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Modulnummer

3. Semester

60 h

Credits

Modulverantwortliche:r

Lehrende:r

Die Studierenden

• sind in der Lage, Risiken zu quantifizieren und eine Risikoanalyse durchzuführen
• lernen Risiken durch Wahrscheinlichkeitsverteilungen von Zufallsvariablen zu beschreiben
• können verschiedene Risikokennzahlen berechnen, interpretieren und anwenden
• erkennen Abhängigkeiten von Teilrisiken und können in einfachen Fällen eine Gesamtbewertung vornehmen
• sind fähig, Risikoszenarien mit Excel und Risk-Kit zu simulieren
• verfügen über Kenntnisse, um Stärken und Schwächen eines Risikomodells zu beurteilen
• können statistische Daten zu Nachhaltigkeitsthemen analysierenkönnen einen wissenschaftlichen Sachverhalt in kurzer Zeit fundiert darstellen,
• sind in der Lage, eine quantitative Studie durchzuführen (z.B. in der Masterarbeit)ihre Masterarbeit und das methodische Vorgehen im sachlichen Zusammenhang zu begründen und im Diskurs zu argumentieren

• Darstellung und Information über die Anforderungen an Masterarbeiten
• Wiederholung der Grundsätze des wissenschaftlichen Arbeitens
• Konzeptionelle Vorstellung und intensive Erörterung von Inhalten und Themenstellungen der individuellen Masterarbeiten

• Statistische Grundlagen (Verteilungen, Korrelationen, Grenzwertsätze, Konfidenzintervalle, Testtheorie)
• Risikomaße (Value at Risk, Expected Shortfall, Standabweichung, Semi-Varianz u.a.)
• Portfoliotheorie (Rendite/Risiko-Kombination, Beta-Faktor)
• lineare, multilineare und stochastische Regressionsanalyse
• Simulationen mit Excel (Gesamtschäden, Schadensprozesse, abhängige Risiken, multivariate Normalverteilung)

• Rossig, W., Prätsch, J.: Wissenschaftliche Arbeiten
• Kollmann, T., Kuckertz, A., Stöckmann, Ch.: Das 1 X 1 des Wissenschaftlichen Arbeitens, Wiesbaden: Springer/
• Cottin C., Döhler S.: Risikoanalyse. Modellierung, Beurteilung und Management von Risiken mit Praxisbeispielen, Wiesbaden: Springer Spektrum, akt. Auflage
• Romeike F., Stallinger M., Stochastische Szenariosimulation in der Unternehmenspraxis, Wiesbaden, Springer Gabler
• Wüst, K.: Risikomanagement. Eine Einführung mit Anwendung von Excel, München: UTB, akt. Auflage
• Finke R. Grundlagen des Risikomanagements. Quantitatives Risikomanagement - Methoden für Einsteiger und Praktiker, Weinheim: Wiley, akt. Aufl.
• Auer B., Rottmann H.: Statistik und Ökonometrie. Eine anwendungsorientierte Einführung, Wiesbaden: Springer, akt. Aufl.
• Bourier, G.: Beschreibende Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Schließende Statistik (2 Bände), Wiesbaden, Springer Gabler, akt. Aufl.
• McNeil A.J., Frey R., Embrechts P.: Quantitative Risk Management, Princeton and Oxford, Princeton University Press, akt. Auflage
• Moodle- Kurs mit zusätzlichen Informationen und Vorlagen für Posterpräsentationen
• siehe Modul Forschungsprojekt für weitere LiteraturangabeMoodle Kurs mit Skript und Aufgabensammlungen

Klausur (120 Minuten)Referat

Content: Analysing and quantifying risks, calculating and interpretation of risk measures, application of Monte Carlo – simulation, use of software packages (Risk Kit), concepts of portfolio theory and regression analysis (probability model), strengths and weaknesses of risk modellingGeneral requirements for Master´s theses. In the seminar students present results of their Master´s thesis for discussion.