Datengewinnung und Szenarioauswahl
Zuerst sammele ich verfügbare Marktdaten, analysiere Liquiditätskennzahlen und prüfe, welche Variablen für das aktuelle Szenario entscheidend sind. Das Ziel ist ein objektives Bild der Marktsituation zu gewinnen.
Analyse historischer Marktphasen
Ich analysiere typische Marktbewegungen, historische Stressphasen und Abwicklungszeiten. So erkenne ich, wie sensibel ein Investment auf externe Schocks reagiert.
Modellauswahl und Annahmen prüfen
Jede Bewertung basiert auf nachvollziehbaren Modellen, die kritisch auf Annahmen und Übertragbarkeit geprüft werden. Unsicherheiten werden transparent gemacht.
Dokumentation und Diskurs
Am Ende dokumentiere ich alle Ergebnisse, Limitationen und offene Fragen, sodass jede Analyse nachvollziehbar bleibt. Ich lade zum offenen Austausch ein, um blinde Flecken zu vermeiden.
Wie sich mein Ansatz von klassischen Methoden unterscheidet
Ansatz: Hinterfragen statt nur anwenden
Klassische Programme setzen oft auf Standardmodelle und vorgefertigte Bewertungsschemata. Ich hingegen hinterfrage jede Annahme und mache Unsicherheiten sowie Limitationen explizit sichtbar.
Empirie statt Theorie im Fokus
Statt rein technischer Analyse binde ich empirische Marktdaten und echte Fallbeispiele ein, um Modelle praxisnäher zu gestalten.
Dynamische Anpassung der Methoden
Bewertungen sind nicht statisch – ich passe Methoden regelmäßig an aktuelle Marktereignisse an und dokumentiere jeden Schritt.
Offene Kommunikation aller Schritte
Transparenz wird großgeschrieben: Jede Quelle, jedes Modell und jede Limitation werden offen kommuniziert und diskutiert.