RC116: Data Analytics und Quantitative Methoden im Risk Management UPDATE

Agenda:

• Grundlagen der Stochastik und Stochastische Methoden der Risikoanalyse
  
  
• Einführung in Data Analytics (anhand konkreter Fallstudien)
  
  
• Datenkompetenz, Methodenkompetenz und Informationskompetenz
  
  
• Descriptive Analytics (Lageparameter, Streuungsparameter, Konzentrationsmessung, Korrelation und Kausalität, Regressionsanalyse)
  
  
• Diagnostic Analytics (Clusteranalyse, Assoziationsanalyse, Lineare Regression, Klassifikationsverfahren, Zeitreihenanalyse)
  
  
• Anwendungsbeispiel: Lineare Regression im Währungsrisikomanagement
  
  
• Anwendungsbeispiel: GBM-Modellierung für Aluminiumpreise
  
  
• Predictive Analytics (Bayes-Netze, Machine Learning)
  
  
• Evaluierung von prädiktiven Modellen
  
  
• Statistische Verteilungen und deren Parametrisierungen (univariate und multivariate)
  
  
• Anwendung der im Finanzbereich bewährten "Value-at-Risk"-Modelle
  
  
• Anwendung von stochastischen Szenarioanalysen auf geplante Cash Flows, Budgets und erwartete Gewinne (Cash Flow at Risk, EBIT at Risk)
  
  
• Analyse von Abhängigkeiten zwischen Risiken
  
  
• Risiko-Reporting: lesbare und aussagefähige Risikokennzahlen
  
  
• Umsetzung eines quantitativen Risikomanagements in R und Python
  
  
• Entwicklung diverser eigener Werkzeuge für die Praxis in MS Exel und R (R-Code und Excel-Beispiele werden zur Verfügung gestellt)

Ziele:

Erlernen Sie im Seminar RC116 Data Analytics und Quantitative Methoden im Risk Management einen praxisbewährten Methodenbaukasten zur Risikoquantifizierung in Ihrem Unternehmen. In diesem Seminar werden keine statistischen Vorkenntnisse vorausgesetzt.

Zielgruppe:

Einsteiger und Fortgeschrittene im Thema "Quantitative Methoden" und Data Analytics, Risikomanager, Treasurer, Controller, Projektleiter und Projektmanager, Risk Owner (dezentrale Risikoverantwortliche), Revisoren, Qualitätsmanager und Geschäftsführung bzw. Aufsichtsratmitglieder.

Voraussetzungen:

In diesem Seminar werden keine statistischen Vorkenntnisse vorausgesetzt.

Beschreibung:

Das Seminar RC116 Data Analytics und Quantitative Methoden im Risk Management vermittelt die systematische Auswertung von Daten als Grundlage für fundierte Entscheidungen im Risikomanagement. Anstatt einzelne Informationen isoliert zu betrachten, werden Daten strukturiert erfasst, aufbereitet, analysiert und zu einem aussagekräftigen Gesamtbild zusammengeführt. Zum Einsatz kommen dabei unter anderem statistische Analysen, maschinelles Lernen, Data Mining und Vorhersagemodelle, um Muster, Trends und Zusammenhänge in großen Datenmengen sichtbar zu machen.

Im Fokus steht die Anwendung von Data Analytics zur Reduzierung von Unsicherheiten, zur Verringerung der Wahrscheinlichkeit negativer Ereignisse (downside risk) sowie zur Erhöhung der Wahrscheinlichkeit positiver Entwicklungen (upside risk). Data Analytics eröffnet neue Perspektiven, hilft, verborgene Zusammenhänge zu erkennen, Trends frühzeitig zu identifizieren und komplexe Entwicklungen in einer datengetriebenen Umgebung nachvollziehbar zu machen.

Das Seminar RC116 Data Analytics und Quantitative Methoden im Risk Management bietet eine praxisnahe, anwenderorientierte Vermittlung von mathematischen und statistischen Methoden der Risikoanalyse sowie der praktischen Umsetzung quantitativer Methoden in der Unternehmenspraxis.

Alle Teilnehmer erhalten eine umfangreiche Dokumentation in gedruckter und elektronischer Form (USB-Stick und Download). Außerdem erhalten alle Teilnehmer das Buch "Data Analytics im Risikomanagement - Descriptive Analytics - Diagnostic Analytics - Predictive Analytics" (Romeike / Wieczorek, Springer Verlag, Wiesbaden 2025) sowie ein Zertifikat der Risk Academy.