Monte Carlo Methoden
Monte Carlo Methoden
Risiken simulativ bestimmen
In diesem Modul lernen Sie, simulative Risikostudien mit Monte-Carlo-Methoden zu erstellen. Das Modul behandelt sowohl Algorithmen für Standard-Zufallszahlen als auch für Zufallszahlen mit vorgegebener Verteilung, die mit Methoden der Inversion, Verwerfung und Komposition erzeugt werden. Vermittelt wird zudem die Erzeugung von Zufallsvektoren mit mehrdimensionaler Struktur (multivariate Normalverteilung, Copulas).
Ihr Kompetenzgewinn
Nach Abschluss des Moduls können Sie …
selbständig simulative Risikostudien erstellen.
die Ergebnisse mit Expertinnen und Experten auf Augenhöhe diskutieren.
simulative Risikostudien kritisch hinterfragen.
das Know-how für interne Unternehmensmodelle nutzen.
Zielgruppe
Das Modul richtet sich an Fachleute und Interessierte, die Ihre methodischen Kompetenzen im Risikomanagement praxisnah erweitern möchten.
Das Modul kann als zertifizierte Weiterbildung oder im berufsbegleitenden Studiengang Risikomanagement und Finanzanalyse belegt werde. Das universitäre Zertifikat wird für das Studium voll angerechnet. So können Sie ohne Immatrikulation ins Studium starten!
Monte Carlo Methoden auf einen Blick
Universitätszertifikat
17. September 2024 bis 23. Februar 2025
Berufsbegleitend, internetgestützt. Ein bis zwei kompakte Praxisworkshops am Wochenende
5-7 Stunden pro Woche, 6 Kreditpunkte
Keine
900 Euro plus Universitätsbeitrag (Semesterbeitrag oder Gasthörgebühr)
Lehrender
Dr. Peter Krug
Warum Studierende uns empfehlen
Praxisnah
Projekte aus dem eigenen Beruf können in den einzelnen Modulen bearbeitet werden und lassen sich als Prüfungsleistung einbringen.
Flexibel
Lernen, wenn es zu Familie, Job und Freizeit passt – das Studienformat macht es möglich. Studiert wird überwiegend online.
Persönlich
Unsere Lehrenden begleiten Sie intensiv und geben individuelles Feedback. In Kleingruppen tauschen Sie sich mit anderen Studierenden aus.
Universitär
Unsere Studierenden profitieren von exzellenter Forschung und Lehre. Alle Inhalte spiegeln den aktuellen wissenschaftlichen Stand.
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