Angebotene Master- & Diplomarbeitsthemen Thema 1: Genauigkeit

UNIVERSITÄT ZU KÖLN
Seminar für ABWL und Unternehmensfinanzen
Direktor: Univ.-Prof. Dr. Dieter Hess
Universität zu Köln
Seminar für ABWL und
Unternehmensfinanzen
Albertus-Magnus-Platz
50923 Köln
Tel. 0221 / 470-7876
Fax. 0221 / 470-7466
Angebotene Master- & Diplomarbeitsthemen
Master- & Diplomarbeiten am Seminar für Corporate Finance können sowohl theoretisch als auch
empirisch verfasst werden. Die genauen Themenstellungen einzelner Arbeiten liegen meist nahe
beieinander, damit die Studenten bei der Literaturrecherche oder auch bei der empirischen Analyse
zusammenarbeiten können. Es fertigt jedoch jeder Student seine eigene Abschlußarbeit unabhängig
von den anderen Kandidaten an und wird individuell bewertet. Um empirische Analysen effizient
durchführen zu können, stellt das Seminar einen leistungsfähigen Server mit der benötigten Statistiksoftware (SAS) zur Verfügung. Vor Ende der Bearbeitungszeit stellt jeder Student die Ergebnisse seiner Arbeit in einem Master- & Diplomandenseminar vor. Abschlußarbeiten können in Deutsch oder
Englisch verfasst werden.
Thema 1: Genauigkeit von Gewinnschätzungen
Betreuer: Niklas Blümke, Alexander Stolz
Die Genauigkeit von Gewinnschätzungen spielt eine wichtige Rolle in der effizienten Allokation
von Investitionskapital, da zukünftige Gewinne grundlegende Parameter in Modellen der Unternehmensbewertung darstellen. Sell-Side Analysten können dabei mit ihren professionellen Unternehmensanalysen, sowie daraus abgeleiteten und veröffentlichten Gewinnschätzungen zur
Verminderung von Informationsasymmetrien in Kapitalmärkten beitragen. Für Investoren ist es
von großem Interesse gute von schlechten, d.h. genaue von ungenauen Analysten/Gewinnschätzungen zu unterscheiden. Im Rahmen der Masterarbeit sollen zunächst die Rolle
von Sell-Side Analysten in Kapitalmärkten diskutiert, sowie wichtige Einflussgrößen auf die Genauigkeit ihrer Gewinnprognosen vorgestellt werden. Anschließend sollen anhand einer eigenständigen empirischen Untersuchung Modelle aus der einschlägigen Literatur nachgeschätzt und
erweitert werden.
Hinweis: Für den empirischen Teil der Masterarbeit wird ein Zugang zu internen Servern und der
Statistik-Software SAS bereitgestellt.
Thema 2: Einfluss von volkswirtschaftlichen Indikatoren auf die Risikoprämie
der Eigenkapitalgeber
Betreuer: Ramtin Monazahian
Die erwarteten Eigenkapitalkosten sind für die Bewertung von Unternehmen und M&ATransaktionen von zentraler Bedeutung. Eigenkapitalgeber bilden auf Basis der erwarteten Eigenka-
pitalkosten ihre Renditeforderungen für Investitionsprojekte (z.B. Unternehmensübernahmen). Zur
Schätzung der Eigenkapitalkosten finden sich in der Literatur neoklassische Kapitalmarktmodelle,
allen voran das Capital Asset Pricing Model (CAPM). Als Alternative bieten sich Barwertmodelle an,
die implizite Kapitalkosten (ICC) aus Gewinnschätzung von Finanzanalysten und Börsenkursen zukunftsgerichtet ableiten. In der Praxis dominieren die Kapitalmarktmodelle, während in jungen Forschungsbeiträgen vermehrt für die Schätzung von ICC plädiert wird. Im Rahmen der Arbeit sollen
diverse Paper und verschiedene Modelle kritisch diskutiert werden. Anschließend soll das Residualgewinnmodell von Gebhardt/Lee/Swaminathan (2001) empirisch analysiert werden.
Thema 3: Genauigkeit der Schätzung erwarteter Renditen
Betreuer: Martin Meuter
Die Schätzung erwarteter (Aktien-)Renditen spielt sowohl in der Praxis, als auch in aktueller Forschung in dem Bereiche Finance eine wichtige Rolle. In einer aktuellen Studie untersucht Lewellen
(2014) die Schätzgenauigkeit erwarteter Renditen, die mithilfe von Fama-MacBeth Regressionen und
diversen Firmcharakteristika ermittelt werden. Die so geschätzten erwarteten Renditen liefern anscheinend verlässlichere Werte als implizite Schätzungen mittels Gewinnprognosen und den am
Markt beobachteten Preisen. Ziel der Arbeit ist es, zunächst, erwartete Renditen mit Lewellens Methode, sowie verschiedenen Implied Cost of Capital (ICC) Modellen zu berechnen. Anschließend soll
die Schätzgenauigkeit der Modelle empirisch analysiert und miteinander verglichen werden.

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