Stochastische Szenariosimulation in der Unternehmenspraxis
Risikomodellierung, Fallstudien, Umsetzung in R
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Das Buch zeigt, wie Unternehmen durch die Anwendung der stochastischen Szenariosimulation ein wirksames und effizientes Risikomanagement umsetzen können. Die einfache Darstellung der Grundbegriffe und Methoden der Stochastik, ergänzt um Beispiele und Fallstudien aus der Praxis, geben dem Leser ein praxiserprobtes Toolkit an Instrumenten für die praktische Umsetzung mit auf den Weg.Die Autoren führen zunächst in die faszinierende Welt des Zufalls ein und erklären die Grundbegriffe der deskriptiven und auch für das Risikomanagement wichtigen Inferenzstatistik. Anschließend geben sie eine...
Das Buch zeigt, wie Unternehmen durch die Anwendung der stochastischen Szenariosimulation ein wirksames und effizientes Risikomanagement umsetzen können. Die einfache Darstellung der Grundbegriffe und Methoden der Stochastik, ergänzt um Beispiele und Fallstudien aus der Praxis, geben dem Leser ein praxiserprobtes Toolkit an Instrumenten für die praktische Umsetzung mit auf den Weg.
Die Autoren führen zunächst in die faszinierende Welt des Zufalls ein und erklären die Grundbegriffe der deskriptiven und auch für das Risikomanagement wichtigen Inferenzstatistik. Anschließend geben sie einen Einblick in erforderliche Wahrscheinlichkeitsverteilungen mit deren Risikomaße und Anwendung in der Praxis und beschreiben Verfahren der Risikoaggregation und der Effizienzbewertung von Risiko-Abmilderungsmaßnahmen. Diese Einführung wird begleitet durch konkrete Fallbeispiele, die in der Programmumgebung "R" umgesetzt wurden.
Ergänzend zur Einführung in die spannende Welt der Stochastikwerden in einem separaten Kapitel typische Fallstudien aus der Praxis präsentiert. Die Beispiele werden als Sourcecode in der Programmiersprache "R" für eine praktische Anwendung sowohl im Buch als auch in elektronischer Form von den Autoren zum Download bereitgestellt.
Die Autoren führen zunächst in die faszinierende Welt des Zufalls ein und erklären die Grundbegriffe der deskriptiven und auch für das Risikomanagement wichtigen Inferenzstatistik. Anschließend geben sie einen Einblick in erforderliche Wahrscheinlichkeitsverteilungen mit deren Risikomaße und Anwendung in der Praxis und beschreiben Verfahren der Risikoaggregation und der Effizienzbewertung von Risiko-Abmilderungsmaßnahmen. Diese Einführung wird begleitet durch konkrete Fallbeispiele, die in der Programmumgebung "R" umgesetzt wurden.
Ergänzend zur Einführung in die spannende Welt der Stochastikwerden in einem separaten Kapitel typische Fallstudien aus der Praxis präsentiert. Die Beispiele werden als Sourcecode in der Programmiersprache "R" für eine praktische Anwendung sowohl im Buch als auch in elektronischer Form von den Autoren zum Download bereitgestellt.
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