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Research

Our main research fields are empirical methods of finance and financial risk management, especially market and credit risk management and operative and strategic bank control. In this research field, we mainly focus on quantification and estimation of crucial parameters (PD, LGD, EAD, correlation), pricing and risk management of credit derivatives and structured financial instruments, implementation of banking and insurance regulatory frameworks (e.g. “Basel III”, "Solvency"), forecasting of bank specific risks as well as stress testing and validation methods. In Data Science and Machine Learning we focus on risk and price prediction for financial institutions and Explainable AI.

Our research papers have been published in a wide range of international top journals including the Journal of Banking and Finance, European Journal of Operational Research, Journal of Risk and Insurance, Review of Derivatives Research, Journal of Real Estate Finance and Economics, Journal of Futures Markets, Journal of Risk, Journal of the Royal Statistical Society, European Financial Management, European Journal of Finance, Journal of Credit Risk, Journal of Fixed Income, Risk Magazine, Journal of International Money and Finance and International Journal of Forecasting.

Real Estate Finance

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Research contributions

Publications

Publications

Real Estate Finance

Der Forschungsbereich Real Estate Finance beschäftigt sich mit finanzwirtschaftlichen Fragestellungen rund um Immobilienmärkte und immobilienbezogene Kapitalanlagen. Im Fokus stehen die Analyse von Rendite-Risiko-Profilen, die Bewertung von Immobilieninvestitionen sowie die Interaktion zwischen Immobilien und Finanzmärkten.

Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Untersuchung börsennotierter Immobilienunternehmen (REITs), deren Preisbildung und Risikostrukturen. Dabei kommen moderne empirische Methoden zum Einsatz, um die zeitliche Dynamik von Marktverhalten und Einflussfaktoren zu erfassen. Neben klassischen ökonometrischen Verfahren werden zunehmend auch Ansätze aus dem Bereich des maschinellen Lernens verwendet, um komplexe Zusammenhänge transparent und erklärbar zu machen.

Darüber hinaus widmet sich die Forschung aktuellen Entwicklungen wie der Digitalisierung von Vermögenswerten und der Entstehung virtueller Immobilienmärkte. Auch die Wechselwirkungen zwischen Immobilienanlagen und alternativen Anlageklassen – etwa Kryptowährungen – werden analysiert, um neue Formen der Kapitalallokation besser zu verstehen.

Ziel ist es, ein tieferes Verständnis für die Funktionsweise und die Rolle von Immobilien im Finanzsystem zu schaffen und fundierte Entscheidungsgrundlagen für Wissenschaft, Praxis und Regulierung bereitzustellen.

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