Financial Literacy with Python (FLIP)

Finanzmärkte verstehen: Du lernst alles von Geldanlage bis Altersvorsorge und nutzt Programmierung, um finanzielle Entscheidungen datenbasiert zu treffen.

Inhalte

• Was ist Financial Literacy? Warum ist es relevant, sich damit zu beschäftigen?
• Grundlagen: Geld, Funktionen von Geld, Inflation, Zins und Zinseszins, Risiko und Rendite, Volatilität, Währungen, Lebenszyklus, Psychologie des Geldes, Überblick "Persönliches Finanzmanagement"
• Arbeit und Gehalt, Steuern und Abgaben
• Altersversorgung, Rentensystem
• Versicherungen
• Kredite und Anlagen
• Immobilien: Eigen-/Fremdnutzung, Finanzierung
• Renten, Anleihen
• Aktien und Indizes, Aktienanalyse
• ETFs und Fonds
• Rohstoffe und Edelmetalle
• Kryptowährungen
• Die Veranstaltung wird durch Gastvorträge von Experten ergänzt.
• Eine Exkursion zum "Geldmuseum" bei der Deutschen Bundesbank in Frankfurt am Main ist vorgesehen.
• Für die Vertiefung der fachlichen Inhalte im Zusammenhang mit Data Science setzen wir Python mit Jupyter-Notebooks ein. Alle erforderlichen Aspekte zur Nutzung werden besprochen.Wir bieten aber keinen "Programmierkurs" Python an!

Lernziele/Kompetenzen

Die Studierenden sind in der Lage,

• die grundsätzlichen Zusammenhänge und Begriffe der Finanzwirtschaft wie: Geld, Inflation, Rendite, Risiko, Währungen, etc. zu beschreiben.
• Ihr "persönliches Finanzmanagement" als Berufseinsteiger zu betreiben und können finanzielle Entscheidungen, die für Sie im Lauf der nächsten Jahre anstehen, fundiert treffen.
• die Möglichkeiten und Methoden der Disziplin "Data Science" einzusetzen, um Alternativen in finanziellen Entscheidungen zu analysieren und zu bewerten.

Literatur

• Bucher-Koenen, T./ Knebel, C.: Finanzwissen und Finanzbildung in Deutschland: Was wissen wir eigentlich?, Vierteljahrshefte zur Wirtschaftsforschung 1 / 2021, S. 11-32
• Hilpisch, Y.: Python for Finance, 2. Aufl, O'Reilly, 2019
• Lewison, E.: Python for Finance Cookbook, 2. Aufl., Packt, 2022
• Martin, T.: Finanzmathematik, Grundlagen – Prinzipien – Beispiele, 3. Aufl., Hanser 2014
• Stiftung Warentest Finanzen Zeitschrift

Dozentinnen / Dozenten

• Prof. Dr. Frank Dopatka
• Prof. Dr. Michael Gröschel

Empfohlene Vorkenntnisse

• keine

Daten zum Modul

Semester	6/7
Unterrichtssprache	Deutsch und Englisch
Häufigkeit	Unregelmäßig
Kreditpunkte	5
Modulverantwortlich	Prof. Dr. Michael Gröschel
Dauer	1 Semester
Studienleistung	Keine
Prüfungsvorleistung	Keine
Prüfungsleistung	Continuous Assessment (CA)

Semesterwochenstunden

Vorlesung	3 SWS
Übung	1 SWS
Summe	4 SWS

Arbeitsaufwand (work load)

Vorlesung	30 h
Labor	30 h
Selbststudium	30 h
Aufgaben	20 h
Prüfungsvorbereitung	20 h
Workshop	20 h
Summe	150 h