Forschung

Der Forschungsbereich Real Estate Finance besch?ftigt sich mit finanzwirtschaftlichen Fragestellungen rund um Immobilienm?rkte und immobilienbezogene Kapitalanlagen. Im Fokus stehen die Analyse von Rendite-Risiko-Profilen, die Bewertung von Immobilieninvestitionen sowie die Interaktion zwischen Immobilien und Finanzm?rkten.

Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Untersuchung b?rsennotierter Immobilienunternehmen (REITs), deren Preisbildung und Risikostrukturen. Dabei kommen moderne empirische Methoden zum Einsatz, um die zeitliche Dynamik von Marktverhalten und Einflussfaktoren zu erfassen. Neben klassischen ?konometrischen Verfahren werden zunehmend auch Ans?tze aus dem Bereich des maschinellen Lernens verwendet, um komplexe Zusammenh?nge transparent und erkl?rbar zu machen.

Darüber hinaus widmet sich die Forschung aktuellen Entwicklungen wie der Digitalisierung von Verm?genswerten und der Entstehung virtueller Immobilienm?rkte. Auch die Wechselwirkungen zwischen Immobilienanlagen und alternativen Anlageklassen – etwa Kryptow?hrungen – werden analysiert, um neue Formen der Kapitalallokation besser zu verstehen.

Ziel ist es, ein tieferes Verst?ndnis für die Funktionsweise und die Rolle von Immobilien im Finanzsystem zu schaffen und fundierte Entscheidungsgrundlagen für Wissenschaft, Praxis und Regulierung bereitzustellen.

Risk Management ist eine zentrale Herausforderung für alle Finanzinstitute und umfasst die Identifikation, Bewertung und Steuerung finanzieller Risiken. In einer dynamischen, global vernetzten Wirtschaft stehen Unternehmen, Banken und Investoren t?glich vor Unsicherheiten, die ihre finanzielle Stabilit?t gef?hrden k?nnen – etwa durch Zins?nderungen, W?hrungsschwankungen, Marktvolatilit?t, Kreditrisiken, Wertschwankungen bei Krypto-Assets oder operationelle Risiken.

Unsere Forschung im Bereich Risk Management zielt darauf ab, diese Risiken systematisch zu verstehen und effektive Strategien zu entwickeln, um potenzielle Verluste zu minimieren. Dabei kommen quantitative Methoden, mathematische Modelle und moderne Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zum Einsatz. Ziel ist es, nicht nur vergangene Entwicklungen zu analysieren, sondern auch zukünftige Risiken frühzeitig zu erkennen, um fundierte Entscheidungen zu erm?glichen und wirkungsvolle Risikostrategien zu entwickeln. Ein besonderer Fokus liegt auf der Resilienz von Finanzinstitutionen gegenüber Krisenszenarien und externen, z.B. makro?konomischen Schocks.

Im Rahmen unserer Forschung tragen wir dazu bei, neue Konzepte für ein integriertes Risikomanagement zu entwickeln, das Markt-, Kredit-, Liquidit?ts- und operationelle Risiken ganzheitlich betrachtet. Auch regulatorische Aspekte – wie die Einhaltung internationaler Standards (z.?B. Basel III/IV, Solvency II) – sind Gegenstand unserer Forschung.

Credit Risk Analytics ist ein zentrales Forschungsgebiet innerhalb der modernen Finanzwirtschaft, das sich mit der quantitativen Analyse und dem Management von Kreditrisiken befasst. In einer zunehmend komplexen, global vernetzten Finanzwelt ist es entscheidend, Risiken von Kreditausf?llen sachgerecht zu messen, zu prognostizieren und zu steuern. Unsere Forschung in diesem Bereich zielt darauf ab, sowohl die Stabilit?t einzelner Finanzinstitute als auch die des gesamten Finanzsystems zu st?rken.

Im Kern besch?ftigen wir uns mit den Fragen: Wie wahrscheinlich ist es, dass ein Kreditnehmer seine Zahlungsverpflichtungen nicht erfüllt und wie hoch k?nnen die dadurch entstehenden Verluste sein? 百利宫_百利宫娱乐平台￥官网 zu bestimmen, erfordert ein tiefes Verst?ndnis der wirtschaftlichen Rahmenbedingungen, der Bonit?t von Schuldnern sowie des Verhaltens von M?rkten. In unserer Forschung werden dafür modernste statistische Methoden, maschinelles Lernen und Simulationstechniken eingesetzt, um historische Daten zu analysieren und zukünftige Entwicklungen besser vorherzusagen.

Ein besonderer Fokus liegt auf der Entwicklung innovativer Modelle zur Sch?tzung von Ausfallwahrscheinlichkeiten (Probability of Default), Verlustquoten bei Ausfall (Loss Given Default) und Kreditexposures im Falle eines Ausfalls (Exposure at Default). 百利宫_百利宫娱乐平台￥官网e Gr??en bilden die Grundlage regulatorischer Kapitalanforderungen nach internationalen Standards wie Basel III und IV und sind daher auch für Zentralbanken und Aufsichtsbeh?rden von zentraler Bedeutung.

Wir entwickeln dabei neue Ans?tze zur Risikomessung, die über klassische Kreditratings hinausgehen. Der Einsatz künstlicher Intelligenz und Big Data erm?glicht es, auch unstrukturierte Datenquellen wie Textdokumente, Nachrichten oder soziale Medien in die Analyse einzubeziehen. Damit lassen sich Kreditrisiken schneller und pr?ziser erkennen – selbst in volatilen oder wenig transparenten M?rkten.

Zugleich befassen wir uns mit der Bestimmung von systemischen Risiken. Hierbei stellt sich die zentrale Frage, wie Ausf?lle einzelner Marktteilnehmer voneinander abh?ngig sind. Insbesondere entwickeln wir hierzu innovative Ans?tze zur Messung von Kreditnehmerabh?ngigkeiten und -korrelationen. Unsere internationalen Kooperationen mit Banken, Unternehmensberatungen, Aufsichtsbeh?rden und Universit?ten sind daher essenziell, um praxisrelevante und zugleich wissenschaftlich fundierte L?sungen zu entwickeln.

Unser Forschungsgebiet Credit Risk Analytics stellt somit einen Beitrag zur Stabilit?t und Nachhaltigkeit des globalen Finanzsystems dar. Durch die Weiterentwicklung analytischer Methoden leisten wir einen entscheidenden Beitrag zur Früherkennung finanzieller Risiken, zur besseren Steuerung von Kreditportfolios und zur Resilienz von Finanzm?rkten weltweit.