Risk Management - unsere Ansätze

Risk Management

QuaRisMa stellt Ihnen ein umfassendes Repertoire an Methoden und Verfahren zur Verfügung, um die Analytik in Ihrem Risk Management aufzubauen, zu überprüfen oder weiter zu verbessern.

Gerade die qualitativen Methoden sind besonders wichtig, um Zusammenhänge erkennen und modellieren zu können; dadurch wird insb. die klassische Silo-Analytik verhindert.

Unser Spektrum an Methoden für das qualitative Risk Management ist:

- Delphi-Methode
- Risiko-Referenzbäume
- Mind Maps
- Zusammenhangsanalysen
- Cause-Effect-Chains
- Cause-Impact-Analysen
- Einfluss-Matrix
- Bowties
- Spieltheorie

Die weiter aufbauenden bzw. vertiefenden quantitativen Methoden, die QuaRisMa in der folgenden Analytik anwendet, sind:

- Simulationen mit Monte Carlo-Verfahren oder auch Agent-based Simulations, z.B. Evakuierungs- oder Verkehrssimulationen
- Markov-Prozesse und -Ketten
- Bewertung von Derivaten: Vanilla und Exotics für Aktien, Zinsen, Währungen, Portfolios
- Risikomasse, z.B. Berechnung von Value at Risk, Conditional Value at Risk
- Extreme Event Theory
- Portfolio-Bewertungen und -Kontrolle
- Dynamische Optimierungen
- Dynamische und komplexe Systeme

Für diese Methoden und Verfahren bieten wir Ihnen Schulungen, Trainings und Workshops an (gerne auch basierend auf den Echt-Daten Ihres Unternehmens).

Die Vorgehensweisen werden ausführlich dokumentiert und erläutern, an konkreten Fallbeispielen wird deren Arbeitsweise aufzuzeigen.

Als mögliche Werkzeuge kommen hierfür spezielle Applikationen wie das Programmpaket R, Anylogic, Matlab, Mathematica, Minitab oder Eigenentwicklungen (C++, C#, Java, Visual Basic) zum Einsatz.

Zudem verstehen wir uns auf den Aufbau von Risikomanagementsystemen, die nach neuesten Gesichtspunkten z. B. des Dynamic Risk Managements (einem Ansatz, der Komplexität, Verhalten und Nachhaltigkeit berücksichtigt) aufgebaut sind.