Promotionen

Promotion im Bereich “Herausforderungen in der virtuellen Führung” an der Universität Osnabrück

Promotionszeitraum: seit 2021

Promotion im Bereich „Algorithmic Decision-Making, Forecasting and Economic Behavior in Financial Markets“ an der Georg-August-Universität Göttingen

Promotionszeitraum: seit 2024

Dr. Ibrahim Filiz

Promotion im Bereich „Biases and Heuristics in Portfolio Management – Determinants for non-optimal Portfolio Diversification“ an der Georg-August-Universität Göttingen

Promotionszeitraum: 2014 - 2019

Dissertation hier abrufbar.

Kurzbeschreibung

Die jüngsten Krisen, wie die Finanz- und Wirtschaftskrise oder die Schulden- und Währungskrise haben gezeigt, dass die neoklassische Ökonomie ihre Glaubwürdigkeit verloren hat. Die Eigenschaften des Homo oeconomicus, der eigeninteressiert und rational handelt, seinen eigenen Nutzen maximiert und über vollständige Informationen verfügt, ist während der jüngsten Krisen bei den Kapitalmarktakteuren offensichtlich nicht in Erscheinung getreten.

Mit Anwendung eines empirischen und experimentellen Forschungsansatzes soll das Verhalten der Kapitalmarktakteure aufgeklärt werden. Dabei liegt der Fokus auf den folgenden Forschungsthemen: 1) "Selbstüberschätzung - die Effekte der positiven und negativen Affekte". Die Forschungsfrage hierbei ist, ob der Einfluss der Emotionen auf die Selbsteinschätzung robust gegenüber Lerneffekten ist. Es wird überprüft, ob wiederholte Selbsteinschätzungen dazu führen, dass sich Individuen von der Selbstüberschätzung lösen können. 2) "Diversifikationsverhalten der Kapitalmarktakteure - die Effekte der Selbstüberschätzung". In diesem Zusammenhang soll überprüft werden, wie die Auswirkungen von positiven und negativen Emotionen auf das Diversifikationsverhalten der Wirtschaftssubjekte ist. 3) "Diversifikationsverhalten der Kapitalmarktakteure - die Effekte des Spielerfehlschlusses". Ziel ist es zu untersuchen, wie die Auswirkungen des Spielerfehlschlusses auf das Diversifikationsverhalten der Kapitalmarktakteure sind. Die Dissertation wird kumulativ erarbeitet.

Dr. Jan Judek

Promotion im Bereich „Algorithmic Decision-Making, Economic Behavior and Predictability in Financial Markets“ an der Georg-August-Universität Göttingen

Promotionszeitraum: 2020 – 2023

Dissertation hier abrufbar.

Kurzbeschreibung

Die digitale Transformation bringt immer mehr technische Innovationen hervor, die Auswirkungen auf unser tägliches Leben haben. In einer Vielzahl von Bereichen haben Wirtschaftsakteure zunehmend die Möglichkeit zur Interaktion mit Algorithmen, wie beispielsweise das Angebot von Robo-Advisors zeigt, und damit auch das Geschehen auf den Finanzmärkten zu beeinflussen. Die vorliegende Arbeit hat zum Ziel, das Verhalten von Wirtschaftsakteuren im Umgang mit Algorithmen und deren Bereitschaft zur Nutzung zu untersuchen, um zu einem besseren Verständnis der Algorithm Aversion beizutragen. Die Algorithm Aversion beschreibt die ablehnende Haltung gegenüber dem Einsatz von Algorithmen, welche Wirtschaftsakteure häufig entwickeln, sobald sie erkennen, dass Algorithmen zwar überlegen, aber nicht fehlerfrei sind. Der erste Teil dieser Arbeit umfasst hierzu fünf experimentelle Studien. Der erste Beitrag zeigt, dass die Algorithm Aversion bei wiederholten Aufgaben durch eine zunehmende Erfahrung im Laufe der Zeit teilweise reduziert werden kann. Der zweite Beitrag befasst sich mit der Tragweite einer Entscheidung und zeigt, dass insbesondere in Situationen, die im Fehlerfall schwerwiegende Konsequenzen nach sich ziehen können, häufig auf den Einsatz von Algorithmen verzichtet wird, obwohl deren Nutzung eine höhere Erfolgschance aufweist. Der dritte Beitrag zeigt, dass mögliche Eingriffe eines Nutzers im Prozess der Prognoseerstellung die Algorithm Aversion zuverlässiger reduzieren, wenn diese auf das Prognoseergebnis (Output des Algorithmus), statt auf die Konfiguration (Input eines Algorithmus) gewährt werden. Im vierten Beitrag wird der Einfluss von Stellvertreterentscheidungen auf die Algorithm Aversion untersucht. Das Treffen von Entscheidungen für Dritte führt jedoch nicht zu einer Verringerung des Ausmaßes der Algorithm Aversion. Der fünfte Beitrag zeigt, dass das Entscheidungsverhalten zur Verwendung eines Algorithmus mit der vorherigen Nutzungsrate anderer Wirtschaftsakteure variiert und eine vorherige hohe Akzeptanz eine häufigere Nutzung eines Algorithmus zur Folge hat als eine vorherige schwache Akzeptanz. Gesamtheitlich betrachtet erweist sich die Algorithm Aversion als äußerst robust und kann zu suboptimalen Entscheidungen beitragen. Die Überwindung der Algorithm Aversion ist essenziell, um die großen Potenziale, die technische Innovationen für Prognosen mit sich bringen auszuschöpfen. Zwei weitere Studien bilden den zweiten Teil dieser Arbeit, welche sich in die Literatur zur Güte von Kapitalmarktprognosen einfügen. Während der sechste Beitrag die Güte von Zinsprognosen im lateinamerikanischen Raum untersucht, befasst sich der siebte Beitrag mit Aktienmarktprognosen für drei wichtige Indizes. Insgesamt sind die untersuchten Kapitalmarktprognosen in den meisten Fällen unzureichend. Während die Prognosen im lateinamerikanischen Raum zu einem großen Teil eher die gegenwärtige, statt der zukünftigen Zinsentwicklung widerspiegeln, zeigt sich bei den Aktienindexprognosen, dass Aktienmarktanalysten mehrheitlich die Variabilität der Wirklichkeit unterschätzen und zum Konservatismus neigen. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, die Vorhersagemodelle zu verbessern und flexibler auf neue Entwicklungen zu reagieren.

Dr. Thomas Nahmer

Promotion im Bereich „Financial Market Actors: Cognitive Biases, Portfolio Diversification and Forecasting Ability“ an der Georg-August-Universität Göttingen

Promotionszeitraum: 2016 – 2019

Dissertation  hier aufrufbar.

Kurzbeschreibung

Für Investitionen am Kapitalmarkt spielt die Portfoliotheorie (Markowitz, 1952) eine bedeutende Rolle und bildet nach wie vor eine wichtige Entscheidungsgrundlage für die Strukturierung von Anlageportfolios. Für risikoaverse Anleger ist die Diversifikation der Portfoliobestandteile eine sinnvolle Strategie. Dies gilt immer dann, wenn die zukünftige Preisenwicklung ungewiss ist. Diversifikation ist nur dann nicht sinnvoll, wenn die Kursbewegungen gut vorhersehbar sind. In diesem Fall wäre die optimale Strategie, ausschliesslich in das Wertpapier mit der höchsten erwarteten Wertsteigerung zu investieren (Markowitz, 1991). In der Praxis halten die Anleger jedoch weiterhin unterdiversifizierte Portfolios, die dem Grundsatz der Portfoliotheorie widersprechen. Die ersten drei Studien dieser kumulativen Dissertation befassen sich mit verschiedenen Aspekten des Portfoliomanagements. In der ersten Studie wird mit einer Simulationsrechnung die Eignung von Fine Wine als Diversifikationsinstrument untersucht. Die Ergebnisse für die angegebenen Zeiträume sind ernüchternd. Die Einbeziehung von Fine Wine führt auf Indexbasis zu einer leichten verbesserung der annualisierten Rendite, aber zu einem deutlichen Anstieg des Risikos. Bei der Betrachtung der realen Investitionen kommen die erheblichen Kosten einer Investition in Fine Wine zum Tragen. Der zweite Beitrag untersucht den Einfluss von Herdenverhalten, dem Status-quo-bias und dem Spielerirrtum auf das Diversifikationsverhalten. Weder das Herdenverhalten noch der Spielerirrtum tragen wesentlich zu einer nicht optimalen Portfolioentscheidung bei. Der Irrtum des Spielers jedoch spielt eine wichtige Rolle bei diesen Entscheidungen. Viele Teilnehmer sind begierig darauf, Muster in einer Abfolge zufälliger Ereignisse zu finden und aus diesen Mustern die Abfolge zukünftiger Ereignisse abzuleiten. Und in der dritten Studie wird eine Methode zur Verbesserung der Messung der Risikopräferenz der Probanden vorgestellt. Die experimentelle Erforschung des Diversifikationsverhaltens erfordert eine klare Unterscheidung zwischen risikoaversen, risikoneutralen und risikobehafteten Wirtschaftssubjekten, da Entscheidungen, die für ein risikofreudiges Wirtschaftssubjekt sinnvoll sein können, für ein risikoaverses Wirtschaftssubjekt völlig undenkbar sind und umgekehrt. Die bisher angewandten Verfahren zur Ermittlung der Risikopräferenz weisen eine Reihe von Schwachstellen auf. Daher wird im dritten Beitrag ein neues Verfahren zur Bestimmung der Risikopräferenz vorgeschlagen. Die vierte Studie beschäftigt sich mit dem Einfluss der Stimmungslage auf die Tendenz zum Herdenverhalten im Rahmen von Aktienkursprognosen. Es zeigt sich, dass die die Stimmung tatsächlich einen Einfluss auf die Tendenz zum Herdenverhalten hat. Insbesondere eine neutrale Stimmungslage begünstigt eine Tendenz zum Herdenverhalten. Schließlich wertet die fünfte Studie Realzinsprognosen für den asiatisch-pazifischen Raum aus, um die Prognosefähigkeit der Finanzanalysten beurteilen zu können. Insgesamt lässt sich sagen, dass, zumindest in einigen Ländern und für einige Prognosehorizonte, Prognosen über die zukünftige Zinsentwicklung im asiatisch-pazifischen Raum erfolgreicher sind als in anderen Teilen der Welt.

Dr. Johannes Scheier

Promotion im Bereich „Rationality and Quality of Economic Forecasts” an der Georg-August-Universität Göttingen

Promotionszeitraum: 2009 - 2015

Dissertation hier abrufbar.

Kurzbeschreibung

Wirtschaftsprognosen sollen die Unsicherheit bezüglich der zukünftigen wirtschaftlichen Entwicklung mindern und Planungsprozesse von Regierungen und Unternehmen unterstützen. Empirische Studien bescheinigen ihnen jedoch in aller Regel ein unbefriedigendes Qualitätsniveau. Auf der Suche nach den Ursachen hat sich in Form der Rationalität eine zentrale Grundforderung an die Prognostiker herausgebildet. So müssten offensichtliche und systematische Fehler, wie bspw. regelmäßige Überschätzungen, mit der Zeit erkannt und abgestellt werden. Die erste Studie der Dissertation übt Kritik am vorherrschenden Verständnis der Rationalität. Dieses ist zu weitreichend, weshalb den Prognostikern die Rationalität voreilig abgesprochen wird. Anhand einer neuen empirischen Herangehensweise wird deutlich, dass die Prognosen aus einem anderen Blickwinkel heraus durchaus als rational angesehen werden können. Der zweite Aufsatz zeigt auf, dass in Form von Befragungsergebnissen öffentlich verfügbare Informationen bestehen, die bei geeigneter Verwendung zu einer Verbesserung der Qualität von Konjunkturprognosen beitragen würden. Die Rationalität dieser Prognosen ist daher stark eingeschränkt. Im dritten Papier erfolgt eine Analyse von Prognoserevisionen und deren Ursachen. Dabei zeigt sich überraschend, dass es keinen Zusammenhang zwischen der Rationalität und der Qualität der untersuchten Prognosezeitreihen gibt. Die vierte Studie dient der Präsentation der Ergebnisse eines Prognoseplanspiels, welches den Vergleich der Prognosen von Amateuren und Experten zum Ziel hatte. Es stellt sich heraus, dass die Prognosefehler bemerkenswerte Übereinstimmungen aufweisen.