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Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Anwendung statistischer Methoden im Risikomanagement von Finanzinstituten

Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Economics

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Master of Science Economics

Prof. Dr.

2024

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Anwendung statistischer Methoden im Risikomanagement von Finanzinstituten - Cheatsheet
Anwendung statistischer Methoden im Risikomanagement von Finanzinstituten - Cheatsheet Deskriptive Statistik und Datenanalyse Definition: Beschreibt und analysiert Daten, um Muster und Trends zu identifizieren. Details: Lagemaße: Mittelwert (\(\bar{x}\)), Median, Modus Streuungsmaße: Varianz (\(s^2\)), Standardabweichung (\(s\)), Spannweite Visualisierung: Histogramme, Boxplots, Streudiagramme Kor...

Anwendung statistischer Methoden im Risikomanagement von Finanzinstituten - Cheatsheet

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Anwendung statistischer Methoden im Risikomanagement von Finanzinstituten - Exam
Anwendung statistischer Methoden im Risikomanagement von Finanzinstituten - Exam Aufgabe 1) Du hast einen Datensatz, der die monatlichen Renditen von Aktien eines Finanzunternehmens über einen Zeitraum von 5 Jahren enthält. Die Daten sollen verwendet werden, um die finanzielle Leistung des Unternehmens zu bewerten und Risiken zu identifizieren. Nutze Methoden der deskriptiven Statistik und Datenan...

Anwendung statistischer Methoden im Risikomanagement von Finanzinstituten - Exam

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Was beschreibt und analysiert die deskriptive Statistik?

Welche Lagemaße sind typisch in der deskriptiven Statistik?

Welche Visualisierungsmethoden werden in der deskriptiven Statistik verwendet?

Was beschreibt der Value-at-Risk (VaR)?

Welche Methoden werden üblicherweise zur Berechnung des VaR angewendet?

Was ist eine Limitierung von VaR?

Was ist Backtesting?

Welche Schritte sind wichtig im Backtesting-Prozess?

Welche Metriken sind im Backtesting von Bedeutung?

Was sind Monte Carlo Simulationen im Risikomanagement?

Welche Bedeutung haben Zufallszahlen in Monte Carlo Simulationen?

Wie lautet die Formel für den Value at Risk (VaR)?

Was sind die Hauptziele von Basel III?

Was ist der 'Countercyclical Buffer' in Basel III?

Welche Bedeutung hat der 'Output-Floor' in Basel IV?

Was ist der Erwartete Verlust (Expected Shortfall) und wie wird er berechnet?

Welche Eigenschaft macht den Erwarteten Verlust konservativer als den Value at Risk (VaR)?

Welcher ältere Name ist für den Erwarteten Verlust (Expected Shortfall) bekannt?

Was ist die Definition von Kovarianz und Korrelation?

Wie wird die Korrelation (Pearson) berechnet?

Welche Eigenschaften hat die Korrelation?

Was ist die Definition von Modellvalidierung und -kalibrierung?

Welche Methoden sind wichtig zur Modellvalidierung und -kalibrierung?

Was sind häufig verwendete Metriken zur Messung der Modellgenauigkeit?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Anwendung statistischer Methoden im Risikomanagement von Finanzinstituten an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

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Grundlagen der Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie

Dieser Abschnitt behandelt die grundlegenden Konzepte der Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie, die für das Verständnis und die Anwendung statistischer Methoden im Risikomanagement notwendig sind.

  • Deskriptive Statistik und Datenanalyse
  • Wahrscheinlichkeitsverteilungen und zentrale Konzepte
  • Schätzung und Hypothesentests
  • Stichproben und Populationsparameter
  • Kovarianz und Korrelation
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Risikomaße und Risikomodelle

In diesem Abschnitt werden verschiedene Risikomaße und -modelle vorgestellt, die in der Finanzbranche zur Risikomessung und -steuerung verwendet werden.

  • Value-at-Risk (VaR)
  • Expected Shortfall
  • Volatilitätsmodelle
  • Kreditrisikomodelle
  • Liquiditätsrisikomodelle
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Backtesting von Risikomodellen

Hier lernen die Studierenden die praxisnahen Verfahren zur Überprüfung der Leistungsfähigkeit von Risikomodellen anhand historischer Daten kennen.

  • Grundprinzipien des Backtestings
  • Quantitative Gütemaße
  • Historisches Backtesting
  • Modellvalidierung und -kalibrierung
  • Anwendung von Backtesting-Ergebnissen
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Monte Carlo Simulationen im Risikomanagement

Monte Carlo Simulationen spielen eine zentrale Rolle im Risikomanagement. Dieser Abschnitt liefert eine detaillierte Einführung in die Methodik und deren praktische Anwendungen.

  • Grundlagen der Monte Carlo Simulation
  • Implementierung von Simulationen
  • Anwendungsbeispiele im Risikomanagement
  • Bewertung und Analyse der Simulationsergebnisse
  • Vergleich mit anderen Simulationsmethoden
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Regulatorische Anforderungen und Rahmenbedingungen

Dieser Abschnitt beleuchtet die regulatorischen Anforderungen und Rahmenbedingungen, die Finanzinstitute im Bereich Risikomanagement erfüllen müssen.

  • Basel III und IV
  • Solvabilitätsvorschriften
  • Stresstest-Anforderungen
  • Risikoberichte und Offenlegungspflichten
  • Anreize und Sanktionen im Risikomanagement
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Anwendung statistischer Methoden im Risikomanagement von Finanzinstituten an der Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Der Kurs 'Anwendung statistischer Methoden im Risikomanagement von Finanzinstituten', angeboten von der Universität Erlangen-Nürnberg, bietet Dir eine umfassende Einführung in die statistischen Methoden und deren Anwendung im Risikomanagement. Die Vorlesung besteht aus mehreren Teilen, darunter die Einführung in statistische Methoden, deren Anwendung auf das Risikomanagement sowie Fallstudien aus der realen Finanzwelt. Wöchentliche Übungen vertiefen das Erlernte, wobei theoretische Vorträge und praktische Anwendungsbeispiele kombiniert werden. Neben der Teilnahme im Wintersemester wird Deine Leistung durch eine schriftliche Prüfung am Ende des Semesters bewertet. Je nach Dozent können auch Projektarbeiten oder mündliche Prüfungen erforderlich sein. Zu den wichtigsten Themen des Curriculums zählen: Grundlagen der Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie, Risikomaße und Risikomodelle, Value-at-Risk und Expected Shortfall, Backtesting von Risikomodellen.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Vorlesung besteht aus mehreren Teilen: Einführung in statistische Methoden, Anwendung dieser Methoden auf das Risikomanagement und Fallstudien aus der realen Finanzwelt. Zusätzlich gibt es wöchentliche Übungen zur Vertiefung des Stoffes und eine Kombination aus theoretischen Vorträgen und praktischen Anwendungsbeispielen. Zeitlich ist die Veranstaltung auf das gesamte Semester verteilt.

Studienleistungen: Die Studienleistung wird in Form einer schriftlichen Prüfung am Ende des Semesters erbracht. Alternativ können je nach Dozent auch Projektarbeiten oder mündliche Prüfungen verlangt werden. Die Leistung wird durch eine abschließende Klausur bewertet.

Angebotstermine: Die Vorlesung wird im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Grundlagen der Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie, Risikomaße und Risikomodelle, Value-at-Risk und Expected Shortfall, Backtesting von Risikomodellen

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

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