Menu

Investment & Risk Management

Niveau

Einführung und Vertiefung

Lernergebnisse der Lehrveranstaltungen/des Moduls

Die Studierenden sind in der Lage:
• Investitionsrechnungen und Life-Cycle-Costing zu verstehen und anzuwenden
• Kreditfinanzierungen zu verstehen und anzuwenden
• Finanzinstitutionen zu identifizieren und deren Zusammenhänge zu analysieren
• Finanzanlagen zu identifizieren und kritisch zu reflektieren
• Finanzierungsmethoden und Bewertungen für Infrastruktur und Immobilien zu identifizieren und anzuwenden

Voraussetzungen der Lehrveranstaltung

keine

Lehrinhalte

• Investitionsrechnung und Life-Cycle-Costing (Dynamische und moderne Ansätze)
• Kreditfinanzierung (Darlehen, Anleihe)
• Beteiligungsfinanzierung (Aktien)
• Finanzinstitutionen
• Derivate
• Marktrisiko und Management
• Verhaltensökonomie
• Finanzierung und Bewertung von Infrastruktur und Immobilien

Empfohlene Fachliteratur

• Consoli, S., Reforgiato Recupero, D., & Saisana, M. (Hrsg.). (2021). Data Science for Economics and Finance: Methodologies and Applications. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-66891-4
• Guerard, J. B., Saxena, A., & Gültekin, M. N. (2022). Quantitative Corporate Finance. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-87269-4
• Has, M. (2024). Sustainable products: Life cycle assessment, risk management, supply chains, eco-design (2nd Aufl.). De Gruyter.
• Hull, J. (2023). Risk management and financial institutions (Sixth edition). Wiley.
• Saraiva, R., & Pardal, P. A. (Hrsg.). (2024). Sustainable Finances and the Law: Between Public and Private Solutions (Bd. 16). Springer Nature Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-031-49460-4
• Schoenmaker, D., & Schramade, W. (2023). Corporate Finance for Long-Term Value. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-031-35009-2
• Soldatos, J., & Kyriazis, D. (Hrsg.). (2022). Big Data and Artificial Intelligence in Digital Finance: Increasing Personalization and Trust in Digital Finance using Big Data and AI. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-94590-9
• Thewissen, J., Arslan-Ayaydin, Ö., Westerman, W., & Dorsman, A. (Hrsg.). (2024). The ESG Framework and the Energy Industry: Demand and Supply, Market Policies and Value Creation. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-031-48457-5

Bewertungsmethoden und -Kriterien

Klausur

Unterrichtssprache

Englisch

Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits

5

E-Learning Anteil in %

30

Semesterwochenstunden (SWS)

2.5

Geplante Lehr- und Lernmethode

Blended Learning

Semester/Trisemester, In dem die Lehrveranstaltung/Das Modul Angeboten wird

2

Name des/der Vortragenden

STGL

Studienjahr

Kennzahl der Lehrveranstaltung/des Moduls

IRM

Art der Lehrveranstaltung/des Moduls

Integrierte Lehrveranstaltung

Art der Lehrveranstaltung

Pflichtfach

Praktikum/Praktika