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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
- Lingua
- Pubblicato
- 2022
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- (In brossura)
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- Titolo
- Verteilungen als Grundlage des quantitativen Risikomanagements
- Sottotitolo
- Eine Übersicht verschiedener Anwendungsfälle
- Lingua
- Tedesco
- Autori
- Dietmar Ernst, Uwe Wehrspohn
- Pubblicato
- 2022
- Formato
- In brossura
- Pagine
- 68
- ISBN13
- 9783658380779
- Serie
- Descrizione
- 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.