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Inhalte und Module des Masterstudiums

Master Risikomanagement

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Nadine Dembski

T +49 (0)441 / 798-2375
E risikomanagement@uni-oldenburg.de

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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.

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einen Studienabschluss

eine Weiterbildung

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Unser aktuelles Modulangebot

Weiterbildung "Risiko und Sustainability Alternativer Investments" — Beginn:6. Mai 2025

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

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)

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

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

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

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

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

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

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.

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

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

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

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

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

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Webmaster (Stand: 27.03.2025) | Kurz-URL:Shortlink: https://uol.de/p47412 | # |

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Risikokommunikation

Risikomodelle - Risiken in der Versicherung

Unternehmensbewertung und -finanzierung

Data Science und Machine Learning

Extremwert- und Operationelle Risiken

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Quantitatives Risikomanagement

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