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Masterarbeiten Asset Management


Bewerbung Masterarbeit

Neue Masterarbeitsthemen werden im Jänner 2020 vergeben.

Bewerbungsfrist: 15. - 26. Jänner 2020

Ein guter Studienerfolg in den Lehrveranstaltungen aus betrieblicher Finanzwirtschaft ist erwünscht.
Es wird ersucht, sich nur bei einer unserer beiden Abteilungen um ein Thema zu bewerben!

Als Bewerbung gilt das ausgefüllte anhängende Formular, das Sie bitte elektronisch an bettina.raab@jku.at senden. Gerne kann ein CV bzw. ein Motivationsschreiben beigeschlossen werden.
Für die Gestaltung des Deckblatts wird auf die Anforderungen des Prüfungs- und Anerkennungsservices verwiesen.
Beachten Sie bei der Erstellung Ihrer Arbeit die Richtlinien zur Gestaltung von wissenschaftlichen Arbeiten.

Masterarbeitsthemen SS 2020

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KEPLER FONDS DIPLOMARBEITS-/MASTERARBEITS-STIPENDIUM / PRAKTIKUM  

Thema 1: Langfristiges Spar- und Anlageverhalten im Tiefzinsumfeld – Japanischer Asset Management Markt

Detailinfos: KEPLER FONDS Stipendium/Praktikum

Anhang 1 (Japanification in the Euro area)

Anhang 2 (DB zu EUR vs Japan)

Anhang 3 (DB zu EUR vs Japan Teil 2)

Anhang 4 (DB zu EUR vs Japan Teil 3)

Betreuung:

Univ.-Prof. Dr. Teodoro D. Cocca

Mitbetreuung:

Andreas Göttfert, MSc.
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Thema 2: Corporate Governance und Performance im Private Banking

Aufgabe:

Ziel dieser Arbeit ist, Zusammenhänge zwischen Corporate-Governance-Mechanismen und der Performance von Privatbanken aufzuzeigen. Die Arbeit ist im Rahmen eines an der Abteilung für Asset Management aktuell laufenden Forschungsprojektes anzufertigen. Idealerweise bringen Sie Interesse an Datenerhebung und –analyse mit, sowie Kenntnisse bezüglich dabei anzuwendender Software (Excel, Stata).

Basisliteratur:

  • Burgstaller, J., Cocca, T.D. (2011), Efficiency in private banking: evidence from Switzerland and Liechtenstein, Financial Markets and Portfolio Management 25(1), 75-93.
  • Titova, Y. (2016), Are board characteristics relevant for banking efficiency? Evidence from the US, Corporate Governance 16(4), 655-679.

Betreuung:

Assoz. Univ.-Prof. Dr. Johann Burgstaller
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Thema 3: M&A-Aktivitäten österreichischer Banken

Aufgabe:

Untersuchen Sie die Auswirkungen der Fusionsaktivitäten österreichischer Banken. Neben Effekten auf Profitabilität, Effizienz und Risiko der Banken sollte die Arbeit auch Fusionsmotive sowie regionale Aspekte beleuchten. Die Daten für diese empirische Ausarbeitung werden (großteils) zur Verfügung gestellt, Kenntnisse entsprechender Software (z.B. Stata) sind erwünscht.

Basisliteratur:

  • Coccorese, P., Ferri, G. (2020), Are mergers among cooperative banks worth a dime? Evidence on efficiency effects of M&As in Italy, Economic Modelling 84, 147-164.
  • Pina, V., Torres, L., Bachiller, P. (2017), Mergers Between Savings Banks. The Solution for Improving Risk in the Spanish Banking Sector?, International Review of Entrepreneurship 15(1), 63-84.

Betreuung:

Assoz. Univ.-Prof. Dr. Johann Burgstaller
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Thema 4: Anomalien am österreichischen Kapitalmarkt

Aufgabe:

Testen Sie eine ausgewählte Anomalie anhand von Daten für den österreichischen Kapitalmarkt. Letztere können der Datenbank Datastream (Zugang an der Abteilung für Asset Management) entnommen werden. Für eine ansprechende Datenanalyse notwendige Software- und Statistik-Kenntnisse werden vorausgesetzt bzw. es wird angenommen, dass diese im Zuge der Erstellung der Diplom- bzw. Masterarbeit selbständig erworben werden.

Basisliteratur:

  • Blitz, D., van Vliet, P. (2018), The Conservative Formula: Quantitative Investing Made Easy, Journal of Portfolio Management 44(7), 24-38.
  • Feng, G., Giglio, S., Xiu, D. (forthcoming), Taming the Factor Zoo: a Test of New Factors, Journal of Finance.

Betreuung:

Assoz. Univ.-Prof. Dr. Johann Burgstaller
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Thema 5: „Fear and Greed“- Indikator

Aufgabe:

Mittels Sentimentindikatoren wird versucht, die Stimmung der Investoren zu messen und daraus Signale für Anlageentscheidungen abzuleiten. Der Fear&Greed-Indikator (CNN) gehört dabei zu den bekanntesten aggregierten Stimmungsindikatoren.
Bilden Sie die Zusammensetzung des Indikators nach und untersuchen Sie die Prognosefähigkeit des Indikators. Versuchen Sie zudem einen gleich strukturierten Indikator für den europäischen und asiatischen Markt zu erstellen.

Basisliteratur:

Hinweis:

Die Arbeit muss innerhalb von 6 Monaten fertiggestellt werden.
Spätester Abgabetermin der Endfassung der Arbeit ist der 30. September 2020. Verwenden Sie für die Datengewinnung das Thomson Reuters EIKON (am Institut).

Betreuung:

Univ.-Prof. Dr. Teodoro D. Cocca

Mitbetreuung:

Andreas Göttfert, MSc.
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Thema 6: Konstruktion eines Risikonachfrage-Indikators

Aufgabe:

Mittels Sentimentindikatoren wird versucht, die Stimmung der Investoren zu messen und daraus Signale für Anlageentscheidungen abzuleiten. Versuchen Sie basierend auf der Methodik des „MS Global Risk Demand Index“ einen Indikator zu konstruieren, welcher die Risikoaversion der Marktteilnehmer misst (jeweils für den US- und europäischen Markt).

Literatur: 

Hinweis: 

Die Arbeit muss innerhalb von 6 Monaten fertiggestellt werden.
Spätester Abgabetermin der Endfassung der Arbeit ist der 30. September 2020.Verwenden Sie für die Datengewinnung das Thomson Reuters EIKON (am Institut).

Betreuer: 

Univ.-Prof. Dr. Teodoro D. Cocca

Mitbetreuung:

Andreas Göttfert, MSc.
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Thema 7: Klimawandel und Finanzmärkte

Aufgabe:

Geben Sie einen Überblick der aktuellen Literatur zu Frage, welchen Beitrag die Finanzmärkte zur Problematik des Klimawandels leisten können/sollten. Lässt sich aus Investorensicht in den Klimawandel investieren und mit welchen Anlage-Produkten (aus Sicht eines österreichischen Anlegers)?       

Literatur:    

Hinweis: 

Die Arbeit muss innerhalb von 6 Monaten fertiggestellt werden.
Spätester Abgabetermin der Endfassung der Arbeit ist der 30. September 2020.

Betreuer:

Univ.-Prof. Dr. Teodoro D. Cocca

Mitbetreuung:

Andreas Göttfert, MSc.
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Thema 8: Digitale Ökosysteme als Banken-Zukunft

Aufgabe:

Geben Sie einen theoretischen Überblick zum Konzept eines Ökosystems und diskutieren Sie deren Anwendung auf die Bankenindustrie. Zeigen Sie anhand konkreter Beispiele, wie dies in der Praxis bereits umgesetzt wird. Idealerweise anhand von Beispielen aus dem Bank-Bereich „Anlegen und Sparen“.

Literatur:

  • Deutsche Bank, Fintech reloaded – Die Bank als digitales Ökosystem, 2015

Hinweis:

Die Arbeit muss innerhalb von 6 Monaten fertiggestellt werden.
Spätester Abgabetermin der Endfassung der Arbeit ist der 30. September 2020.

Betreuung:

Univ.-Prof. Dr. Teodoro D. Cocca

Mitbetreuung:

Andreas Göttfert, MSc
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Thema 9: Korrelationen von Assetklassen

Aufgabe:

Betrachten Sie die Korrelationsmuster von diversen Assetklassen im historischen Zeitverlauf. Berücksichtigen Sie neben Aktien und Anleihen auch andere Assetklassen wie Gold, Öl oder auch Kryptowährungen.

  • Gibt es signifikante Unterschiede der Korrelationen im Zeitverlauf?
  • Welche Aussagen können aufgrund der Korrelationen über das Konzept der Portfoliodiversifikation gewonnen werden?
  • Können aufgrund der gefundenen Zusammenhänge korrelationsbasierte Anlagestrategien erstellt werden?

Literatur:

Betreuung:

Univ.-Prof. Dr. Teodoro D. Cocca

Mitbetreuung:

Andreas Göttfert, MSc
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