Bøger af Stefan Huschens

Im Fokus dieses Buches steht die quantitative Modellierung und statistische Messung von Ereignisrisiken: Es werden statistische Schatzverfahren zur Quantifizierung von Ereignisrisiken und statistische Testverfahren zum Einsatz im Rahmen der Risikokontrolle prasentiert.Kapitelweise werden die wichtigsten Risikomazahlen verbal eingefuhrt, formal definiert, im Rahmen kurzer Beispiele fur verschiedene stochastische Modelle berechnet und anschlieend im Kontext verschiedener Datensituationen statistisch geschatzt. Die geschatzten Werte werden um Genauigkeitsangaben erganzt. Statistische Testverfahren, die zum Risikomonitoring eingesetzt werden konnen, vervollstandigen das jeweilige Kapitel. Das statistische Vorgehen wird stets anhand von Anwendungsbeispielen veranschaulicht. Softwarehinweise in Form von Prozeduren und Funktionen fr Excel, GAUSS, Mathematica und R ergnzen die jeweiligen Ausfhrungen. Am Ende jedes Kapitels findet sich ein kurzes Resmee, das die entscheidenden Erkenntnisse und Fallstricke prgnant zusammenfasst, sowie ein Abschnitt zu den methodischen Hintergrnden und Herleitungen. Das Buch mit seinen vielfltigen Beispielen ist interdisziplinr ausgerichtet und gut geeignet zum Selbststudium, zur Weiterbildung oder als Grundlage fr Lehrmodule zur Risikomodellierung, Risikomessung, Risikoquantifizierung, zu Risikomaen oder zum Risikomanagement in wirtschafts-, ingenieur- und naturwissenschaftlichen Studiengngen. Die Prsentation der Inhalte auf verschiedenen Schwierigkeitsstufen (datenorientierte Verfahren, methodischer Hintergrund und Herleitungen, technische Anhnge) ermglicht den Einsatz auf verschiedenen Studienniveaus und macht das Buch auch fr forschende Wissenschaftler interessant.

Der in der makroökonomischen Literatur dominierende Ansatz zur Modellierung von Erwartungen beruht auf der Hypothese rationaler Erwartungsbildung. Dem Standardansatz wird üblicherweise unterstellt, daß die Opimalitätseigenschaften der Unverzerrtheit und der Fehlerminimierung simulatan erfüllt sind. Diese Arbeit zeigt, daß dies nur bei einfachen Modellstrukturen gerechtfertigt ist. Ein weiterer Kritikpunkt ergibt sich aus Überlegungen zur Axiomatisierung eines Erwartungsbildungsoperators, die eher zum Median als zum Erwartungswert führen. Die Aggregation mikroökonomischer Ansätze führt zu einer Abhängigkeit des makroökonomisch erwarteten Wertes von in der Regel mehreren Verteilungsparametern. Die vorgeschlagenen Alternativkonzepte ermöglichen es, Risikoaversion oder -vorliebe zu berücksichtigen.