Finanzmathematische & statistische Grundlagen im Risikomanagement
Webinar - Frankfurt School of Finance & Management
Kenntnisse finanzmathematischer und statistischer Methoden sind sowohl für das bankinterne Risikomanagement als auch im Kontext regulatorischer Anforderungen unerlässlich.
Die Vermittlung statistischer Grundlagen (Häufigkeitsverteilungen, Lage-, Streuungs- und Korrelationsparameter) bildet den Startpunkt des Seminars. Weiterhin werden die Bedeutung der Wahrscheinlichkeitsrechnung in der Risikomessung und beim Backtesting sowie die Grundzüge der Optionsbewertung vorgestellt. Einen weiteren Schwerpunkt bilden Methoden der Zinsrechnung und der Generierung von Ausfallwahrscheinlichkeiten, die für die Bewertung risikobehafteter Finanzinstrumente unabdingbar sind. Die Präsentation wichtiger Elemente der Differenzial- und Matrizenrechnung und ihrer Anwendungsmöglichkeiten in der Risikomanagement-Praxis rundet das Seminar ab.
Grundlagen der deskriptiven Statistik: Häufigkeitsverteilungen, Lage- und Streuungsparameter, Korrelation, Betafaktor
Grundlagen der analytischen Statistik: Binomialverteilung und Normalverteilung als Anwendungsbeispiele für diskrete und stetige Wahrscheinlichkeitsverteilungen
Value at Risk
Sensitivitätskennzahlen
Modified Duration als praktische Anwendung der Differentialrechnung
Darstellung des Varianz-Kovarianz-Ansatzes
Verfahren zur Bewertung von Optionen
Grundlagen der Finanzmathematik
Barwert, Endwert und Renditebegriffe und Zinsberechnungsmethoden
Ermittlung von Zero-Rates und Diskontfaktoren
Rechnen mit Ausfallwahrscheinlichkeiten
Pricing von Junk Bonds
Kalkulation von CDS-Prämien und fairen Kreditmargen
Für die Teilnahme an diesem Seminar erhalten Sie 23 CPE Credits.
Dieses Seminar richtet sich an Mitarbeiter aus den Bereichen Handel, Markt, Marktfolge, Marktpreis-, Liquiditäts- sowie Kredit-Risikocontrolling und Revision.
Seminarkennung:
SUP-OKR90_21
Anbieterinformationen
Frankfurt School of Finance & Management
Frau Friederike Vogel Adickesallee 32-34
60322 Frankfurt am Main
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