6 - Mathematik/ Statistik, Risikoanalyse und -simulation

Modulnummer

1. oder 2. Semester

150 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 analysieren
• sind in der Lage, eine quantitative Studie durchzuführen (z.B. in der Masterarbeit)

• 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)

• Cottin, Claudia; Döhler, Sebastian (akt. Aufl.): Risikoanalyse: Modellierung, Beurteilung und Management von Risiken mit Praxisbeispielen, akt. Aufl., Springer-Verlag, Wiesbaden.

• Romeike, Frank; Stallinger, Manfred (akt. Aufl.): Stochastische Szenariosimulation in der Unternehmenspraxis: Risikomodellierung, Fallstudien, Umsetzung in R, akt. Aufl., Springer Gabler Verlag, Wiesbaden.

• Wüst, Kirstin (akt. Aufl.): Risikomanagement: Eine Einführung mit Anwendungen in Excel, akt. Aufl., UVK Verlag, Konstanz, München.
• Finke, Robert (akt. Aufl.): Grundlagen des Risikomanagements: quantitative Risikomanagement-Methoden für Einsteiger und Praktiker, akt. Aufl., Wiley-VCH Verlag, Weinheim.

• Auer, Benjamin; Rottmann, Horst (akt. Aufl.): Statistik und Ökonometrie für Wirtschaftswissenschaftler: Eine anwendungsorientierte Einführung, akt. Aufl., Springer Gabler Verlag, Wiesbaden.

• Bourier, Günther (akt. Aufl.): Statistik-Übungen: Beschreibende Statistik - Wahrscheinlichkeitsrechnung - Schließende Statistik, akt. Aufl., Springer Gabler Verlag, Wiesbaden.

• McNeil, Alexander J.; Frey, Rüdiger; Embrechts, Paul (akt. Aufl.): Quantitative risk management: Concepts, Techniques and Tools - Revised Edition, akt. Aufl., Princeton University Press, Princeton, Oxford.

• Moodle Kurs mit Skript und Aufgabensammlungen

Klausur (120 Minuten)

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 modelling