Wissenschaftlich fundierte Finanzanalyse
Unsere Methodologie basiert auf jahrzehntelanger Forschung und evidenzbasierten Ansätzen für präzise Unternehmensanalyse
Forschungsbasierte Grundlagen
Unsere Analysemethoden gründen auf umfassenden wissenschaftlichen Studien und bewährten Prinzipien der Finanzwissenschaft. Jeder Aspekt unserer Herangehensweise wurde durch peer-reviewte Forschung validiert.
Quantitative Bewertungsmodelle
Wir nutzen etablierte Bewertungsmodelle wie das Discounted Cash Flow (DCF) Verfahren und die Multiplikatoranalyse, die auf der Arbeit von Nobelpreisträgern wie Merton Miller und Franco Modigliani basieren.
Diese Modelle werden kontinuierlich an aktuelle Marktgegebenheiten angepasst und durch Machine Learning-Algorithmen verfeinert, um die Prognosegüte zu maximieren.
Behavioral Finance Integration
Wir berücksichtigen psychologische Faktoren und Marktanomalien, die in der traditionellen Finanztheorie oft übersehen werden. Die Arbeiten von Daniel Kahneman und Richard Thaler fließen direkt in unsere Analyseprozesse ein.
Durch die Einbeziehung von Sentiment-Analysen und Marktpsychologie können wir Wendepunkte und Übertreibungen besser identifizieren.
Risikomanagement-Frameworks
Unser Risikomodell basiert auf der Portfoliotheorie von Harry Markowitz und wurde um moderne Risikokennzahlen wie Value at Risk (VaR) und Conditional Value at Risk (CVaR) erweitert.
Zusätzlich integrieren wir ESG-Risiken und Nachhaltigkeitsfaktoren, da diese zunehmend materiellen Einfluss auf Unternehmenswerte haben.
Empirische Validierung
Unsere Methodologie wurde über einen Zeitraum von 15 Jahren kontinuierlich getestet und verfeinert. Wir führen regelmäßige Backtests durch und vergleichen unsere Prognosen mit tatsächlichen Marktergebnissen.
Die Validierung erfolgt durch unabhängige Dritte und wird in Zusammenarbeit mit führenden Universitäten durchgeführt. Unsere Ansätze werden in renommierten Fachzeitschriften publiziert und von der Scientific Community begutachtet.
Besonders stolz sind wir auf unsere Prognosegüte bei Quartalsergebnissen und die frühe Identifikation von Unternehmenskrisen durch unsere Warnsignale.
Praktische Umsetzung
Unsere wissenschaftlichen Erkenntnisse werden in einem strukturierten Dreiphasen-Modell praktisch angewendet. Jede Phase baut auf den vorherigen auf und wird durch spezifische Qualitätskontrollen abgesichert.
Phase 1: Datenerfassung & -validierung
Wir sammeln Daten aus über 40 verschiedenen Quellen und validieren diese durch mehrfache Kreuzprüfungen. Algorithmen erkennen Anomalien und unplausible Werte automatisch.
Besonderes Augenmerk liegt auf der Qualität der Grunddaten, da diese die Basis für alle weiteren Analysen bilden. Wir nutzen sowohl traditionelle Finanzquellen als auch alternative Datenquellen wie Satellitenbilder und Social Media Sentiment.
Phase 2: Modellierung & Analyse
In dieser Phase wenden wir unsere wissenschaftlich fundierten Modelle an. Verschiedene Bewertungsansätze werden parallel durchgeführt und die Ergebnisse miteinander verglichen.
Machine Learning-Algorithmen ergänzen traditionelle Analysemethoden und helfen dabei, komplexe Muster zu erkennen. Szenarioanalysen zeigen mögliche Entwicklungen unter verschiedenen Marktbedingungen auf.
Phase 3: Validierung & Berichterstattung
Alle Analyseergebnisse durchlaufen einen mehrstufigen Validierungsprozess. Senior-Analysten prüfen die Plausibilität und Konsistenz der Ergebnisse.
Die finale Berichterstattung erfolgt in verständlicher Form, ohne dabei die wissenschaftliche Präzision zu verlieren. Unsicherheiten und Risiken werden transparent kommuniziert.
"Die Kombination aus wissenschaftlicher Rigorosität und praktischer Anwendbarkeit ist beeindruckend. Ihre Methodologie setzt neue Standards in der Finanzanalyse."
Professorin für Finanzwirtschaft, Universität Frankfurt
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