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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

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Rok vydání
2022
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Titul
Verteilungen als Grundlage des quantitativen Risikomanagements
Podtitul
Eine Übersicht verschiedener Anwendungsfälle
Jazyk
německy
Rok vydání
2022
Vazba
měkká
Počet stran
68
ISBN13
9783658380779
Série
Anotace
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.