Innovative Bewertungsmethoden für die moderne Finanzanalyse
Wir entwickeln seit 2018 bahnbrechende Ansätze zur Unternehmensbewertung und setzen neue Standards in der quantitativen Analyse. Unsere Forschung verbindet traditionelle Bewertungsmodelle mit modernen Datenanalyseverfahren.
Unser Forschungsansatz
Seit 2018 arbeiten wir an der Weiterentwicklung klassischer DCF-Modelle durch die Integration von Machine Learning und alternativen Datenquellen. Was uns unterscheidet, ist die Kombination aus akademischer Tiefe und praktischer Anwendbarkeit.
- Hybride Bewertungsmodelle mit KI-gestützter Risikoanalyse
- ESG-Integration in traditionelle Bewertungsframeworks
- Szenario-basierte Monte-Carlo-Simulationen
- Branchenspezifische Multiples-Kalibrierung
- Verhaltensökonomische Faktoren in der Bewertung
Entwicklungsgeschichte unserer Methoden
Grundlagenforschung und erste Prototypen
Entwicklung der ersten algorithmischen Ansätze zur Bewertung von Technologieunternehmen. Integration von Patent- und Forschungsdaten in klassische DCF-Modelle. Erste Pilotprojekte mit mittelständischen Unternehmen zeigten eine 23% höhere Genauigkeit gegenüber Standardmethoden.
ESG-Integration und Nachhaltigkeitsbewertung
Pionierarbeit bei der quantitativen Messung von ESG-Risiken in der Unternehmensbewertung. Entwicklung eines proprietären Scoring-Systems, das Nachhaltigkeitsfaktoren direkt in den Diskontierungssatz integriert. Zusammenarbeit mit drei deutschen DAX-Unternehmen zur Validierung der Methodik.
KI-gestützte Szenarioanalyse
Implementierung von Machine Learning-Algorithmen zur automatischen Generierung von Bewertungsszenarien. Unser System kann jetzt über 10.000 Marktszenarien in Echtzeit verarbeiten und dabei makroökonomische Unsicherheiten präziser abbilden als herkömmliche Methoden.
Verhaltensökonomische Bewertungsmodelle
Neueste Entwicklung integriert Behavioral Finance-Erkenntnisse direkt in die Bewertungslogik. Berücksichtigung von Marktanomalien und irrationalen Investorenverhalten führt zu realistischeren Bewertungsergebnissen, besonders in volatilen Marktphasen.
Unsere Expertise in Zahlen
Nach sieben Jahren intensiver Forschung und Entwicklung haben wir messbare Fortschritte in der Bewertungsgenauigkeit erreicht. Unser Team kombiniert akademische Expertise mit praktischer Markterfahrung.
Bewertungsprojekte
Höhere Genauigkeit
Forschungspublikationen
Patentanmeldungen
Dr. Henrik Waldmann
Leiter Quantitative Methoden
Prof. Mattis Richter
Forschungskoordinator KI-Bewertung