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Studierendenprojekte Portfolio

Entdecken Sie außergewöhnliche Finanzmodellierungs-projekte unserer Studierenden und lassen Sie sich von innovativen Lösungsansätzen inspirieren

Fortgeschritten

Dynamische Bewertungsmodelle für Technologieunternehmen

Ein innovatives DCF-Modell mit adaptiven Wachstumsraten und Monte-Carlo-Simulationen zur Bewertung von Technologie-Startups. Das Projekt berücksichtigt Marktvolatilität und Szenarioanalysen.

Excel Advanced VBA Programming Monte Carlo Szenarioanalyse
Projektdauer: 8 Wochen
Intermediate

Risikomanagement-Dashboard für Portfolioanalyse

Interaktives Dashboard zur Echtzeit-Überwachung von Portfoliorisiken mit automatisierten Kennzahlen und Warn-systemen. Umfasst VaR-Berechnungen und Stresstests.

Power BI DAX Formeln Risikometriken Dashboard Design
Projektdauer: 6 Wochen
Experte

KI-gestützte Kreditrisikobewertung

Machine Learning-Modell zur automatisierten Kreditrisikobewertung mit Predictive Analytics und Scoring-Algorithmen. Integration von externen Datenquellen und Echtzeit-Updates.

Python Machine Learning Predictive Analytics API Integration
Projektdauer: 12 Wochen

Herausragendes Projekt des Semesters

Integrierte ESG-Bewertungsplattform

Eine umfassende Lösung zur Bewertung von Umwelt-, Sozial- und Governance-Faktoren in Investmentportfolios. Die Plattform kombiniert traditionelle Finanzanalyse mit nachhaltigen Bewertungskriterien.

Automatisierte ESG-Datenintegration aus 15+ Quellen
Proprietäre Scoring-Algorithmen für Nachhaltigkeitsbewertung
Interaktive Visualisierungen und Benchmark-Vergleiche
Compliance-Module für EU-Taxonomie und SFDR

Erfahrungen unserer Studierenden

"Die Projektarbeit hat mir ermöglicht, theoretisches Wissen direkt in die Praxis umzusetzen. Besonders wertvoll war die Möglichkeit, mit echten Marktdaten zu arbeiten und innovative Lösungsansätze zu entwickeln."

Sarah Weber
Sarah Weber
Masterstudentin Finanzwirtschaft
127 Projekte in 2025
89% Erfolgsquote
43 Auszeichnungen
15 Industriepartner

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Adresse:
Neuwerkstraße 10
99084 Erfurt, Deutschland

Telefon:
+49 40 288 05 60

E-Mail:
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