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Silke Welter

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Ich stimme der Datenverarbeitung gemäß den Datenschutzrichtlinien des Center für lebenslanges Lernen in Verbindung mit § 17 NHG zu und erkläre mich damit einverstanden, dass mich das C3L regelmäßig über Bildungsangebote informiert. Die Zustimmung kann ich jederzeit widerrufen.

Inhalte und Module des Masterstudiums

Innerhalb Ihres Studiums absolvieren Sie 5 Pflichtmodule und wählen weitere 6 Wahlpflichtmodule nach eigenem Interesse aus. Mit dem Studium der Pflicht- und Wahlpflichtmodule erwerben Sie mathematisches und wirtschaftswissenschaftliches Wissen rund um das Thema Risikomanagement. Zum Ende Ihres Studiums belegen Sie das Master-Abschlussmodul, innerhalb dessen Sie Ihre Abschlussarbeit anfertigen.

Kompletten Modulkatalog des Masterstudiengangs Risikomanagement und Finanzanalyse anfordern:

Bitte senden Sie mir den kompletten Modulkatalog des Masterstudiengangs zu:

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Unser aktuelles Modulangebot

Blick ins Studienmaterial

Bitte stellen Sie mir ein Studienmaterial zur Verfügung:

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Sie wollen das Lernmaterial eines Moduls einsehen? Wir stellen Ihnen gern das Studienmaterial zum Modul Asset Liability Management zur Verfügung. Hier erhalten Sie einen detaillierten Einblick:

Pflichtmodule

Quantitative Methoden

Modulbeschreibung (PDF) 
Leseprobe Studienmaterial (PDF)

  • Erarbeitung grundlegender Methoden der Angewandten Statistik: Lage- und Streuungsmaße, Verteilungsfunktionen, Korrelation, Regression, Wahrscheinlichkeitsmodelle, Zufallsvariablen und ihre Verteilung, Erwartungswert, Varianz und Kovarianz, Gesetz der Großen Zahlen und zentraler Grenzwertsatz, Abhängigkeitsmaße, multivariate Normalverteilung, statistische Schätz- und Testverfahren, Konfidenzintervalle
Foto Prof. Dr. Christiane Goodfellow

Prof. Dr. Christiane Goodfellow
Jade Hochschule, Wilhelmshaven

Profil und Arbeitsschwerpunkte

R - Software und Tools für Financial Data Analytics

Modulbeschreibung (PDF)

Leseprobe Studienmaterial (PDF)

  • Einführung in R und Erarbeitung grundlegender Methoden der Angewandten Statistik damit.
  • Durchführung eigenständiger statistischer Datenanalysen im Finanzbereich.
  • Export von Daten aus anderen Quellen (Datenbanken/Excel/Inhouse-Formate). 

Dr. Lena Reh
Deutsche Bundesbank

Profil und Arbeitsschwerpunkte

Risikomanagement und Regulierung

Modulbeschreibung (PDF) 
Leseprobe Studienmaterial (PDF)

  • Regulierung von Banken, Versicherungsunternehmen und Finanzdienstleistungen im nationalen und internationalen Kontext
  • Basel III-Regelwerk, Solvency II-Richtlinie und deren nationale Umsetzung (z.B. Solvabilitätsrichtlinie, MaRisk BA und MaRisk VA)
  • Auswirkungen der aufsichtsrechtlichen Anforderungen auf das bank- bzw. versicherungsbetriebliche Risikomanagement und die Unternehmenssteuerung (Risikotragfähigkeit, Risikomodelle, Berichtspflichten oder Kompetenzen (fit and proper)
Foto Prof. Dr. Stefan Janßen

Prof. Dr. Stefan Janßen
Jade Hochschule, Wilhelmshaven

Profil und Arbeitsschwerpunkte

Finanzmärkte und Finanzmarkttheorie

Modulbeschreibung (PDF)

  • Anlageentscheidungen unter Unsicherheit
  • Preis der am Kapitalmarkt gehandelten Finanzinstrumente
  • Auswirkungen unterschiedlicher Risikopräferenzen und Anlagehorizonte auf die Anlageentscheidung
  • Asset Allocation
  • Verfahren der Wertpapieranalyse und des Wertpapiermanagements
  • Bewertung und Management von Aktienportfolios
  • ausgewählte Aspekte der Performance-Messung und der Performance
Foto Prof. Dr. Jörg Prokop

Prof. Dr. Jörg Prokop
Carl von Ossietzky Universität Oldenburg

Profil und Arbeitsschwerpunkte

Finanzinstrumente

Modulbeschreibung (PDF) 
Leseprobe Studienmaterial (PDF)

  • Systematisierung, Diskussion und betriebswirtschaftliche Bewertung der am Kapitalmarkt beobachtbaren Formen von Finanzinstrumenten
  • Grundlagen der Finanzierungstheorie und der Finanzplanung
  • Instrumente der Innen- und Außenfinanzierung von Unternehmen
  • derivative Finanzinstrumente, insbesondere Optionen, Futures und Swaps
Foto Prof. Dr. Armin Varmaz

Prof. Dr. Armin Varmaz
Hochschule Bremen

Profil und Arbeitsschwerpunkte

Wahlpflichtmodule

Asset Liability Management

Modulbeschreibung (PDF) Leseprobe Studienmaterial (PDF)

  • Prinzipien eines gleichzeitigen Monitorings von versicherungstechnischen und finanzmathematischen Risiken auf Basis statistischer Modelle mit Fokus Solvency II:
  • Kapitalmarktmodelle
  • deterministische und stochastische Modelle für die Passivseite
  • Risikomaße
  • Risikoklassen
  • Sicherheitskapital
  • Testszenarien
  • Projektionsrechnung
  • Stresstests
  • wertorientierte Unternehmenssteuerung
Foto Prof. Dr. Sebastian Schlütter

Prof. Dr. Sebastian Schlütter
Hochschule Mainz

Profil und Arbeitsschwerpunkte

Ausfallrisiko und Rating

Modulbeschreibung (PDF)

  • wesentliche Aspekte des Managements von Ausfallrisiken, insbesondere Kreditrisiken
  • Modellierungsverfahren für Einzel- und Portfoliokreditrisiken
  • Kreditderivate
  • Ratingverfahren
  • regulatorisches Umfeld (Basel II/III, Solvency II)
  • Rolle von Ratingagenturen in diesem Kontext
Foto Dr. Giles Nzouankeu Nana

Dr. Giles Nzouankeu Nana

Risikokommunikation

Modulbeschreibung (PDF)

  • Theorie der Risikokommunikation
  • Bedeutungen von Wahrscheinlichkeitsaussagen
  • Wahrnehmung von Risiken (Experten, Laien, Medien)
  • Besonderheiten der Risikokommunikation
  • Krisenkommunikation
  • Wirkungen von Risikodarstellungen
  • Praxis der PR
  • Unternehmenskommunikation intern und extern

Dr. Andreas Blomenkamp
zert. Mediator / Wirschaftsmediator
Mediation Andreas Blomenkamp, Oldenburg

Profil und Arbeitsschwerpunkte

Risikomodelle - Risiken in der Versicherung

Modulbeschreibung (PDF)

  • Beschreibung und Modellierung von Risiken durch Wahrscheinlichkeitsverteilungen
  • das kollektive Modell der Risikotheorie
  • statistische Modelle für Naturgefahren und Katastrophenschäden
  • Grundlagen der zeitdiskreten Finanzmathematik
  • Risikomaße (Value at Risk, Expected Shortfall, kohärente Risikomaße)
  • Risikoaggregation
  • Risikoentlastung (Rückversicherung / Finanz-Derivate)
  • Modellierung stochastisch abhängiger Risiken
Foto Prof. Dr. Marcus C. Christiansen

Prof. Dr. Marcus C. Christiansen
Carl von Ossietzky Universität Oldenburg

Profil und Arbeitsschwerpunkte

Unternehmensbewertung und -finanzierung

Modulbeschreibung (PDF)

  • Quantitative Grundlagen zur integrierten Betrachtung des wertorientierten Managements, z.B.:
  • Kapitalmarktmodelle und Kapitalmarkteffizienz
  • Ertragsanalyse
  • Ansätze zur Kapitalkostenbestimmung
  • Risikozuschläge
  • Beta-Faktoren
  • Entscheidungstheoretische Grundlagen
Foto Prof. Dr. Jörg Prokop

Prof. Dr. Jörg Prokop
Carl von Ossietzky Universität Oldenburg

Profil und Arbeitsschwerpunkte

Data Science und Machine Learning

Modulbeschreibung (PDF)

Große Datenmengen fallen heutzutage in allen nur erdenklichen Bereichen an – beispielsweise in Versicherungen, Banken, im autonomen Fahren, in der Medizin und der Astronomie. Die Disziplin Data Science – zu Deutsch Datenwissenschaft – beschäftigt sich mit der Verwaltung, Speicherung, Aufbereitung und Analyse dieser Daten und kann als Schnittstelle von Informatik, Mathematik und Statistik angesehen werden. Maschinelles Lernen, oft bekannt durch den englischen Begriff ,,Machine Learning‘‘, ist der Teil der Disziplin Data Science, welcher die Analyse der Daten behandelt.
In diesem Modul sollen verschiedene Methoden des maschinellen Lernens kennengelernt werden, sowohl konzeptionell als auch softwaregestützt. Zudem sollen aber auch einige Aspekte aus dem Bereich Data Science angesprochen werden, die das maschinelle Lernen nicht umfasst.

Tino Werner
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR) und
Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Institut für Mathematik

Profil und Arbeitsschwerpunkte

Extremwert- und Operationelle Risiken

Modulbeschreibung (PDF) Leseprobe Studienmaterial (PDF)

  • Extremwertverteilungen und ihre Herleitung
  • statistische Verfahren zur Schätzung des Tail-Index
  • Hill-Plots
  • Grundzüge der geophysikalischen Naturgefahrenmodelle
  • Definition und Abgrenzung operationeller Risiken
  • Verlustdatensammlung und -aufbereitung
  • Risikobewertung und Reporting
  • Modellvalidierung
Foto Dr. Daniel Clemens Dubischar

Dr. Daniel Clemens Dubischar
Aktuar und freier Berater
Lehrbeauftragter im Fachbereich Mathematik an der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg

Profil und Arbeitsschwerpunkte

Financial Data Analytics mit R: Methoden und Anwendungen

Modulbeschreibung (PDF)

  • multivariate Verfahren
  • Techniken des maschinellen Lernens
  • Zeitreihen und prädiktive Modelle
  • Infrastruktur für R in Finanzanwendungen und Verbindung damit
  • Parametrische Volatilitätsmodellierung in R
  • Zinsmodelle
  • Risikomanagement
Foto Prof. Dr. Peter Ruckdeschel

Prof. Dr. Peter Ruckdeschel
Carl von Ossietzky Universität Oldenburg

Profil und Arbeitsschwerpunkte

Monte Carlo-Methoden

Modulbeschreibung (PDF) 
Leseprobe Studienmaterial (PDF)

  • Simulationstechniken für die Modellierung und Bewertung von Risiken. Insbesondere:
  • Standard-Zufallszahlen
  • Erzeugung von Zufallszahlen mit vorgegebener Verteilung
  • Erzeugung von Zufallsvektoren mit mehrdimensionaler Struktur (multivariate Normalverteilung, Copulas)
  • interne Unternehmensmodelle
Foto Prof. Dr. Dietmar Pfeifer

Prof. Dr. Dietmar Pfeifer
Carl von Ossietzky Universität Oldenburg

Profil und Arbeitsschwerpunkte

Quantitatives Risikomanagement

Modulbeschreibung (PDF) 
Leseprobe Studienmaterial (PDF)

  • Erarbeitung der Prinzipien eines Risikomanagements auf statistisch-methodischer Grundlage:
  • Ruinwahrscheinlichkeiten
  • empirische Bestimmung von Risikomaßen und Risikokennzahlen
  • mathematische Grundlagen von Eigenmittelanforderungen nach Basel II/III und Solvency II
  • Korrelation und Diversifikation
  • mathematische Methoden der Risikokapitalallokation
Foto Dr. Daniel Clemens Dubischar

Dr. Daniel Clemens Dubischar
Aktuar und freier Berater
Lehrbeauftragter im Fachbereich Mathematik an der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg

Profil und Arbeitsschwerpunkte

Risiko und Sustainability Alternativer Investments

Modulbeschreibung (PDF)

  • wesentliche Merkmale, Chancen und Risiken Alternativer Investments als Anlageklasse insbesondere in Abgrenzung zu traditionellen Investments
  • wesentliche Eigenschaften und Risiken einzelner AI-Klassen wie Private Equity, Private Debt, Infrastruktur und Real Estate als Direkt- und (Dach-)Fondsinvestments
  • Diskussion marktüblicher assetspezifischer Risikomanagement- und -bewertungsverfahren vor und nach dem Investment
  • Vorstellung von Praxisfällen
  • Analyse aktueller Ansätze zum Management von Nachhaltigkeitsrisiken (ESG)

Jegor Tokarevich
Geschäftsführer bei Substance Over Form Ltd. / Partner bei SOF Infrastructure Ltd.

Profil und Arbeitsschwerpunkte

Ausgewählte Aspekte des Risikomanagements

Modulbeschreibung (PDF)

  • In dieser Veranstaltung wird ein aktuelles Thema zum Risikomanagement behandelt. Dabei geht es wesentlich um die Vermittlung von Spezialwissen, das zur Bewältigung anstehender, gegebenenfalls neu aufgetretener Probleme des Risikomanagements erforderlich ist, sowie die Fähigkeit sich derartiges Wissen selbständig anzueignen und für den Einsatz in der Praxis aufzuarbeiten und verfügbar zu machen.

Wechselnde Dozenten, je nach Thema

Besuchen Sie das C3L auch hier:

(Stand: 05.12.2023)  | 
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