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Ereignisrisiko = Statistische Verfahren und Konzepte zur Risikoquantifizierung /
紀錄類型:
書目-語言資料,印刷品 : Monograph/item
正題名/作者:
Ereignisrisiko/ von Steffi Höse, Stefan Huschens.
其他題名:
Statistische Verfahren und Konzepte zur Risikoquantifizierung /
作者:
Höse, Steffi.
其他作者:
Huschens, Stefan.
面頁冊數:
XVI, 309 S. 6 Abb., 4 Abb. in Farbe.online resource. :
Contained By:
Springer Nature eBook
標題:
Risk Management. -
電子資源:
https://doi.org/10.1007/978-3-662-64691-5
ISBN:
9783662646915
Ereignisrisiko = Statistische Verfahren und Konzepte zur Risikoquantifizierung /
Höse, Steffi.
Ereignisrisiko
Statistische Verfahren und Konzepte zur Risikoquantifizierung /[electronic resource] :von Steffi Höse, Stefan Huschens. - 1st ed. 2022. - XVI, 309 S. 6 Abb., 4 Abb. in Farbe.online resource.
Einleitung -- Eintrittswahrscheinlichkeit als Risikomaßzahl -- Über- und Unterschreitungswahrscheinlichkeit als Risikomaßzahlen -- Ereignisintensität als Risikomaßzahl -- Risikobeurteilung ohne beobachtete Schadenereignisse -- Risikovergleich -- A Mathematische Konzepte -- B Stochastische Konzepte.
Im Fokus dieses Buches steht die quantitative Modellierung und statistische Messung von Ereignisrisiken: Es werden statistische Schätzverfahren zur Quantifizierung von Ereignisrisiken und statistische Testverfahren zum Einsatz im Rahmen der Risikokontrolle präsentiert. Kapitelweise werden die wichtigsten Risikomaßzahlen verbal eingeführt, formal definiert, im Rahmen kurzer Beispiele für verschiedene stochastische Modelle berechnet und anschließend im Kontext verschiedener Datensituationen statistisch geschätzt. Die geschätzten Werte werden um Genauigkeitsangaben ergänzt. Statistische Testverfahren, die zum Risikomonitoring eingesetzt werden können, vervollständigen das jeweilige Kapitel. Das statistische Vorgehen wird stets anhand von Anwendungsbeispielen veranschaulicht. Softwarehinweise in Form von Prozeduren und Funktionen für Excel, GAUSS, Mathematica und R ergänzen die jeweiligen Ausführungen. Am Ende jedes Kapitels findet sich ein kurzes Resümee, das die entscheidenden Erkenntnisse und Fallstricke prägnant zusammenfasst, sowie ein Abschnitt zu den methodischen Hintergründen und Herleitungen. Das Buch mit seinen vielfältigen Beispielen ist interdisziplinär ausgerichtet und gut geeignet zum Selbststudium, zur Weiterbildung oder als Grundlage für Lehrmodule zur Risikomodellierung, Risikomessung, Risikoquantifizierung, zu Risikomaßen oder zum Risikomanagement in wirtschafts-, ingenieur- und naturwissenschaftlichen Studiengängen. Die Präsentation der Inhalte auf verschiedenen Schwierigkeitsstufen (datenorientierte Verfahren, methodischer Hintergrund und Herleitungen, technische Anhänge) ermöglicht den Einsatz auf verschiedenen Studienniveaus und macht das Buch auch für forschende Wissenschaftler interessant. Die Autoren Prof. Dr. Steffi Höse habilitierte sich für das Fachgebiet Quantitative Verfahren an der Technischen Universität Dresden. Seit 2014 ist sie Professorin für Statistik und Operations Research an der Hochschule Zittau/Görlitz. Sie weist umfangreiche Publikations-, Lehr- und Forschungserfahrung im Bereich der Risikoquantifizierung auf. Prof. Dr. Stefan Huschens habilitierte sich für Statistik und Volkswirtschaftslehre an der Universität Heidelberg. Von 1994 bis zur Emeritierung war er Inhaber des Lehrstuhls für Quantitative Verfahren, insbesondere Statistik an der Technischen Universität Dresden. Er hat auf dem Gebiet der Risikoquantifizierung umfangreiche Erfahrungen durch langjährige Publikations-, Lehr-, Forschungs- und Beratungstätigkeit.
ISBN: 9783662646915
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Im Fokus dieses Buches steht die quantitative Modellierung und statistische Messung von Ereignisrisiken: Es werden statistische Schätzverfahren zur Quantifizierung von Ereignisrisiken und statistische Testverfahren zum Einsatz im Rahmen der Risikokontrolle präsentiert. Kapitelweise werden die wichtigsten Risikomaßzahlen verbal eingeführt, formal definiert, im Rahmen kurzer Beispiele für verschiedene stochastische Modelle berechnet und anschließend im Kontext verschiedener Datensituationen statistisch geschätzt. Die geschätzten Werte werden um Genauigkeitsangaben ergänzt. Statistische Testverfahren, die zum Risikomonitoring eingesetzt werden können, vervollständigen das jeweilige Kapitel. Das statistische Vorgehen wird stets anhand von Anwendungsbeispielen veranschaulicht. Softwarehinweise in Form von Prozeduren und Funktionen für Excel, GAUSS, Mathematica und R ergänzen die jeweiligen Ausführungen. Am Ende jedes Kapitels findet sich ein kurzes Resümee, das die entscheidenden Erkenntnisse und Fallstricke prägnant zusammenfasst, sowie ein Abschnitt zu den methodischen Hintergründen und Herleitungen. Das Buch mit seinen vielfältigen Beispielen ist interdisziplinär ausgerichtet und gut geeignet zum Selbststudium, zur Weiterbildung oder als Grundlage für Lehrmodule zur Risikomodellierung, Risikomessung, Risikoquantifizierung, zu Risikomaßen oder zum Risikomanagement in wirtschafts-, ingenieur- und naturwissenschaftlichen Studiengängen. Die Präsentation der Inhalte auf verschiedenen Schwierigkeitsstufen (datenorientierte Verfahren, methodischer Hintergrund und Herleitungen, technische Anhänge) ermöglicht den Einsatz auf verschiedenen Studienniveaus und macht das Buch auch für forschende Wissenschaftler interessant. Die Autoren Prof. Dr. Steffi Höse habilitierte sich für das Fachgebiet Quantitative Verfahren an der Technischen Universität Dresden. Seit 2014 ist sie Professorin für Statistik und Operations Research an der Hochschule Zittau/Görlitz. Sie weist umfangreiche Publikations-, Lehr- und Forschungserfahrung im Bereich der Risikoquantifizierung auf. Prof. Dr. Stefan Huschens habilitierte sich für Statistik und Volkswirtschaftslehre an der Universität Heidelberg. Von 1994 bis zur Emeritierung war er Inhaber des Lehrstuhls für Quantitative Verfahren, insbesondere Statistik an der Technischen Universität Dresden. Er hat auf dem Gebiet der Risikoquantifizierung umfangreiche Erfahrungen durch langjährige Publikations-, Lehr-, Forschungs- und Beratungstätigkeit.
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Life Science and Basic Disciplines (German Language) (SpringerNature-11777)
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