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Der Kurs vermittelt die theoretischen und praktischen Grundlagen der Zinsrechnung und der Modellierung von Zinsstrukturen auf Finanzmärkten. 
Behandelt werden zentrale Zinsbegriffe, verschiedene Verzinsungskonzepte sowie Zero- und Yield-Sätze und Terminsätze. Darauf aufbauend werden Bewertungsansätze für Finanzinstrumente, Arbitragemodelle und die Bewertung einfacher Terminkontrakte eingeführt.
Ein Schwerpunkt liegt auf der Modellierung von Zinsstrukturkurven, insbesondere mittels Bootstrapping, Nelson-Siegel- und Svensson-Ansatz sowie dem dynamischen Nelson-Siegel-Modell zur Prognose der Zinsstruktur.
Anwendungen aus Geld- und Kapitalmärkten runden den Kurs ab.

Zum Inhalt der regulären Veranstaltung: Aufbauend auf den im Modul "Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung" vermittelten Konzepten der Wahrscheinlichkeitstheorie werden die Studierenden die Fähigkeit zur Auswertung der Information in Zufallsstichproben und wirtschaftsstatistischen Daten besitzen. Insbesondere werden Sie die Kompetenz zur sachgerechten Anwendung statistischer Schätzverfahren und Tests sowie zur Beurteilung und Interpretation statistischer Ergebnisse erwerben.

Im Rahmen der Veranstaltung "Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung" werden die wichtigsten Grundlagen und Methoden vermittelt. Dabei umfasst die deskriptive Statistik verschiedene Fragestellungen der Datenerhebung sowie Methoden, mit denen ein gegebenes Datenmaterial übersichtlich dargestellt bzw. durch wenige aussagekräftige Zahlen wie Lageparameter, Streuungsmaße oder Korrelationskoeffizienten charakterisiert werden können. Die Wahrscheinlichkeitsrechnung befasst sich zunächst mit den grundlegenden Begriffen, wobei vor allem Zufallsvorgänge, die sich durch sogenannte Zufallsvariablen beschreiben lassen, im Vordergrund des Interesses stehen. Außerdem werden mit dem Gesetz der großen Zahlen und dem zentralen Grenzwertsatz zwei wichtige Sätze der Wahrscheinlichkeitsrechnung vorgestellt.

Die Veranstaltung richtet sich an Studierende der Wirtschaftswissenschaften mit grundlegenden Kenntnissen in deskriptiver und schließender Statistik. 
Die Vorlesung bietet eine praxisorientierte und theoretisch fundierte Einführung in die Methoden der Ökonometrie und vermittelt statistische Verfahren, die im Rahmen der empirischen Überprüfung ökonomischer Modelle (Hypothesentests bzw. Plausibilitätsprüfungen) Anwendung finden. In der ergänzenden Übung wird der Vorlesungsstoff anhand praktischer Anwendungen vertieft.

The goal is to familiarize students with the theoretical foundations in asset pricing, as well as to provide them with the relevant skills to conduct empirical tests. After attending the course, students should have a basic understanding of prices in financial markets and be able to conduct empirical asset pricing tests.

Contents:

Overview of asset pricing topics, risk aversion and risk premium
Stochastic discount factor (SDF)
Mean-variance and beta pricing
Contingent claims and discount factors
Factor pricing
Empirical asset pricing methodologies