Digicampus
Lecture: Risikomanagement - Details
You are not logged into Stud.IP.
Lehrveranstaltung wird online/digital abgehalten.

General information

Semester SS 2021
Current number of participants 139
expected number of participants 300
Home institute Prof. Dr. Yarema Okhrin - Statistik
Courses type Lecture in category Teaching
Pre-requisites Elementare Voraussetzung für eine erfolgreiche Teilnahme sind die mathematischen und statistischen Kenntnisse, welche bspw. in den Veranstaltungen Mathematik I/II und Statistik I/II vermittelt werden sowie generelle Begeisterung für quantitativ-methodische Veranstaltungsinhalte. Die Bereitschaft zur kontinuierlichen, langfristigen gedanklichen Auseinandersetzung und Vor- und Nachbereitung der Veranstaltungsinhalte ist unerlässlich. Von Vorteil sind Grundlagen in der Statistiksprache R, wie sie etwa in der Veranstaltung „Data Analysis with R“ des Lehrstuhls vermittelt werden. Es wird die Bereitschaft erwartet, sich mit der Modellierung der Veranstaltungsinhalte mit der Statistiksprache R tiefgehend zu beschäftigen und sich notwendige Grundlagen hierfür selbständig anzueignen, etwa durch die eigenständige Wiederholung der in Statistik I/II gelegten Grundlagen
Learning organization Vorlesung und Übung

An den Übungsterminen haben Sie die Gelegenheit, sich mit den behandelten Inhalten in Form von Übungsaufgaben auseinanderzusetzen, um wichtige Zusammenhänge zu verstehen und Erlerntes anzuwenden. Die Übungsstunden dienen zur Besprechung der Übungsblätter und insbesondere der kontinuierlichen Vorbereitung auf die Prüfung.
Performance record „Die Frage, wie geprüft wird, befindet sich bei allen bayerischen Universitäten derzeit in Klärung. Sobald es hierzu Neuigkeiten gibt, werden diese an zentraler Stelle veröffentlicht.“
Online/Digitale Veranstaltung Veranstaltung wird online/digital abgehalten.
Hauptunterrichtssprache deutsch
Literaturhinweise Literatur
u.a.
McNeil, A. J., Frey, R., & Embrechts, P. (2015). Quantitative risk management: concepts, techniques and tools-revised edition. Princeton university press.
Pfaff, B. (2016). Financial risk modelling and portfolio optimization with R. John Wiley & Sons.
Hofert, M., Frey, R., & McNeil, A. J. (2020). The Quantitative Risk Management Exercise Book.
Christoffersen, P. (2011). Elements of financial risk management. Academic Press.
Danielsson, Jon. 2011. Financial Risk Forecasting: The Theory and Practice of
Forecasting Market Risk with Implementation in R and Matlab. Vol. 588.
John Wiley & Sons.
Miller, M. B. (2018). Quantitative financial risk management. John Wiley & Sons.
Hult, H., Lindskog, F., Hammarlid, O., & Rehn, C. J. (2012). Risk and portfolio analysis: Principles and methods. Springer Science & Business Media.
Kabacoff, Robert. 2011. R in Action. Manning publications Shelter Island, NY, USA

Dalgaard, P.: Introductory Statistics with R, Springer, New York, 2008.


Zudem ausgewählte Paper-Publikationen und Unterlagen zur statistischen Programmiersprache R, auf welche in den Vorlesungsunterlagen hingewiesen wird.

Course location / Course dates

online

Module assignments

Comment/Description

1. Charakteristika und Risikoeigenschaften univariater und multivariater Renditen - theoretische und empirische Modellierung
2. Charakteristiken und Axiome von Risikomaßen und einfacher Risikomaße
3. Fortgeschrittene Risikomaße
4. Risikomaße unter alternativen Verteilungen
5. Backtesting der Risikomaße
6. Zeitliche Aggregation der Risikomaße und Prognose von Risikomaßen und ihrer Zeitreihencharakteristika
7. Aggregierte Risikomaße: Risikomaße für Portfolios und Komponenten-Value-at-Risk sowie Marginal Value at Risk
8. Modellierung nicht-symmetrischer Abhängigkeiten im Portfoliorisiko und der Tail-Dependence
9. Portfoliooptimierung
10. Stresstesting von Risikomaßen

Admission settings

The course is part of admission "Zeitgesteuerte Anmeldung: Risikomanagement".
Settings for unsubscribe:
  • The following conditions must be met for enrolment:
    Degree is Bachelor of Science
  • The enrolment is possible from 01.04.2021, 06:00 to 30.09.2021, 23:59.