Seminar Einführung in das Quantitative Risikomanagement
Allgemeine Informationen zum Seminar
Die Teilnehmer/innen dieses Seminars sollen ihre in der Vorlesung „Einführung in das Quantitative Risikomanagement“ erworbenen Kenntnisse weiter vertiefen und mit Hilfe der Statistiksoftware R auf verschiedene Fragestellungen anwenden.
Termine und Zeiten
Vorbesprechung zum Seminar: 28.01.2016 um 15:00 Uhr im Raum WiWi 2054/2055
Vergebene Themen samt Betreuer
Beginn:
Veranstaltung | Ort | Zeit | Dozent |
Seminar "Einführung in das Quantitative Risikomanagement" |
Prof. Dr. Michael Merz |
Teilnahmevoraussetzung
Leistungsnachweis zur Vorlesung „Einführung in das Quantitative Risikomanagement“ oder „Regressionsmodelle mit Anwendungen in der Versicherungs- und Finanzwirtschaft“.
Seminardurchführung
Das Seminar findet während des SS 2016 wöchentlich zweistündig jeden Donnerstag (vermutlich) von 15.30 bis 17.00 Uhr statt. Voraussetzung für die Erlangung des Seminarscheines ist die regelmäßige Teilnahme am Seminar (mind. 11 Termine). Der Leistungsnachweis wird erbracht durch eine Hausarbeit von ca. 13 Seiten und einen Seminarvortrag von ca. 45 Minuten mit anschließender Diskussion von ca. 20 Minuten. Die Hausarbeit muss mindestens eine Woche vor dem Seminarvortrag abgegeben werden.
Seminarthemen und Einstiegsliteratur
(dabei stehen (A), (B) und (C) für einfache, mittel schwere bzw. anspruchsvollere Themen):
Thema 1: Neuronale Netzwerke & ihre Anwendung im Risikomanagement (A)
Anders, U.: Statistische Neuronale Netze, Vahlen, 1997.
Backhaus, K., Erichson, B.,Weiber, R.: Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung, Springer, 2013, Seiten 296-346.
Franke, J., Härdle, W. K., Hafner, C. M.: Statistics of Financial Markets: An Introduction, Springer, 2015, Seiten 451-475.
Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J.: The Elements of Statistical Learning, Springer, 2013, Seiten 389-415.
Thema 2: Schätzung von Kreditausfallwahrscheinlichkeiten mittels Logit- & Probit-Modellen (A)
De Jong, P., Heller, G. Z.: Generalized linear Models for Insurance Data, Cambridge University Press, 2008, Seiten 97-110.
Dobson, A. J.: An Introduction to Generalized Linear Models, Chapman & Hall/CRC, 2002, Seiten 115-131.
Frees, E. W.: Regression Modeling with Actuarial and Financial Applications, Cambridge University Press, 2010, Seiten 305-318.
Kaiser, U., Szczesny, A.: Einfache ökonometrische Verfahren für die Kreditmessung: Logit- und Probit-Modelle, Working Papers Series: Finance & Accounting, 2000, 61, Seiten 1-42.
Kaiser, U., Szczesny, A.: Ökonometrische Verfahren zur Modellierung von Kreditausfallwahrscheinlichkeiten: Logit- und Probit-Modelle, Zeitschrift für Betriebswirtschaftliche Forschung, 2003, 55, Seiten 790-822.
Thema 3: Einführung in die Theorie der Copulas (B)
Cottin, C., Döhler, S.: Risikoanalyse, Springer, 2013, Seiten 287-305.
Franke, J., Härdle, W. K., Hafner, C. M.: Statistics of Financial Markets: An Introduction, Springer, 2015, Seiten 373-383.
Heilmann, W.-R., Schröter, K. J.: Grundbegriffe der Risikotheorie, Verlag für Versicherungswissenschaften, 2014, Seiten 122-140.
Klugman, S. A., Harry, H. H.,Willmot, G. E.: Loss Models: From Data to Decisions, Wiley, 2009, Seiten 161-177.
Mai, J. F., Scherer, M.: Financial Engineering with Copulas Explained, Palgrave Macmillan, 2014, Kapitel 1-4.
McNeil, A. J., Frey, R., Embrechts, P.: Quantitative Risk Management, Princeton University Press, 2005, Seiten 184-227.
Rank, J.: Copulas: From Theory to Application in Finance, Risk Books, 2006, Seiten 3-34.
Ruppert, D., Matteson, D. S.: Statistics and Data Analysis for Financial Engineering: With R Examples, Springer, 2015, Seiten 183-197.
Sweeting, P.: Financial Enterprise Risk Management, Cambridge, 2011, Seiten 195- 223.
Trivedi, P. K., Zimmer, D. M.: Copula Modeling: An Introduction for Practitioners, Foundations and Trends in Econometrics, 2007, Seiten 1-53.
Thema 4: Anpassung von Copulas (B)
Cottin, C., Döhler, S.: Risikoanalyse, Springer, 2013, Seiten 354-359.
Franke, J., Härdle, W. K., Hafner, C. M.: Statistics of Financial Markets: An Introduction, Springer, 2015, Seiten 391-410.
Klugman, S. A., Harry, H. H.,Willmot, G. E.: Loss Models: From Data to Decisions, Wiley, 2009, Seiten 484-491.
Mai, J. F., Scherer, M.: Financial Engineering with Copulas Explained, Palgrave Macmillan, 2014, Kapitel 6-8.
McNeil, A. J., Frey, R., Embrechts, P.: Quantitative Risk Management, Princeton University Press, 2005, Seiten 228-237.
Rank, J.: Copulas: From Theory to Application in Finance, Risk Books, 2006, Seiten 35-62.
Ruppert, D., Matteson, D. S.: Statistics and Data Analysis for Financial Engineering: With R Examples, Springer, 2015, Seiten 198-216.
Trivedi, P. K., Zimmer, D. M.: Copula Modeling: An Introduction for Practitioners, Foundations and Trends in Econometrics, 2007, Seiten 55-100.
Thema 5: Verallgemeinerte Extremwert-Verteilung & Block-Maxima- Methode (B)
Coles, S.: An Introduction to Statistical Modeling of Extreme Values, Springer, 2013, Seiten 45-73.
Cottin, C., Döhler, S.: Risikoanalyse, Springer, 2013, Seiten 354-359.
Franke, J., Härdle, W. K., Hafner, C. M.: Statistics of Financial Markets: An Introduction, Springer, 2015, Seiten 413-446.
Klugman, S. A., Harry, H. H.,Willmot, G. E.: Loss Models: From Data to Decisions, Wiley, 2009, Seiten 84-94 und 473-476.
McNeil, A. J., Frey, R., Embrechts, P.: Quantitative Risk Management, Princeton University Press, 2005, Seiten 264-275.
Salvadori, G., De Michele, C., Kottegoda, N. T., Rosso, R.: Extremes in Nature: An Approach using Copulas, Springer, 2007, Seiten 11-30.
Zeder, M.: Extreme Value Theory im Risikomanagement, Versus, 2007, Seiten 31-97.
Thema 6: Verallgemeinerte Pareto-Verteilung & Peak-Over-Threshold- Methode (B)
Coles, S.: An Introduction to Statistical Modeling of Extreme Values, Springer, 2013, Seiten 74-90.
Franke, J., Härdle, W. K., Hafner, C. M.: Statistics of Financial Markets: An Introduction, Springer, 2015, Seiten 413-446.
Klugman, S. A., Harry, H. H.,Willmot, G. E.: Loss Models: From Data to Decisions, Wiley, 2009, Seiten 95-100 und 477-484.
McNeil, A. J., Frey, R., Embrechts, P.: Quantitative Risk Management, Princeton University Press, 2005, Seiten 275-291.
Salvadori, G., De Michele, C., Kottegoda, N. T., Rosso, R: Extremes in Nature: An Approach using Copulas, Springer, 2007, Seiten 31-39.
Zeder, M.: Extreme Value Theory im Risikomanagement, Versus, 2007, Seiten 31-97.
Thema 7: Bootstrapping&seine Anwendung im Risikomanagement (insb. stochastischer Schadenreservierung) (B)
Cottin, C., Döhler, S.: Risikoanalyse, Springer, 2013, Seiten 417-423.
England, P. D., Verrall, R. J.: Analytic and bootstrap estimates of prediction errors in claims reserving, Insurance: Mathematics and Economics, 1999, 25, Seiten 281-293.
England, P. D., Verrall, R. J.: Stochastic Claims Reserving in General Insurance, British Actuarial Journal, 2002, 8, III, Section 8 und Appendix 3, Seiten 443-518.
Kaas, R., Goovaerts, M., Dhaene, J., Denuit, M.: Modern Actuarial Risk Theory: Using R, Springer, 2008, Seiten 285-287.
Pinheiro, P. J. R., Andrade e Silva, J. M., de Lourdes Centeno, M.: Bootstrap methodology in claim reserving, Journal of Risk and Insurance, 2003, 70/4, Seiten 701-714.
Ruppert, D., Matteson, D. S.: Statistics and Data Analysis for Financial Engineering: With R Examples, Springer, 2015, Seiten 137-154, 155-157 und 559-561.
Taylor, G.: Loss Reserving: An Actuarial Perspective, Kluwer Academic Publishers, 2000, Seiten 192-193 und 329-344.
Wüthrich, M. V., Merz, M.: Stochastic Claims Reserving in Insurance, Wiley, 2008, Seiten 233-256.
Thema 8: Kollektives Modell & Panjer-Algorithmus (B)
Dickson, D. C. M.: Insurance Risk and Ruin, Cambridge University Press, 2005, Seiten 52-83.
Cottin, C., Döhler, S.: Risikoanalyse, Springer, 2013, Seiten 85-91.
Gray, R. J., Pitts, S. M.: Risk Modelling in General Insurance: From Principles to Practice, Cambridge University Press, 2012, Seiten 90-123.
Heilmann, W.-R., Schröter, K. J.: Grundbegriffe der Risikotheorie, Verlag Versicherungswirtschaft, 2014, Seiten 148-150 und 161-172.
Kaas, R., Goovaerts, M., Dhaene, J., Denuit, M.: Modern Actuarial Risk Theory: Using R, Springer, 2008, Seiten 41-54.
Klugman, S. A., Harry, H. H.,Willmot, G. E.: Loss Models: From Data to Decisions, Wiley, 2009, Seiten 199-240.
Mack, T.: Schadenversicherungsmathematik, Verlag Versicherungswirtschaft, 2001, Seiten 77-120.
Tse, Y.-K.: Nonlife Actuarial Models: Theory, Methods and Evaluation, Cambridge University Press, 2009, Seiten 96-108.
Meyers, G. G.: Stochastic Loss Reserving with the Collective Risk Model, Casualty Actuarial Society E-Forum, 2008 Fall, Seiten 240-271.
Thema 9: Individuelles Modell & De Pril-Algorithmus (B)
De Pril, N.: On the exact computation of the aggregate claims distribution in the individual life model, ASTIN Bulletin, 1986, 16/2, Seiten 109-112.
De Pril, N.: The aggregate claims distribution in the individual risk model with arbitrary positive claims, ASTIN Bulletin, 1989, 19/1, Seiten 9-24.
Dickson, D. C. M.: Insurance Risk and Ruin, Cambridge University Press, 2005, Seiten 93-108.
Cottin, C., Döhler, S.: Risikoanalyse, Springer, 2013, Seiten 85-91.
Gray, R. J., Pitts, S. M.: Risk Modelling in General Insurance: From Principles to Practice, Cambridge University Press, 2012, Seiten 134-140.
Heilmann, W.-R., Schröter, K. J.: Grundbegriffe der Risikotheorie, Verlag Versicherungswirtschaft, 2014, Seiten 141-147.
Klugman, S. A., Harry, H. H.,Willmot, G. E.: Loss Models: From Data to Decisions, Wiley, 2009, Seiten 253-259.
Schröter, K. J.: Verfahren zur Approximation der Gesamtschadenverteilung, Verlag Versicherungswirtschaft, 1995, Seiten 103-108.
Tse, Y.-K.: Nonlife Actuarial Models: Theory, Methods and Evaluation, Cambridge University Press, 2009, Seiten 87-96.
Thema 10: Konvexe & verzerrte Risikomaße (Convex & Distortion Risk Measures) (B)
Brandtner, M.: Moderne Methoden der Risiko- und Präferenzmessung: Konzeption, entscheidungstheoretische Implikationen und finanzwirtschaftliche Anwendungen, Gabler Verlag, 2012, Seiten 187-238.
Denuit, M., Dhaene, J., Goovaerts, M., Kaas, R.: Actuarial Theory for Dependent Risks: Measures, Orders and Models, Wiley, 2005, Seiten 84-94.
Nguyen, T.: Handbuch der wert- und risikoorientierten Steuerung von Versicherungsunternehmen, Verlag Versicherungswissenschaften, 2008.
Sereda, E. N., Bronshtein, E. M., Rachev, S. T., Fabozzi, F. J., Sun, W., Stoyanov, S.: Distortion Risk Measures in Portfolio Optimization, Gabler Verlag, 2012.
Tse, Y.-K.: Nonlife Actuarial Models: Theory, Methods and Evaluation, Cambridge University Press, 2009, Seiten 129-138.
Wüthrich, M. V.: Non-Life Insurance: Mathematics & Statistics, 2015, Version June 29, SSRN Manuscript 2319328, Seiten 153-157.
Thema 11: Portfoliomodelle zur Kreditrisikomessung (B)
Albrecht, A., Maurer, R.: Investment- und Risikomanagement, Schäffer-Poeschel, 2008, Seiten 909-960 und 988-996.
Bluhm, C., Overbeck, L., Wagner, C.: An Introduction to Credit Risk Modeling, Chapman and Hall/CRC, 2010, Kapitel 1, 2 und 4.
Henking, A., Bluhm, C., Fahrmeir, L.: Kreditrisikomessung: Statistische Grundlagen, Methoden und Modellierung, Springer, 2006, Seiten 161-206.
Hull, J.: Risikomanagement: Banken, Versicherungen und Finanzinstitutionen, Pearson, 2011, Seiten 376-394.
Martin, R. W. M., Reitz, S., Wehn, C.: Kreditderivate und Kreditrisikomodelle: Eine mathematische Einführung, Springer, 2014, Seiten 136-204.
Reitz, S.: Mathematik in der modernen Finanzwelt, Springer, 2011, Seiten 231-250.
Thema 12: Scoringmodelle zur Kreditrisikomessung & Ratingverfahren (B)
Henking, A., Bluhm, C., Fahrmeir, L.: Kreditrisikomessung: Statistische Grundlagen, Methoden und Modellierung, Springer, 2006, Seiten 207-256.
Hull, J.: Risikomanagement: Banken, Versicherungen und Finanzinstitutionen, Pearson Studium, 2011, Seiten 345-371.
Reitz, S.: Mathematik in der modernen Finanzwelt, Springer, 2011, Seiten 277-296.
Runge, M.: Kreditrisikomanagement in Banken unter besonderer Berücksichtigung ausgewählter Kreditrisikomodelle, Illmenau, 2004.
Thema 13: Operationelles Risiko & Loss-Distribution-Approach (B)
Albrecht, A., Maurer, R.: Investment- und Risikomanagement, Schäffer-Poeschel, 2008, Seiten 1007-1023.
Aue, F., Kalkbrenner, M.: LDA at work: Deutsche Bank´s approach to quantifying operational risk, Journal of Operational Risk, 2006, 1, Seiten 49-93.
McNeil, A. J., Frey, R., Embrechts, P.: Quantitative Risk Management, Princeton University Press, 2005, Seiten 463-472.
Frachot, A., Georges, P., Roncalli, T.: Loss distribution approach for operational risk, 2001, Working Paper, Groupe de Recherche Opèrationelle, Crèdit Lyonnais, France. Hull, J.: Risikomanagement: Banken, Versicherungen und Finanzinstitutionen, Pearson Studium, 2011, Seiten 437-456.
Steinhoff, C.: Quantifizierung operationeller Risiken in Kreditinstituten: Eine Untersuchung unter besonderer Berücksichtigung von Szenarioanalysen im Rahmen von Verlustverteilungsmodellen, Cuvillier Verlag, 2008, Seiten 43-110.
Thema 14: Optimale Risikoteilung (B)
Gray, R. J., Pitts, S. M.: Risk Modelling in General Insurance: From Principles to Practice, Cambridge University Press, 2012, Seiten 228-253.
Lemaire, J.: Borch´s Theorem: A Historical Survey of Applications, Risk, Information and Insurance, 1990, Essays in the Memory of Karl H. Borch, Kluwer Academic Publishers, Seiten 15-37.
Mack, T.: Schadenversicherungsmathematik, Verlag für Versicherungswissenschaften, 2002, Seiten 377-403.
Thema 15: Kapitalallokation: Marginalprinzipien & spieltheoretische Allokationsprinzipien (B)
Bauer, D., Zanjani, G. H.: Capital Allocation and Its Discontents, Handbook of Insurance, 2013, Editor G. Dionne, Springer, Seiten 863-880.
Denault, M.: Coherent allocation of risk capital, The Journal of Risk, 2001, 4/1, Seiten 1-34.
Kriele, M., Wolf, J.: Wertorientiertes Risikomanagement von Versicherungsunternehmen, Springer, 2012, Seiten 199-220.
Mandl, J.: Spieltheoretische Verfahren der Kapitalallokation im Versicherungsunternehmen, Zeitschrift für die gesamte Versicherungswirtschaft, 2005, 94/1, Seiten 79- 103.
Nguyen, T.: Handbuch der wert- und risikoorientierten Steuerung von Versicherungsunternehmen, Verlag Versicherungswissenschaften, 2008, Seiten 203-221.
Powers, M. R.: Using Aumann-Shapley values to allocate insurance risk: the case of inhomogeneous losses, North American Actuarial Journal, 2012, 11/3, Seiten 113-127.
Zec, N.: From Game Theory to Solvency Quantile Calculation: Capital Allocation with Use in Non-Life Insurance, 2014, Working Paper.
Thema 16: Klassische Prämienberechnungsprinzipien (insb. Nullnutzenprinzip) (B)
Dickson, D. C. M.: Insurance Risk and Insurance, Cambridge University Press, 2005, Seiten 38-43.
Goovaerts, M. J., De Vijlder, F. E., Haezendonck, J.: Insurance Premiums: Theory and Applications, North-Holland, 1984, Seiten 16-84 und 95-162.
Gray, R. J., Pitts, S. M.: Risk Modelling in General Insurance: From Principles to Practice, Cambridge University Press, 2012, Seiten 147-156.
Heilmann, W.-R., Schröter, K. J.: Grundbegriffe der Risikotheorie, Verlag für Versicherungswissenschaften, 2014, Seiten 201-232.
Kaas, R., Goovaerts, M., Dhaene, J., Denuit, M.: Modern Actuarial Risk Theory: Using R, Springer, 2008, Seiten 115-126.
Wüthrich, M. V.: Non-Life Insurance: Mathematics & Statistics, 2015, Version June 29, SSRN Manuscript 2319328, Seiten 139-142.
Thema 17: Fortgeschrittenere Prämienberechnungsprinzipien (Esscher-, Distortion- und Cost-of-Capital-Prinzip) (B)
Dickson, D. C. M.: Insurance Risk and Insurance, Cambridge University Press, 2005, Seiten 43-50.
Goovaerts, M. J., De Vijlder, F. E., Haezendonck, J.: Insurance Premiums: Theory and Applications, North-Holland, 1984, Seiten 84-93 und 95-162.
Tse, Y.-K.: Nonlife Actuarial Models: Theory, Methods and Evaluation, Cambridge University Press, 2009, Seiten 129-139.
Wüthrich, M. V.: Non-Life Insurance: Mathematics & Statistics, 2015, Version June 29, SSRN Manuscript 2319328, Seiten 152-162.
Thema 18: Markov-Ketten & Bonus-Malus-Systeme (B)
Boland, P. J.: Statistical and Probabilistic Methods in Actuarial Science, Chapman & Hall/CRC, 2007, Seiten 191-214.
Denuit, M., Maréchal, X., Pitrebois, S.,Walhin, J.-F.: Actuarial Modelling of Claims Counts, Wiley, 2007, Seiten 165-184.
Kaas, R., Goovaerts, M., Dhaene, J., Denuit, M.: Modern Actuarial Risk Theory: Using R, Springer, 2008, Seiten 135-146.
Lemaire, J.: Selection procedures of regression analysis applied to automobile insurance, Mitteilungen der Vereinigung Schweizerischer Versicherungsmathematiker, 1977, Seiten 143-160.
Lemaire, J.: Bonus-Malus Systems in Automobile Insurance, Kluwer Academic Publishers, 1995.
Rolski, T., Schmidli, H., Schmidt, V., Teugels, J.: Stochastic Processes for Insurance and Finance, Wiley, 1999, Seiten 269-290.
Thema 19: Fast-Fourier-Transformation & ihre Anwendung im Risikomanagement (C)
Bertram, J.: Numerische Berechnung von Gesamtschadenverteilungen, Blätter der deutschen Gesellschaft für Versicherungs- und Finanzmathematik, 1981, 15/2, Seiten 175-194.
Bühlmann, H.: Numerical evaluation of the compound poisson distribution: recursion or Fast Fourier Transform?, Scandinavian Actuarial Journal, 1984, 2, Seiten 116-126.
Feilmeier, M., Bertram, J.: Anwendung numerischer Verfahren in der Risikotheorie, Verlag Versicherungswirtschaft, 1987, Seiten 24-28, 34-37 und 45-47.
Gray, R. J., Pitts, S. M.: Risk Modelling in General Insurance: From Principles to Practice, Cambridge University Press, 2012, Seiten 119-124.
Heilmann, W.-R., Schröter, K. J.: Grundbegriffe der Risikotheorie, Verlag Versicherungswirtschaft, 2014, Seiten 179-182.
Kaas, R., Goovaerts, M., Dhaene, J., Denuit, M.: Modern Actuarial Risk Theory: Using R, Springer, 2008, Seiten 54-57.
Klugman, S. A., Harry, H. H.,Willmot, G. E.: Loss Models: From Data to Decisions, Wiley, 2009, Seiten 242-244.
Schröter, K. J.: Verfahren zur Approximation der Gesamtschadenverteilung, Verlag Versicherungswirtschaft, 1995, Seiten 411-427.
Thema 20: MCMC-Verfahren mit Anwendungen im Quantitativen Risikomanagement (C)
Blitzstein, J. K., Hwang, J.: Introducing to Probability, Chapman and Hall/CRC, 2014, Seiten 495-517.
Brooks, S., Gelman, A., Jones, G., Meng, X.-L.: Handbook of Markov chain Monte Carlo, Chapman and Hall/CRC, 2011, Seiten 3-47.
Held, L., Bové, S. D.: Methoden der statistischen Inferenz: Likelihood und Bayes, Spektrum Akademischer Verlag, 2008, Seiten 199-209.
Wüthrich, M. V., Merz, M.: Stochastic Claims Reserving in Insurance, Wiley, 2008, Seiten 131-145.
Robert, C., Casella, G.: Introducing Monte Carlo Methods with R, Springer, 2009, Seiten 167-237.
Robert, C., Casella, G.: Monte Carlo Statistical Methods, Springer, 2009, Seiten 205- 302.