Fachgruppe Quantitative Methoden
Quantitative Methoden – Statistik, Finance & Data Science
Wer Märkte verstehen, Risiken bewerten oder Daten zum Sprechen bringen will, braucht mehr als Intuition – er braucht Methode. Die Fachgruppe Quantitative Methoden lehrt genau das: das analytische Handwerkszeug für eine Wirtschaft, in der Entscheidungen zunehmend auf Basis von Daten, Modellen und Algorithmen getroffen werden.
Unsere Studierenden lernen nicht nur, wie Formeln funktionieren, sie lernen, wie man mit ihnen denkt. Von der Wahrscheinlichkeitstheorie bis zum maschinellen Lernen, von der Portfoliooptimierung bis zur KI-gestützten Datenanalyse: Wir bauen Kompetenz auf, die in der Praxis trägt.
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Wir vermitteln mathematisch-statistische Kompetenz als Grundlage für Finance, Risikomanagement und Data Science – praxisnah, anwendungsorientiert und kritisch reflektiert. Durch die Einbindung von Unternehmen in unsere Lehre bereiten wir Studierende auf quantitative, datengetriebene Berufsfelder in Management, Finanzwirtschaft und Consulting vor |
Was wir lehren
Quantitative Methoden sind in den Wirtschaftswissenschaften kein Selbstzweck. Sie sind das Werkzeug, mit dem sich Muster in Daten erkennen, Risiken kalkulieren und Entscheidungen absichern lassen. Unser Lehrangebot spannt einen Bogen vom mathematischen Handwerkszeug im ersten Semester bis zu Machine-Learning-Projekten mit echten Unternehmensdaten im Master.
Die acht Themenschwerpunkte unserer Fachgruppe greifen dabei ineinander: Wer im Bachelor die statistischen Grundlagen legt, kann im Master auf ihnen aufbauen – in Finance, Data Science oder Risikomanagement. Diese Verbindung ist kein Zufall, sondern Programm
| Themenschwerpunkte | Module | Niveau |
| Mathematische Grundlagen | QM I · QM II · Finance V | Bachelor |
| Wahrscheinlichkeit & Statistik |
QM II · QM III · Finance IV · Quant. Risikomgmt. |
Bachelor / Master |
| Finance & Kapitalmarkt | Finance IV · Finance V · Finance VI | Bachelor |
| Data Science & Machine Learning | Data Analytics · Data Science for Business · Data Analytics & AI | Master |
| IT & Programmierung | IT for Finance I · IT for Finance II | Bachelor |
| Risikomanagement | Finance VI · Quant. Risikomanagement · QM III |
Bachelor / Master |
| Entscheidung & Optimierung | Betriebsw. Entscheiden & Optimieren | Master |
| Beratung & Digitalisierung | Consulting & Information Systems · Consulting & Business Informatics | Bachelor / Master |
Mit den Tools der Praxis arbeiten
Theorie ist das Fundament, aber Kompetenz zeigt sich im Umgang mit echten Daten und realen Werkzeugen. Deshalb ist der Einsatz aktueller Tools in unserer Lehre kein Add-on, sondern integraler Bestandteil. Unsere Studierenden arbeiten unter anderem mit:
- Python: Für Datenanalyse, anspruchsvolle quantitative Modellierungen und Machine Learning
- SQL: Für die Verarbeitung und anschließende Analyse großer Datenmengen im Kapitalmarkt- und Unternehmenskontext
- NoCode: Für visuelle, workflow-basierte Data-Science-Projekte
- Excel:Für Finanzmodellierung und einfachere quantitative Modellierungen und Auswertungen
- Generative KI: Sparringspartner, Tutor und daten-analytisches Werkzeug
| Die Kombination aus klassischer Methodik und modernen Tools macht unsere Absolventinnen und Absolventen fit für Berufsfelder, in denen beides gefragt ist: analytisches Denken und technische Handlungsfähigkeit. |
Lernen mit echten Daten – und echten Partnern
Der kürzeste Weg zwischen Hochschule und Berufspraxis führt über reale Aufgabenstellungen. Mehrere unserer Module sind deshalb bewusst als Kooperationsprojekte angelegt: Studierende arbeiten mit Datensätzen und Use Cases von Unternehmen aus den Bereichen Finance, Asset Management, Consulting und weiteren Branchen. Unsere Studierenden präsentieren ihre Ergebnisse am Ende vor echtem Publikum, unseren Praxispartnern.
Darüber hinaus bringen wir regelmäßig Gastreferentinnen und -referenten aus der Praxis in unsere Lehrveranstaltungen: aus Banken, Versicherungen, Beratungsunternehmen und dem Asset Management. Diese Perspektiven schließen die Lücke zwischen Modell und Markt.
Forschung, die in die Praxis wirkt
Gute Lehre entsteht aus lebendiger Forschung. Die Mitglieder unserer Fachgruppe forschen an der Schnittstelle von Methodik und Anwendung: Aktuelle Schwerpunkte umfassen Personenversicherungsmathematik, Risikotheorie, Finanzmarktökonometrie, Asset Allocation und AI Adoption. Ein Teil der Fachgruppe arbeitet in der Forschungsstelle FaRis, die sich auf versicherungs- und finanzwirtschaftliche Risikoforschung spezialisiert hat.
Unsere Forschungsfragen entstehen oft im Kontakt mit der Praxis und fließen wieder in die Lehre ein. Was im Seminar als Fallstudie erscheint, ist häufig nah an aktuellen Fragestellungen aus Unternehmen, Regulierungsumfeld oder Kapitalmärkten.
Die Menschen hinter den Methoden
Unsere Fachgruppe vereint Professorinnen und Professoren mit ausgewiesener Expertise in Statistik, Finanzwirtschaft, Data Science und Wirtschaftsinformatik. Was uns verbindet, ist ein gemeinsames Verständnis: Quantitative Kompetenz entsteht nicht durch Auswendiglernen von Verfahren, sondern durch das Einüben von Denkweisen – im Dialog, an echten Problemen, mit relevantem Werkzeug. Detaillierte Profile, Forschungsschwerpunkte und Publikationen finden Sie auf den persönlichen Seiten der Lehrenden.
Die Professoren der Fachgruppe
Fachgruppensprecher:
Mitglieder der Fachgruppe:
Prof. Dr. Felix Miebs (Vertretung des Fachgruppensprechers)
Gemeinsam mehr erreichen – für Unternehmen & Partner
Wir glauben, dass die besten Lerneffekte an den Stellen entstehen, wo Hochschule und Unternehmenspraxis sich berühren. Deshalb laden wir Unternehmen aktiv ein, Teil unserer Lehre zu werden – nicht als Sponsor, sondern als inhaltlicher Partner.
Mögliche Formate der Zusammenarbeit:
- Gastvortrag oder Praxisimpuls in einer laufenden Lehrveranstaltung
- Bereitstellung eines realen Datensatzes oder Use Cases für ein studentisches Projektmodul
- Gemeinsame Betreuung von Bachelor- oder Masterarbeiten
- Lehrauftrag durch eine Expertin oder einen Experten aus Ihrem Unternehmen
- Firmenseminar oder Workshop als ergänzende Veranstaltung
Wenn Sie Interesse an einer Kooperation haben, sprechen Sie uns gerne direkt an. Wir freuen uns auf den Austausch.
