Die Mathematik-Prüfung ist wohl diejenige, vor der sich die meisten Assessment-Studierenden fürchten. Während man im SGMM noch mit einem Grundvokabular wie reflexive Gestaltungspraxis die 4.0 retten kann, scheitert es bei vielen Studierenden in der Mathematik bereits an den Ableitungen. Und auch im Bachelor wird es für viele nicht besser. Ob es nun um Statistik oder Empirische Wirtschaftsforschung geht, das im Assessment (mehr oder weniger) angeeignete Wissen wird immer wieder aufgegriffen. Doch warum braucht es in der heutigen Zeit, in der uns Modelle und Programme die Rechenarbeit abnehmen, überhaupt Mathematik und Statistik und warum legt die HSG einen so großen Wert darauf ? Im Gespräch mit den drei Professoren wurde daher die Vergangenheit, die Gegenwart und die Zukunft der Mathematik, Statistik und Ökonometrie betrachtet.
Der Fachbereich für Mathematik und Statistik an der HSG vereint drei Lehrstühle. Zwei davon sind, wie der Name bereits vermuten lässt, Mathematik und Statistik. Der dritte im Bunde ist die Finanzmarktökonometrie. Sie bieten Kurse auf allen Stufen der HSG an. Schon ein Blick in die unterrichtenden Themenfelder zeigt, wie relevant der Fachbereich für die HSG ist. Kurse wie «Asset Pricing», «Financial Volatility» oder «Quantitative Risk Management» dürfen an einer Wirtschaftsuniversität wie der HSG nicht fehlen.
Der Fokus im Wandel der Zeit
In den letzten 50 Jahren hat sich viel verändert – auch an der HSG. Vorkenntnisse aus Mathematik, Statistik und Ökonometrie seien früher, laut Professor Fengler, deutlich weniger zentral gewesen als heute. Der Fokus des Fachbereichs habe sich über die Zeit gewandelt. Fengler erwähnt, dass zu Beginn die einfache Lehre im Mittelpunkt stand, während sich heutzutage die Forschung um das Thema Daten und Datenauswertung zu einem der Hauptziele entwickelt hat. Quantitative Methoden stehen nun mehr und mehr im Fokus.
Die Forschung selbst ist ebenso im Wandel. Diese ist über die letzten 50 Jahre immer praxisorientierter geworden. Heute werden regelmässig Artikel über die Anwendbarkeit, der sonst auch theoretisch ausgerichteten Forschung veröffentlicht.
Die verschiedenen Forschungsrichtungen der Professoren sind ein Indiz für die enge Verflechtung aus Praxis und Theorie. So forscht De Giorgi unter anderem daran, wie das Verhalten von Individuen modelliert werden könne, bei denen die Psychologie und Irrationalität eine Rolle spielen, um Fragen in der Finanzwirtschaft zu adressieren. Selektion von Portfolien oder das Pricing von Assets können dabei Anwendungsfelder darstellen.
Mathematik und Statistik an der HSG
«Ich glaube, eine gewisse mathematische Grundlage ist für alle Bereiche, die an der HSG existieren, wichtig». Diese Aussage De Giorgis spiegelt sich in der Kursstruktur der HSG wider. Heutzutage bietet der Fachbereich eine breite Auswahl an Kursen an, um den Studierenden die Möglichkeit zu geben, sich diese relevanten Skills aneignen zu können. Denn dies sei, laut De Giorgi, eine wichtige Aufgabe, um die Integration verschiedener Fähigkeiten und damit den späteren Entscheidungsprozess sicherstellen zu können.
Ein beliebter Weg bei den Studierenden, sich diese Kompetenzen anzueignen, ist das Data Science Fundamentals Zertifikatsprogramm. Dieses wurde 2014 initiiert und durch das Rektorat stark unterstützt, sodass es zu einem Aushängeschild der HSG geworden ist. Wie der Name vermuten lässt, werden den Studierenden dort die Grundlagen rund um Big Data vermittelt, um sie so bestmöglich auf das Berufsleben im digitalen Zeitalter vorzubereiten. Zwar ist Data Science Fundamentals eine Initiative für das Bachelorprogramm, doch sei es laut Fengler auch als Vorbereitung für den Master zu verstehen. Der neu reformierte Master of Economics setze einen immer stärkeren Fokus auf Data Driven Skills. Das Angebot an technischen Kursen wurde ausgeweitet und ein weiterer Ökonometrie-Kurs als Pflichtkurs inkludiert.
Die Digitalisierung im Fachbereich beginnt bereits auf der Assessment-Stufe. So seien die inhaltlichen Themen als Grundlagentheorie gedacht, um die verschiedenen Wissensstände nach dem Gymnasium zu nivellieren. Diese werden den Studierenden aber nicht nur während der Vorlesungen und Übungen nähergebracht, sondern auch online. Mit der Lernplattform e-Maths wird ein reiches Angebot an Übungen digital zur Klausurvorbereitung zur Verfügung gestellt. Im Verlauf der Jahre scheint diese aufwendige Neuerung Früchte zu tragen. Von Jahr zu Jahr nähmen immer mehr Studierende dieses Angebot in Anspruch und die Nutzer würden dementsprechend im Schnitt besser abschneiden.
Was sind die Herausforderungen an die Zukunft?
Doch wie sieht die Zukunft aus? Was wird nach nun 50 Jahren erwartet? Professor De Giorgi befürchtet, dass sich die Mathematik zu einer Black Box entwickeln könne. Dieses Risiko entstehe, da plötzlich Tonnen von Daten durch Machine Learning filtriert werden. Die Entscheidungsträger in Unternehmen sollten daher Kenntnisse haben, um Problematiken in Modellen zu verstehen. Daher müsse es in den kommenden Jahren weiterhin die Aufgabe sein, den Studierenden die Grundlagen zu vermitteln.
«Es gibt viele Methoden, die angewendet werden können, aber alle sind mit einigen Einschränkungen verbunden. Darüber muss man sich bewusst sein». Professor Audrino bekräftigt dies mit der Aussage, dass den Studierenden die Grenzen verschiedener Modelle aufgezeigt werden müssen, um später deren Anwendbarkeit hinterfragen zu können. Viele wüssten, welche Methode sie nutzen müssten, kennen aber nicht deren Grenzen. Ob das Endresultat richtig sei, hänge jedoch von verschiedenen Annahmen ab, die in der Realität oftmals nicht gegeben seien und daher hinterfragt werden müssten. Es reicht eben nicht aus, Zahlen in ein Modell einzusetzen, ohne die dahinterliegenden Prozesse zu verstehen. In einer Beurteilung müssen mögliche Fehlerquellen berücksichtigt werden.