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Mathematische Risikomodellierung

Die Erfassung und Quantifikation von Risiken anhand mathematischer Modelle spielt in den Wirtschaftswissenschaften, aber auch in weiteren Wissenschaftsdisziplinen wie Klimatologie oder Epidemiologie eine große Rolle. So werden in der Finanzwirtschaft Eigenkapitelrücklagen gefordert, die sich im Rahmen des Regelwerks Basel III aus quantitativen Risikomaßen ableiten. In der Versicherungsbranche müssen Risiken für Schadensfälle quantifiziert und bei der Prämienberechnung berücksichtigt werden, Eigenkapitelrücklagen werden anhand von Solvency II bestimmt. In der Volkswirtschaftslehre werden bei der Berechnung und Vorhersage von Makro-Indikatoren wie Arbeitslosenquote, Inflation oder BIP Unsicherheiten und somit Risiken quantifiziert und fließen in die Politikberatung mit ein. In der Klimatologie ist die Vorhersage der Erderwärmung zusammen mit der Quantifizierung der sich ergebenden Risiken und Konsequenzen für Wirtschaft, Gesellschaft und Umwelt ein essentielles Thema. Gesundheitliche Risiken und deren wirtschaftliche und gesellschaftliche Konsequenzen sind in der Corona-Pandemie deutlich geworden.

Mathematische Herausforderungen in der Risikomodellierung sind zum einen die Konstruktion geeigneter quantitativer Risikomaße, die auch der globalen Vernetzung der heutigen Welt Rechnung tragen, zum anderen deren Schätzung anhand beobachteter, mit Unsicherheiten behafteter Daten. Dazu sind Methoden aus allen Bereichen der angewandten Mathematik, also der Stochastik, Optimierung und Numerik erforderlich, darüber hinaus gibt es enge Bezüge zur Data Science und zur Uncertainty Quantifiation.
Die Forschung am Fachbereich wird unterstützt durch außerplanmäßige Professuren für Finanz – und Versicherungsmathematik.