Allgemeine Informationen
| Veranstaltungsname | Vorlesung: Risikomanagement |
| Semester | SS 2023 |
| Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden | 0 |
| erwartete Teilnehmendenanzahl | 300 |
| Heimat-Einrichtung | Prof. Dr. Yarema Okhrin - Statistik |
| Veranstaltungstyp | Vorlesung in der Kategorie Lehre |
| Voraussetzungen | 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 |
| Lernorganisation |
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. |
| Leistungsnachweis | Klausur in Präsenz. |
| Veranstaltung findet in Präsenz statt / hat Präsenz-Bestandteile | Ja |
| 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. |
