Der Bundesverband Alternative Investments (BAI) zeichnet vier wissenschaftliche Arbeiten aus. Prämiert wurden Arbeiten in vier verschiedenen Kategorien, für Gewinner gab es ein Preisgeld in Höhe von 10.000 Euro. Der BAI verleiht den Wissenschaftspreis für exzellente wissenschaftliche Arbeiten im Bereich Alternative Investments insgesamt zum vierzehnten Mal.
Ein unabhängiges Expertengremium aus Praxis und Wissenschaft wählte die Gewinnerarbeiten aus. Dirk Schiereck von der TU Darmstadt und BAI-Vorstandsmitglied Rolf Tilmes überreichten die Preise.
„Auch in diesem Jahr sind die Gewinnerarbeiten wieder auf sehr hohem wissenschaftlichem Niveau und sind allesamt preiswürdig. Das ist ganz im Sinne der Wissenschaft und auch der Alternativen Investment Industrie, welche dadurch auch partizipiert“, sagte Schiereck in der Laudatio.
Auszeichnungen in vier Kategorien
In der Kategorie Bachelorarbeiten überzeugte die Arbeit von Finn Cuber das Gremium. Er vergleicht das Black-Scholes-Modell und das Heston-Nandi-Modell hinsichtlich ihrer Leistungsfähigkeit bei der Schätzung von Optionspreisen.
Markus Bilz gewann die Kategorie Masterarbeiten. Seine Arbeit untersucht die Potenziale von Machine Learning (ML) für die Klassifizierung von Optionstrades nach dem Initiator des Trades als Alternative zu klassischen Strategien wie dem Lee-Ready-Algorithmus.
In der Kategorie Dissertationen siegte die Arbeit von Alexander Jürgens. Die Dissertation beschäftigt sich mit der Zyklizität und Heterogenität der Performance und Wertschöpfungshebel von Private-Equity-Investments. Die Arbeit unterstreicht die Bedeutung umfangreicher Daten und stellt neue statistische Methoden vor, um zuverlässig kompetente PE Firmen zu identifizieren.
In der Kategorie sonstige wissenschaftliche Arbeiten überzeugte die Arbeit von dem Autorenteam Söhnke Bartram, Mark Grinblatt und Yoshio Nozawa, die sich mit dem Verhältnis von Buchwert zu Marktwert bei Unternehmensanleihen beschäftigt. Bei den höchsten Verhältnissen können vorrangige Anleihen 3 bis 4 Prozent höhere Renditen pro Jahr erwirtschaften.