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Finanzmodellierung für Analysten

Finanzanalyse neu gedacht

Seit 2019 entwickeln wir quantitative Methoden, die komplexe Finanzmodelle in verständliche Entscheidungsgrundlagen verwandeln. Unser Team aus ehemaligen Investmentbankern und Datenanalysten hat bereits über 200 Unternehmen bei strategischen Finanzentscheidungen begleitet.

89% Präzisere Prognosen
200+ Projekte

Unsere Methodik

Drei Säulen bilden das Fundament unserer Finanzanalyse-Philosophie. Jede basiert auf jahrelanger Praxiserfahrung und wissenschaftlichen Erkenntnissen.

  • Quantitative Risikobewertung
  • Adaptive Modellierung
  • Verhaltensökonomische Integration

Quantitative Risikobewertung

Stochastische Modelle und Monte-Carlo-Simulationen ermöglichen es uns, Risiken nicht nur zu identifizieren, sondern auch deren Auswirkungen zu quantifizieren. Anstatt auf historische Daten zu vertrauen, entwickeln wir dynamische Szenarien.

Multivariate Analyse

Korrelationen zwischen verschiedenen Marktfaktoren werden in Echtzeit analysiert und in die Risikomodelle integriert.

Stress-Testing

Systematische Belastungstests simulieren extreme Marktbedingungen und decken versteckte Vulnerabilitäten auf.

Adaptive Modellierung

Märkte verändern sich schneller als traditionelle Modelle angepasst werden können. Unsere selbstlernenden Algorithmen erkennen Strukturbrüche und passen Parameter automatisch an neue Marktregime an.

Regime-Detection

Automatische Erkennung von Marktphasen und entsprechende Anpassung der Modellparameter für präzisere Vorhersagen.

Non-lineare Zusammenhänge

Komplexe Wechselwirkungen werden durch neuronale Netzwerke und Ensemble-Methoden erfasst.

Verhaltensökonomische Integration

Rationale Märkte existieren nur in der Theorie. Wir integrieren Verhaltensanomalien und psychologische Faktoren in unsere Finanzmodelle, um realistische Prognosen zu erstellen.

Sentiment-Analyse

Stimmungsindikatoren aus Nachrichten und sozialen Medien fließen als zusätzliche Datenpunkte in die Modellierung ein.

Heuristik-Modelle

Systematische Verzerrungen und kognitive Biases werden mathematisch modelliert und in Prognosen berücksichtigt.

Innovation durch Expertise

Unser interdisziplinäres Team vereint mathematische Präzision mit praktischer Finanzmarkt-Erfahrung. Diese Kombination ermöglicht Durchbrüche dort, wo traditionelle Ansätze scheitern.

Eigenentwickelte Algorithmen

Proprietäre Machine-Learning-Modelle, die speziell für deutsche Finanzmärkte trainiert wurden und lokale Besonderheiten berücksichtigen.

Real-Time Processing

Hochfrequente Datenströme werden in Millisekunden verarbeitet, um auch bei volatilen Märkten präzise Entscheidungen zu ermöglichen.

Sektorspezifische Modelle

Branchen haben unterschiedliche Risikoprofile. Unsere spezialisierten Modelle berücksichtigen industryspezifische Faktoren und Zyklen.

Dr. Annika Bergmann

Leitende Quantitative Analystin

"Die Verbindung von akademischer Forschung und praktischer Anwendung ist das, was unsere Modelle so effektiv macht. Wir übersetzen komplexe mathematische Konzepte in konkrete Handlungsempfehlungen."