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Training: Security - Governance, Risk & Compliance

RC116 Quantitative Methoden im Risikomanagement

 

Kursbeschreibung (description):
Teilnehmende erhalten eine praxisnahe Einführung in quantitative Verfahren der Risikomessung. Vermittelt werden klassische Value-at-Risk-Ansätze, moderne stochastische Simulationsverfahren und Risiko-Kennzahlen zur integrierten Betrachtung von Risiken und Chancen. Behandelt werden zudem Visualisierungen und anwendungsorientierte Methoden zur Risikoanalyse und Risikoaggregation für Industrie, Handel und Dienstleistungen.
Zielgruppe (target group):
Einsteiger und Fortgeschrittene im Thema "Quantitative Methoden", Risikomanager, Treasurer, Controller, Projektleiter und Projektmanager, Risk Owner (dezentrale Risikoverantwortliche), Revisoren, Qualitätsmanager und Geschäftsführung bzw. Aufsichtsratsmitglieder.
Voraussetzungen (requirements):
In diesem Seminar werden keine statistischen Vorkenntnisse vorausgesetzt.
Ziele (objectives):
Erlernen Sie im Seminar RC116 Quantitative Methoden im Risikomanagement einen praxisbewährten Methodenbaukasten zur Risikoquantifizierung in Ihrem Unternehmen. In diesem Seminar werden keine statistischen Vorkenntnisse vorausgesetzt.
Preis und Dauer (price and duration):
Dauer (duration): 2 Tage
Preis (price): 1790,- Euro zzgl. MwSt.

Eine Druckansicht dieses Workshops finden Sie hier.
Termine (dates):
Dieser Workshop findet an folgenden Terminen statt:


Ort KursformatBeginnEndePlätze
Nürnberg 
Südwestpark 65
90449 Nürnberg
Karte
Präsenztraining20.10.2025 | 09:3021.10.2025 | 16:30
 
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Online 

Online
Karte
Online-Training02.12.2025 | 09:0003.12.2025 | 16:30
 
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Inhalte (agenda):
  • Grundlagen der Statistik
  • Zeitreihenanalyse
  • Alternative 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)
  • Bandbreitenplanung in der Praxis
  • Beachtung von Abhängigkeiten zwischen Risiken
  • Risiko-Reporting: lesbare und aussagefähige Risikokennzahlen
  • Unterstützung durch Fallstudien in Excel und Verwendung von Add-Ins
  • Umsetzung eines quantitativen Risikomanagements in R oder Python
  • Entwicklung diverser eigener Werkzeuge für die Praxis in MS Exel und R (eigenes Notebook mit Excel-Installation sinnvoll)