Syllabus
Registration via LPIS
- Portfoliooptimierung und das Capital Asset Pricing Model
- Schätzung von Kapitalkosten und Kapitalmarkteffizienz
- Die optimale Kapitalstruktur in vollkommenen Kapitalmärkten
- Fremdfinanzierung und Steuern
- Finanzielle Notlage, Managementanreize und Informationasymmetrie
- Dividendenpolitik
Nach Abschluss dieses Kurses sind Absolventen und Absolventinnen in der Lage:
- Wertpapierportfolios zu optimieren, deren erwartete Rendite und Risiko zu berechnen und den Zusammenhang zwischen risikoeffizienten Portfolios und Kapitalkosten herzustellen.
- Das Capital Asset Pricing Modells herzuleiten und dieses modelltheoretische Konzept auf reale Fragestellungen zu übertragen und anzuwenden.
- Die optimale betriebliche Kapitalstruktur in einem vollkommenen Kapitalmarkt zu bestimmen.
- Die optimale betriebliche Kapitalstruktur bei schrittweisem Auflösen der Modellwelt eines vollkommenen Kapitalmarktes zu bestimmen und Zusammenhänge zwischen Kapitalstruktur und Unternehmenswert zu verstehen.
Dieser Kurs stärkt außerdem die Fähigkeiten der Absolventen und Absolventinnen:
- Umfassende Sachverhalte zu erarbeiten und zu systematisieren.
- Durch die aktive Teilnahme an Diskussionen in der Lehrveranstaltung sowie den anhängenden Lernplattformen kritisch zu diskutieren und eigene Standpunkte zu reflektieren.
Aufgrund des prüfungsimmanenten Charakters der Lehrveranstaltung wird eine durchgängige Anwesenheit vorausgesetzt.
Die LV gliedert sich in fünf Einheiten. Der Kurs wird auf Basis der Lernmaterialien in die Grundkonzepte der Finanzwirtschaft und deren Anwendung in der Praxis einführen. Die Lehrveranstaltung vermittelt die Inhalte und die theoretischen Konzepte durch eine Kombination aus Vortrag, Selbstlernphase und Projektarbeiten.
Zu den von den Studierenden zu leistenden Beiträgen zählen die Bearbeitung von 4 Projektaufgaben in Gruppen und 4 In-Class-Tests.
Die wichtigste Teilleistung sind Projektarbeiten in Gruppen, bei denen die unterschiedlichen Themenkomplexe der Lehrveranstaltung im Selbststudium erarbeitet und vertieft werden sollen. Zur Vertiefung des Verständnisses wird je ein Projekt in der Gruppe erarbeitet. Die Ergebnisse (Berechnungen, schriftliches Exposé und Präsentationsunterlagen) sind rechtzeitig vor der jeweiligen Einheit auf Canvas abzugeben. Das vorgegebene Terminfester darf nicht überschritten werden. Zu Beginn der Einheit werden maximal 3 Gruppen per Los ausgewählt um ihre Ergebnisse zu präsentieren. Einzelne Gruppen können auch mehrmals ausgewählt werden.
Die Projektarbeiten dienen dazu, die in der Vorlesung vermittelten Grundkonzepte in ihrer praktischen Anwendung darzulegen und das Verständnis zu vertiefen. Diese Beispiele helfen den Studierenden ihren individuellen Lernerfolg zu überprüfen und ermöglichen ihnen eine effiziente Verteilung der Lernlast über die Dauer der Lehrveranstaltung.
Im Rahmen der insgesamt vier In-Class-Tests ab der zweiten Einheit sind in der Regel 3 Fragen bzw. Fallbeispiele zu bearbeiten, wobei die Wiederholung der Lehrinhalte der jüngsten Einheit im Vordergrund steht.
- 4 Projektarbeiten (4×15=60 Punkte)
- 4 In-Class-Tests (4×10=40 Punkte)
Den eigenen Lernerfolg können die Studierenden über Canvas verfolgen.
Projektarbeiten und In-Class-Tests sind nicht wiederholbare Teilleistungen.
Gesamtpunkte=Projektarbeiten + In-Class-Tests
Notenschlüssel: sehr gut (1) [87.5,100], gut (2) [75,87.5), befriedigend (3) [62.5,75), genügend (4) [50,62.5), nicht genügend (5) [0,50)
Positiver Abschluss der Orientierungslehrveranstaltungen Orientierungskurs Finanzwirtschaft und Internes Rechnungswesen.
- Basiswissen in Finanzwirtschaft
- Basiswissen in Statistik (Varianz, Kovarianz, lineare Regression)
- Basiswissen in linearer Algebra (Matrixrechnung, Lösen von Gleichungssystemen)
- Basiskenntnisse in Excel
- Englischkenntnisse
stefan.bogner@wu.ac.at, daniela.kremslehner@wu.ac.at
Allgemeine Fragen zum Programm richten Sie bitte an: fire@wu.ac.at
Bei inhaltlichen Fragen sowie technischen Problemen (betreffend z.B. die Gruppenarbeiten, InClass-Tests) kontaktieren Sie bitte den Tutor Tobias Bechthold (tobias.bechthold@wu.ac.at ).
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