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Kooperationsprojekt mit Munich Re | Divisions Global Direct Credit & Portfolio Management

Ein Wachstumssegment im Portfolio des weltgrößten Rückversicherers Munich Re ist das Direct Credit Business in US Home Loan Mortgage, das als Protagonist in der 2008 US Housing Crisis zur Finanzkrise mit resultierender Kernschmelze des Finanzsektors führte und zu zweifelhafter Berühmheit gelangte.

Die Covid-19-Pandemie setzt seit Anfang 2020 die Kreditqualität von Private Consumers und Mortgage Portfolios in einem globalem Ausmaß in einen nie dagewesenen Stress-Zustand. Vor diesem Hintergrund sind qualitativ hochwertige Schadensprojektionen für das US Home Loan Mortgage Portfolio ist von strategischer Bedeutung für Munich Re.

Aufgaben und Ziele

Wir untersuchen in Kooperation mit Munich Re | Divisions Global Direct Credit & Portfolio Management Aspekte und Wirkungsmechanismen auf die Qualität von US Home Loan Mortgage Portfolios. Wir erlernen und nutzen ausgewählte Methoden der Künstlichen Intelligenz (u.a. extractive & abstractive summarization mit GTP-2, sentiment analysis etc.), um Datenbanken von Freddie Mac & Fannie Mae zu strukturieren und zu analysieren und KI-unterstützt
Projektionen für zukünftige Portfolioschäden herzuleiten.

Die resultierenden Erkenntnisse werden gebündelt in ein Paket bestehend aus Studie, Handlungsempfehlung und Simulationstool und im Management von Munich Re vorgestellt.

Zielgruppe / Credit points: BW/IM/IWI - 4 SWS | 5 ECTS

Leistungsnachweis: Präsentation und schriftliche Ausarbeitung, aktive Partizipation in Diskussionsrunden mit Dozenten und Projektpartner Munich Re, erkenntliche individuelle Leistung am Gesamtprojekt, Besuch(e) des Munich Re Headquarters (sofern möglich)

Termine: Projekt Jour Fixe Donnerstags, 14 Uhr - 17 Uhr mit Kick-off am 17.3., individuelle Termine im Laufe des Semesters und nach Vereinbarung

Teilnehmerzahl:
max. 10 Teilnehmer/innen

Kurssprache: Englisch

Anmeldung: Verbindliche Anmeldung via HSA-Mail-Account (unter Angabe von Namen, Matrikelnummer, Studiengang, Fachsemester) an Prof. Dr. Jianing Zhang (jianing.zhang@hs-augsburg.de), Platzverteilung via first-come-first-served

Selbsteinschreibung (Teilnehmer/in)
Selbsteinschreibung (Teilnehmer/in)