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Verteilungen als Grundlage des quantitativen Risikomanagements

Eine Übersicht verschiedener Anwendungsfälle

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Dieses Buch liefert die statistischen Grundlagen für das quantitative Risikomanagement, indem es die wichtigsten Verteilungen vorstellt und erläutert. Verteilungen beschreiben das Auftreten und die Auswirkungen eines Risikos. Sie sind Voraussetzung für die Risikoaggregation, die Risikoanalyse und die Risikobewertung, wie sie in den deutschen Revisionsstandards IDW PS 340, StaRUG und FISG gefordert werden. Das Buch stellt die für das Risikomanagement von Unternehmen grundlegenden Verteilungen dar und zeigt, wann und wie sie eingesetzt werden. Dazu gehören Verteilungen wie Bernoulli, Binomial, Poisson, Gleich, Dreieck, PERT, modifizierte PERT, Trapez, Expert, Poly, Custom, Normal, Lognormal, Weibull und die Compound-Verteilung. Außerdem wird erklärt, wie die Parametrisierung der Verteilungen durch Expertenschätzungen oder algorithmische Kalibrierung erfolgen kann.

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Verteilungen als Grundlage des quantitativen Risikomanagements, Dietmar Ernst, Uwe Wehrspohn

Język
Rok wydania
2022
Oprawa
(miękka)
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Tytuł
Verteilungen als Grundlage des quantitativen Risikomanagements
Podtytuł
Eine Übersicht verschiedener Anwendungsfälle
Język
niemiecki
Rok wydania
2022
Oprawa
miękka
Liczba stron
68
ISBN13
9783658380779
Seria
Tagi
Biznes
Opis
Dieses Buch liefert die statistischen Grundlagen für das quantitative Risikomanagement, indem es die wichtigsten Verteilungen vorstellt und erläutert. Verteilungen beschreiben das Auftreten und die Auswirkungen eines Risikos. Sie sind Voraussetzung für die Risikoaggregation, die Risikoanalyse und die Risikobewertung, wie sie in den deutschen Revisionsstandards IDW PS 340, StaRUG und FISG gefordert werden. Das Buch stellt die für das Risikomanagement von Unternehmen grundlegenden Verteilungen dar und zeigt, wann und wie sie eingesetzt werden. Dazu gehören Verteilungen wie Bernoulli, Binomial, Poisson, Gleich, Dreieck, PERT, modifizierte PERT, Trapez, Expert, Poly, Custom, Normal, Lognormal, Weibull und die Compound-Verteilung. Außerdem wird erklärt, wie die Parametrisierung der Verteilungen durch Expertenschätzungen oder algorithmische Kalibrierung erfolgen kann.