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Stochastische Szenariosimulation in der Unternehmenspraxis

Risikomodellierung, Fallstudien, Umsetzung in R

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  • 450 stron
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Das Buch zeigt, wie Unternehmen durch stochastische Szenariosimulation ein effektives Risikomanagement umsetzen können. Es bietet eine klare Darstellung der Grundbegriffe und Methoden der Stochastik, ergänzt durch praxisnahe Beispiele und Fallstudien. Die Autoren führen den Leser in die Welt des Zufalls ein und erläutern die wesentlichen Aspekte der deskriptiven und inferenzstatistischen Methoden, die für das Risikomanagement entscheidend sind. Zudem wird auf erforderliche Wahrscheinlichkeitsverteilungen, deren Risikomaße und die praktische Anwendung eingegangen. Verfahren zur Risikoaggregation und zur Effizienzbewertung von Risikominderungsmaßnahmen werden ebenfalls behandelt. Konkrete Fallbeispiele, die in der Programmumgebung "R" umgesetzt wurden, begleiten diese Einführung. Ein separates Kapitel präsentiert typische Fallstudien aus der Praxis, wobei die Beispiele als Sourcecode in "R" bereitgestellt werden, sowohl im Buch als auch zum Download. Die Kapitel umfassen unter anderem die Einführung in die Stochastik, Risiken und Chancen als Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Risikomaße, Abhängigkeiten modellieren, Sensitivitätsanalysen sowie Simulation und Optimierung von Maßnahmen.

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Stochastische Szenariosimulation in der Unternehmenspraxis, Frank Romeike, Manfred Stallinger

Język
Rok wydania
2021
Oprawa
(twarda)
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Tytuł
Stochastische Szenariosimulation in der Unternehmenspraxis
Podtytuł
Risikomodellierung, Fallstudien, Umsetzung in R
Język
niemiecki
Rok wydania
2021
Oprawa
twarda
Liczba stron
450
ISBN13
9783658340629
Seria
Tagi
Biznes
Opis
Das Buch zeigt, wie Unternehmen durch stochastische Szenariosimulation ein effektives Risikomanagement umsetzen können. Es bietet eine klare Darstellung der Grundbegriffe und Methoden der Stochastik, ergänzt durch praxisnahe Beispiele und Fallstudien. Die Autoren führen den Leser in die Welt des Zufalls ein und erläutern die wesentlichen Aspekte der deskriptiven und inferenzstatistischen Methoden, die für das Risikomanagement entscheidend sind. Zudem wird auf erforderliche Wahrscheinlichkeitsverteilungen, deren Risikomaße und die praktische Anwendung eingegangen. Verfahren zur Risikoaggregation und zur Effizienzbewertung von Risikominderungsmaßnahmen werden ebenfalls behandelt. Konkrete Fallbeispiele, die in der Programmumgebung "R" umgesetzt wurden, begleiten diese Einführung. Ein separates Kapitel präsentiert typische Fallstudien aus der Praxis, wobei die Beispiele als Sourcecode in "R" bereitgestellt werden, sowohl im Buch als auch zum Download. Die Kapitel umfassen unter anderem die Einführung in die Stochastik, Risiken und Chancen als Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Risikomaße, Abhängigkeiten modellieren, Sensitivitätsanalysen sowie Simulation und Optimierung von Maßnahmen.