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TU Dresden » Wirtschaftswissenschaften » Lehrstuhl für Quantitative Verfahren, insbesondere Statistik

Dresdner Beiträge zu Quantitativen Verfahren

Die Dresdner Beiträge zu Quantitativen Verfahren (ISSN 0945-4802) werden von den Professoren der Fachgruppe Quantitative Verfahren herausgegeben.

2017



71/17: C. Lehmann: A Multi-Stage Heuristic of Breakpoint Estimation for Rating Classes. [DBQV71-17.pdf, 0.8 MB]

70/17: S. Huschens: Theorie und Methodik der Statistik. [DBQV70-17.pdf, 2.4 MB]

69/17: S. Huschens: Einführung in die Ökonometrie. [DBQV69-17.pdf, 0.8 MB]

68/17: S. Huschens: Risikomaße. [DBQV68-17.pdf, 1.1 MB]


2016



67/16: D. Tillich: Generalized Modeling and Estimation of Rating Classes and Default Probabilities Considering Dependencies in Cross and Longitudinal Section. [DBQV67-16.pdf, 0.7 MB]

66/16: D. Tillich, C. Lehmann: Estimation in discontinuous Bernoulli mixture models applicable in credit rating systems with dependent data. [DBQV66-16.pdf, 0.6 MB]

65/16: S. Huschens: Literaturauswahl zur Statistik. [DBQV65-16.pdf, 0.4 MB]

64/16: S. Huschens: Stetigkeit in der Statistik. [DBQV64-16.pdf, 0.3 MB]

63/16: S. Huschens: Chance (odd) versus Wahrscheinlichkeit (probability). [DBQV63-16.pdf, 0.3 MB]

62/16: C. Lehmann: Modellierung der Abhängigkeitsstruktur von Ausfallkörben – Eine Betrachtung für den Spezialfall des Duo-Baskets. [DBQV62-16.pdf, 0.3 MB]


2015



61/15: C. Lehmann, D. Tillich: Applied Consensus Information and Consensus Rating – A Simulation Study on Rating Aggregation.
    In: Journal of Risk Model Validation 2016, Jg. 10, Heft 4, S. 1-21.

2014



60/14: C. Lehmann, D. Tillich: Consensus Information and Consensus Rating – A Note on Methodological Problems of Rating Aggregation.
    In: Operations Research Proceedings 2014, Hrsg.: M. Lübbecke et al., Springer, 2016, S.  357-362. DOI: 10.1007/978-3-319-28697-6_50

2013



59/13: D. Tillich, D. Ferger: Estimation of Rating Classes and Default Probabilities in Credit Risk Models with Dependencies.
    Auch als: Dresdner Schriften zur Mathematischen Stochastik 3/2013.
    In: Applied Stochastic Models in Business and Industry, 31 (6), 2015, S. 762-781. DOI: 10.1002/asmb.2089.

2012



58/12: S. Fischer: Ratio calculandi periculi – ein analytischer Ansatz zur Bestimmung der Verlustverteilung eines Kreditportfolios.
57/12: S. Höse, S. Huschens: Credit Portfolio Correlations and Uncertainty
    In: Credit Securitisations and Derivatives: Challenges for the Global Markets, Hrsg.: D. Rösch, H. Scheule, John Wiley & Sons, Chichester, 2013, S. 53-70.

2011



56/11: D. Tillich: Bounds for the Expectation of Bounded Random Variables
55/11: S. Höse, S. Huschens: Stochastic Orders and Non-Gaussian Risk Factor Models
    In: Review of Managerial Science, 7 (2), 2013, S. 99-140. DOI: 10.1007/s11846-011-0071-8.
54/11: S. Höse, S. Huschens: Confidence Intervals for Asset Correlations in the Asymptotic Single Risk Factor Model
    In: Operations Research Proceedings 2010, Hrsg.: B. Hu, K. Morasch, S. Pickl, M. Siegle, Springer Verlag, Berlin, 2011, S. 111-116.

2010



53/10: S. Huschens: Kann es Rückzahlungswahrscheinlichkeiten von 100% geben?
52/10: D. Tillich: Risikomaßzahlen für Kreditportfoliotranchen
    In: AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv, 5 (1), 2011, S. 59-76. DOI: 10.1007/s11943-011-0095-1.
51/10: S. Höse, S. Huschens: Confidence Intervals for Quantiles of a Vasicek-distributed Credit Portfolio Loss.

    2009



    50/09: S. Höse, S. Huschens: Confidence Intervals for Correlations in the Asymptotic Single Risk Factor Model.
      49/09: E. Lovász, B. Schipp: The Impact of HIV/AIDS on Economic Growth in Sub-Saharan Africa
        In: South African Journal of Economics, 77(2), 2009, S. 245-256.

      2008



      48/08: S. Höse, S. Huschens: Ausfallrisiko
      47/08: S. Höse, S. Huschens, R. Wania: Rating Migrations
        In: Applied Quantitative Finance, Hrsg: W. Härdle, N. Hautsch, L. Overbeck, 2. Aufl., Springer Verlag, Berlin, S. 123-141. Die zugehörigen Programme finden Sie in Programm-Code.zip

      2006



      46/06: S. Huschens, A. Karmann, D. Maltritz, K. Vogl: Country Default Probabilities: Assessing and Backtesting
        In: The Journal of Risk Model Validation, 1(2), 2007, S. 3-26.

      2005



      45/05: S. Höse, K. Vogl: Predicting the Credit Cycle with an Autoregressive Model
      44/05: S. Höse, K. Vogl: Modeling and Estimating the Credit Cycle by a Probit-AR(1)-Process
        In: From Data and Information Analysis to Knowledge Engineering, Hrsg: M. Spiliopoulou, R. Kruse, C. Borgelt, A. Nürnberger, W. Gaul, Springer, Berlin, 2006, S. 534-541.

      2004



      43/04: S. Huschens, G. Stahl: Granularität dominiert Korrelation
        In: RiskNews, Vol. 1, Heft 6, 2004, S. 28-29. DOI: 10.1002/risk.200490142.
      42/04: S. Huschens: Faktorstruktur und Marktmodelle
        In: Kapitalmarkt, Unternehmensfinanzierung und rationale Entscheidungen - Festschrift für Jochen Wilhelm, Hrsg: W. Kürsten, B. Nietert, Springer, Berlin, 2006, S. 15-34.
      41/04: S. Huschens: Dreizehn Korrelationen in Kreditrisikomodellen
        In: Banken, Finanzierung und Unternehmensführung, Hrsg: T. Burkhardt, J. Körnert, U. Walther, Duncker & Humblot, Berlin, 2004, S. 177-188.
      40/04: S. Huschens: Backtesting von Ausfallwahrscheinlichkeiten
        In: Risikomanagement aus Bankenperspektive, Grundlagen, mathematische Konzepte und Anwendungsfelder, Hrsg: T. Burkhardt, A. Knabe, K. Lohmann, U. Walther, Berliner Wissenschafts-Verlag, 2006, S. 167-180.
      39/04: S. Huschens, G. Stahl: A General Framework for IRBA Backtesting
        In: Bankarchiv, Zeitschrift für das gesamte Bank- und Börsenwesen, Hrsg: Österreichische bankwissenschaftliche Gesellschaft, Springer, Wien, April 2005, Jg. 53, S. 241-248.
      38/04: A. Henking: Simultane Validierung von Ausfallwahrscheinlichkeiten
      37/04: K. Vogl, R. Wania: BLUEs for Default Probabilities

      2003



      36/03: S. Huschens, K. Vogl, R. Wania: Estimation of Default Probabilities and Default Correlations
        In: Risk Management, Hrsg: M. Frenkel, U. Hommel, M. Rudolf, Springer, 2. Auflage, Berlin, 2005, S. 239-259.
      35/03: S. Höse, S. Huschens: Simultaneous Confidence Intervals for Default Probabilities
        In: Between Data Science and Applied Data Analysis, Hrsg: M. Schrader, W. Gaul, M. Vichi, Springer, Berlin, 2003, S. 555-560.
      34/03: S. Höse, S. Huschens: Estimation of Default Probabilities in a Single-Factor Model
        In: Between Data Science and Applied Data Analysis, Hrsg: M. Schrader, W. Gaul, M. Vichi, Springer, Berlin, 2003, S. 546-554.
      33/03: S. Höse, S. Huschens: From Credit Scores to Stable Default Probabilities: A Model Based Approach
        In: Exploratory Data Analysis in Empirical Research, Hrsg: M. Schwaiger, O. Opitz, Springer, Berlin, 2003, S. 454-462.

      2002



      32/02: S. Höse, S. Huschens: Sind interne Ratingsysteme im Rahmen von Basel II evaluierbar? Zur Schätzung von Ausfallwahrscheinlichkeiten durch Ausfallquoten
        In: Zeitschrift für Betriebswirtschaft, Jg. 73, Heft 2, 2003, S. 139-168.

      2000



      31/00: S. Huschens: Von der Markt- zur Kreditrisikomessung
        In: Wertorientiertes Risiko-Management für Industrie und Handel - Methoden, Fallbeispiele, Checklisten, Hrsg: W. Gleißner, G. Meier, Gabler-Verlag, Wiesbaden 2001, S. 389-408.
      30/00: S. Huschens: Value-at-Risk-Berechnung durch historische Simulation

      1999



      29/99: S. Huschens: Verfahren zur Value-at-Risk-Berechnung
        In: Handbuch Risikomanagement, Hrsg.: L. Johanning, B. Rudolph, Uhlenbruch-Verlag, München 2000, S. 181-218.
      28/99: S. Huschens: Anmerkungen zur Value-at-Risk-Definition
        In: Datamining und Computational Finance (Ergebnisse des 7. Karlsruher Ökonometrie-Workshops), Hrsg.: G. Bol, G. Nakhaeizadeh, K.-H. Vollmer, Physica-Verlag, Heidelberg 1999, S. 29-41.
      27/99: R. Prinzler: Reliability of neural network-based Value-at-Risk estimates
      26/99: S. Huschens, J. R. Kim: BLUE for Beta in CAPM with Infinite Variance

        1998



        25/98: S. Huschens, J. R. Kim: Measuring risk in Value-at-Risk in the Presence of Infinite Variance
          24/98: S. Huschens, J. R. Kim: Measuring risk in Value-at-Risk based on Student's t-distribution
            23/98: S. Huschens (Hrsg.): Value-at-Risk-Schlaglichter, Ausgabe 2/98
              22/98: H. W. Brachinger, U. Steinhauser: Konzepte zur Messung von Risiko - vom intuitiven Risikobegriff zum Value-at-Risk
                21/98: R. Roth: Die Bewertung des VOLAX-Futures mit dem Arbitrageansatz
                  20/98: J. F. Kiviet, G. D. A. Phillips, B. Schipp: Alternative bias approximations in first order reduced form models
                    19/98: S. Huschens: Historische Simulation
                      18/98: S. Huschens (Hrsg.): Value-at-Risk-Schlaglichter, Ausgabe 1/98
                        17/98: S. Huschens: Messung des besonderen Kursrisikos durch Varianzzerlegung
                          In: Kredit und Kapital, 1998, Heft 4, S. 567-591.
                        16/98: R. Roth: Der VOLAX-Future - Ein Derivat zum Handeln des Vega-Risikos von Optionen

                          1997



                          15/97: M. Brechtmann: Wochentagseffekte am deutschen Aktienmarkt unter Berücksichtigung von ARCH-Effekten
                            14/97: R. Roth: Die Eignung eines Futures auf implizite Forwardvolatilitäten zum Handeln des Vega-Risikos von Optionen
                              13/97: R. Roth: Die Bestimmung des At-the-money-Punktes europäischer Optionen - Implikationen für die Einführung neuer Basispreise an der DTB
                                12/97: A. Henking: Some approaches in order to model bivariate densities with fixed marginals
                                  11/97: S. Huschens: Risikoabschätzung durch historische Simulation
                                    10/97: S. Huschens: Konfidenzintervalle für den Value-at-Risk
                                      In: Data Mining. Theoretische Aspekte und Anwendungen. (Beiträge zur Wirtschaftsinformatik, Bd. 27), Hrsg.:G. Nakhaeizadeh, Physica-Verlag, Heidelberg 1998, S. 212-224.
                                    9/97: S. Huschens: Confidence intervals for the Value-at-Risk
                                      In: Risk Measurement, Econometrics and Neural Networks (Selected Articles of the 6th Econometric-Workshop in Karlsruhe, Germany), Hrsg.: G. Bol, G. Nakhaeizadeh, K.-H. Vollmer, Physica-Verlag, Heidelberg 1998.
                                    8/97: S. Huschens: Genauigkeit von Schätzungen des Risikopotentials
                                      In: Geld, Finanzen, Banken und Versicherungen: 1996, Beiträge zum 7. Symposium Geld, Finanzwirtschaft, Banken und Versicherungen an der Universität Karlsruhe vom 11.-13. Dezember 1996, Hrsg.: C. Hipp u.a., Karlsruhe, VVW 1997, S. 615-626.
                                    7/97: L. Becker: Herleitung der Verteilung von Funktionen normal- und chiquadratverteilter Zufallszahlen
                                      6/97: M. Brechtmann: Effizienzvergleich zwischen Maximum-Likelihood-Schätzern und Pseudo-Maximum-Likelihood-Schätzern bei alternativen Verteilungsannahmen im GARCH(1,1)-Modell

                                        1996



                                        5/96: S. Huschens: Nachträglich geschichtete Stichproben und partielle Information
                                          4/96: A. Henking, S. Huschens: Risikoabschätzung bei partieller Information

                                            1994



                                            3/94: S. Huschens, G. Stahl: Estimation in semiparametric models using an auxiliary model
                                              2/94: B. Schipp, Toutenburg: Feasible minmax estimators in the simultaneous equations model under partial restrictions
                                                1/94: B. Schipp, M. Brechtmann: Minmax estimation with random coefficients: Theory and application to stock returns