Lohns auf Basis von Qualifikation, Erfahrung und anderen Faktoren.
  • Risikofaktorenanalyse: Identifizierung der Faktoren, die das Risiko eines Ereignisses beeinflussen (z.B. Kreditrisiko, Ausfallrisiko).

Zusammenfassend:

Diese Disziplinen bilden das Fundament für die datengestützte Entscheidungsfindung. EDA ermöglicht es, die Daten zu verstehen, Stochastik liefert die mathematische Grundlage für die Modellierung von Unsicherheiten und Statistik bietet die Werkzeuge, um aus Daten Schlussfolgerungen zu ziehen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Sie sind eng miteinander verbunden und ergänzen sich gegenseitig. Statistische Modellierung und Regression sind zentrale Techniken in der Data Analytics, die es ermöglichen, Beziehungen zwischen Variablen zu untersuchen, Vorhersagen zu treffen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Informatik, insbesondere Programmierung mit Python, ist das Werkzeug in unserem Studiengang. Während die Mathematik und Statistik das Denken liefern, ermöglicht uns Python, dieses Denken in die Tat umzusetzen. Es erlaubt uns, Daten zu verarbeiten, Modelle zu implementieren, Analysen zu automatisieren und Ergebnisse zu visualisieren. Ohne Programmierkenntnisse wären wir auf vorgefertigte Software und Analysen angewiesen und könnten nicht flexibel auf neue Herausforderungen reagieren oder eigene Modelle entwickeln.

Kurz gesagt: Daten + Analytik + Python = anwendbare Lösungen

Operations Research (OR) befasst sich mit der Anwendung mathematischer und algorithmischer Methoden zur Entscheidungsfindung und Optimierung komplexer Systeme. Du lernst, wie du betriebliche Prozesse modellierst, analysierst und verbesserst, um Ressourcen effizient einzusetzen, Kosten zu minimieren und die Leistung zu maximieren. Themen sind lineare und nichtlineare Programmierung, ganzzahlige Optimierung, Transportprobleme, Warteschlangentheorie und Simulationsmethoden.

Mehr Details sind im Modulhandbuch zu finden.

Finance Theory (Finanztheorie) liefert das theoretische Fundament für das Verständnis von Finanzmärkten und Finanzinstrumenten. Du lernst, wie du Investitionsentscheidungen bewertest, Portfolios optimierst und das Verhalten von Anlegern modellierst. Themen sind Zinseszinsrechnung, Effiziente-Markt-Hypothese, Finanzmarktanalyse und Optionsbewertung.

Mehr Details sind im Modulhandbuch zu finden.

Risk Management (Risikomanagement) befasst sich mit der Identifizierung, Bewertung und Steuerung von Risiken in Unternehmen und Finanzinstitutionen. Du lernst, wie du verschiedene Risikomaßgrößen berechnest, Risikomanagementsysteme aufbaust und Risiken durch geeignete Maßnahmen minimierst. Themen sind Kreditrisiko, Marktrisiko, operationelles Risiko und Compliance-Risiko.

Mehr Details sind im Modulhandbuch zu finden.

Asset Pricing (Bewertung von Vermögenswerten) untersucht, wie die Preise von Vermögenswerten (z.B. Aktien, Anleihen, Derivate) durch fundamentale Faktoren und Markterwartungen bestimmt werden. Du lernst, wie du faire Preise für Vermögenswerte berechnest, Anleihenkurse bewertest, Aktienmodelle anwendest und die Auswirkungen von

Mehr Details sind im Modulhandbuch zu finden.

Die Sachversicherungsmathematik beschäftigt sich mit der mathematischen Modellierung und Bewertung von Risiken in der Sachversicherung (z.B. Feuer-, Sturm-, Haftpflichtversicherung). Du lernst, wie du Schadenshäufigkeiten und -schwergrade analysierst, Prämien berechnest, Rückstellungen bildest und Versicherungsgesellschaften gegen finanzielle Risiken absicherst.

Mehr Details sind im Modulhandbuch zu finden.