Wavelets in Asset Management und Fintechs

Wavelet Analyse in Finance und Asset Management

In diesem Forschungsprojekt werden nichtparametrische, nicht-lineare Filter-Verfahren (Wavelets) auf grundlegende, kapitalmarkttheoretische Fragestellungen angewendet und Schlussfolgerungen für wichtige Faktormodelle der Kapitalmarkttheorien gezogen. Ein Problem für die Anwendbarkeit von Faktormodellen in der Praxis - insbesondere für Prognosezwecke und in der Vermögensverwaltung (Asset Management) - ist, dass Risikofaktoren hinsichtlich ihres Einflusses im Zeitablauf variieren. In diesem Projekt wird Wavelet Analyse verwendet, um den Einfluss von Risikofaktoren auf verschiedenen Zeit Skalen zu bestimmen und somit besser vorhersagen zu können. Außerdem kommen die Verfahren zum Einsatz, um Zufall (Noise) von substantieller Information zu unterscheiden. Auch Schätzungen der im Asset Management wichtigen Varianz-Kovarianz-Matrizen können mithilfe von Wavelets verbessert werden.
Ziel ist, die Asset Allocation und das Risikomanagement im Asset Management durch die Anwendung der Verfahren zu vereinfachen und zu verbessern und in Form von Dienstleistungen innerhalb von Start-Up-Unternehmen anzubieten. Die Vermarktung der Produkte soll in Netzwerken erfolgen.

Beteiligte Personen, Institutionen und Unternehmen:

Prof. Dr. M. M. Kiermeier (Projektkoordinatorin, Finanzmanagement, fbw h_da)
Prof. Dr. M. Neu (Marketing, fbw h_da)
Prof. Marco Gallegati (Universita Politecnica delle Marche, Ancona, Italien)
Fintech-Unternehmen (Fintech, Frankfurt)
Laufzeit: 3 Jahre

Drittmittelpotential:

Die Anwendung neuer statistischer Verfahren bietet eine Vielzahl an Möglichkeiten, die Produktpalette und das Risikocontrolling im Finanzdienstleistungssektor zu verbessern und rentabler zu gestalten. Aus diesem Grund ist das Potential für Drittmittel-Fördermittel sehr hoch.
Das Marktpotential der neuen Produkte wird durch Umfragen quantifiziert. In Kooperation mit dem Fintech-Start Ups werden auf Basis der Umfrageergebnisse, neue Ideen digital umgesetzt und in Netzwerken vermarktet. Die einschlägigen Finanzthemen des Asset Managements und des Kreditgeschäfts sollen zu diesem Zweck nutzerfreundlich erklärt und in Netzwerken als Marketinginstrument eingesetzt werden.

Einbindung von Studierenden/Verstetigung

Dem Wissenstransfer über eine forschungsnahe Qualifizierung der Studierenden in Form von Abschlussarbeiten, forschungsbezogenen Beschäftigungsverhältnissen und kooperativen Promotionen, wird im Rahmen des Projektes ein besonderer Stellenwert beigemessen. Durch eine Beteiligung von zwei Hochschullehrern der Hochschule Darmstadt und einem der Universität Ancona ist eine Betreuung von insgesamt ca. 15 Abschlussarbeiten (Bsc und Msc am Fachbereich Wirtschaft und Mathematik) im Rahmen des Projektes geplant. Ein besonderer Fokus liegt aufgrund des akademischen Anspruchs auf Masterarbeiten. Qualifizierte Master-Studierende sollen zugleich forschungsnah als Hilfskräfte oder Mitarbeiter im Projekt tätig werden. In Kooperation mit dem CIT Cork sollen im Rahmen des Projektes ein bis zwei hauptamtlichen Projekt-Mitarbeiter mit wirtschaftlichen und mathematischen Schwerpunkt kooperativ promovieren.
Der Wissens- und Technologietransfer in die Unternehmen kann durch die intensive Zusammenarbeit im Projekt sichergestellt werden. Diese erfolgt durch regelmäßige Projektbesprechungen, Workshops, Konferenzbesuche, Diskussionen. Es ist mit einer Ausweitung der Produktpalette von Start Ups oder Neugründungen zu rechnen.