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

Veröffentlichungen

Auf dieser Seite finden Sie die Publikationsliste des Lehrstuhls für Quantitative Verfahren, insbesondere Statistik, der Fakultät Wirtschaftswissenschaften an der Technischen Universität Dresden (seit 1997).

2017



Lehmann, C.: A Multi-Stage Heuristic of Breakpoint Estimation for Rating Classes
  • Dresdner Beiträge zu Quantitativen Verfahren 71/17: DBQV71-17.pdf.
Huschens, S.: Theorie und Methodik der Statistik
  • Dresdner Beiträge zu Quantitativen Verfahren 70/17: DBQV70-17.pdf.
Huschens, S.: Einführung in die Ökonometrie
  • Dresdner Beiträge zu Quantitativen Verfahren 69/17: DBQV69-17.pdf.
Huschens, S.: Risikomaße
  • Dresdner Beiträge zu Quantitativen Verfahren 68/17: DBQV68-17.pdf.

2016



Lehmann, C., Tillich, D.: Applied Consensus Information and Consensus Rating – A Simulation Study on Rating Aggregation
  • In: Journal of Risk Model Validation, Jg. 10, Heft 4, S. 1-21.
Tillich, D.: Generalized Modeling and Estimation of Rating Classes and Default Probabilities Considering Dependencies in Cross and Longitudinal Section.
  • Dresdner Beiträge zu Quantitativen Verfahren 67/16: DBQV67-16.pdf.
Tillich, D., Lehmann, C.: Estimation in discontinuous Bernoulli mixture models applicable in credit rating systems with dependent data.
  • Dresdner Beiträge zu Quantitativen Verfahren 66/16: DBQV66-16.pdf.
Huschens, S.: Literaturauswahl zur Statistik.
  • Dresdner Beiträge zu Quantitativen Verfahren 65/16: DBQV65-16.pdf.
Huschens, S.: Stetigkeit in der Statistik.
  • Dresdner Beiträge zu Quantitativen Verfahren 64/16: DBQV64-16.pdf.
Huschens, S.: Chance (odd) versus Wahrscheinlichkeit (probability).
  • Dresdner Beiträge zu Quantitativen Verfahren 63/16: DBQV63-16.pdf.
Tillich, D.: Checking Default Correlation and Score Correlation in a Breakpoint Model for Rating Classification
  • In: Economic Quality Control, Jg. 31, Heft 1, S. 1-10. DOI: 10.1515/eqc-2015-0006. Link
Lehmann, C.: Modellierung der Abhängigkeitsstruktur von Ausfallkörben – Eine Betrachtung für den Spezialfall des Duo-Baskets.
  • Dresdner Beiträge zu Quantitativen Verfahren 62/16: DBQV62-16.pdf.
Tillich, D.: Konkrete Erfahrungen statt grauer Theorie – Wege zur Steigerung der Motivation und Aktivität von Studierenden mit projektbasierten Seminaren
  • In: HDS.Journal 1/2016, S. 51-56. Link
Lehmann, C., Tillich, D.: Consensus Information and Consensus Rating – A Note on Methodological Problems of Rating Aggregation
  • In: Operations Research Proceedings 2014, Hrsg.: M. Lübbecke et al., Springer, S. 357-362. DOI: 10.1007/978-3-319-28697-6_50. Link

2015



Tillich, D., Ferger, D.: Estimation of Rating Classes and Default Probabilities in Credit Risk Models with Dependencies
  • In: Applied Stochastic Models in Business and Industry, Jg. 31, Heft 6, S. 762-781. DOI: 10.1002/asmb.2089. Link
Höse, S., Huschens, S.: Kreditausfallrisiko
  • In: Praxishandbuch Risikomanagement: Konzepte - Methoden - Umsetzung, Hrsg: W. Gleißner, F. Romeike, Erich Schmidt Verlag, Berlin 2015, S. 305-324. Link

2013



Tillich, D.: Bruchpunktschätzung bei der Ratingklassenbildung
  • Dissertation, 2013. URL: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-130581.
Lehmann, C.: Sektorale Unterschiede in Kreditausfalldaten - Modellierung und statistische Inferenz basierend auf Bonitätsscores
  • Dissertation, TUDpress, Dresden, 2013.
Höse, S., Huschens, S.: Stochastic Orders and Non-Gaussian Risk Factor Models
  • In: Review of Managerial Science, 2013, Jg. 7, Heft 2, S.99-140. DOI: 10.1007/s11846-011-0071-8.
Höse, S., Huschens, S.: 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



Höse, S., Huschens, S.: 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.
Tillich, D.: Bounds for the Expectation of Bounded Random Variables
  • Dresdner Beiträge zu Quantitativen Verfahren 56/11: DBQV56-11.pdf (361K).
Tillich, D.: Risikomaßzahlen für Kreditportfoliotranchen
  • In: AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv, 2011, Jg. 5, Heft 1, S. 59-76. DOI: 10.1007/s11943-011-0095-1. Link

2010



Huschens, S.: Kann es Rückzahlungswahrscheinlichkeiten von 100% geben?
  • Dresdner Beiträge zu Quantitativen Verfahren 53/10: DBQV53-10.pdf (97K).
  • Dieser Beitrag wurde mit kleineren redaktionellen Kürzungen in Heft 3/2010 der Zeitschrift „bank und markt – Zeitschrift für Retailbanking“ auf S. 11 als Leserbrief veröffentlicht. Von der Redaktion wurde – ohne Rücksprache mit dem Autor – die Überschrift geändert in: Die Studie „Verbraucherinformation Scoring“ ist wissenschaftlich unhaltbar. Außerdem wurde vor dem letzten Abschnitt eine Zwischenüberschrift mit dem Titel „Völliges Unverständnis der Funktion eines Scoringsverfahrens“ eingefügt. Link
Huschens, S., Lehmann, C., Tillich, D.: Sensitivities and Worst-Case Correlations for Hitting Probabilities of Portfolio Tranches
  • In: The Journal of Risk Model Validation, 2010, Jg. 4, Heft 1, S. 49-69. Abstract, Link
Höse, S., Huschens, S.: Confidence Intervals for Quantiles of a Vasicek-distributed Credit Portfolio Loss
  • Dresdner Beiträge zu Quantitativen Verfahren 51/10
Höse, S., Huschens, S.: Model Risk and Non-Gaussian Latent Risk Factors
  • In: Model Risk: Identification, Measurement and Management, Hrsg: D. Rösch, H. Scheule, Risk Books, London, S. 45-73. Link

2009



Höse, S., Huschens, S.: Confidence Intervals for Correlations in the Asymptotic Single Risk Factor Model
  • Dresdner Beiträge zu Quantitativen Verfahren 50/09
Höse, S., Huschens, S., Wania, R.: Rating Migrations
  • In: Applied Quantitative Finance, Hrsg: W. Härdle, N. Hautsch, L. Overbeck, 2. Aufl., Springer Verlag, Berlin, S. 105-123. Die zugehörigen Programme finden Sie in Programm-Code.zip (10K)

2008



Höse, S., Huschens, S. (2008): Worst-Case Asset, Default and Survival Time Correlations
  • In: The Journal of Risk Model Validation, 2008, Jg. 2, Heft 4, S. 27-50.
Höse, S., Huschens, S.: Worst-Case and Stressed Correlations in the Asymptotic Single Risk Factor Model
  • In: Stress Testing for Financial Institutions - Applications, Regulations and Techniques, Hrsg: D. Rösch, H. Scheule, Risk Books, London, S. 237-263.
Vogl, K.: Modellierung der Zeitstruktur von Ratingmigrationen: Ein intensitätsbasierter Ansatz zu zeitdiskreten Ratingbeobachtungen
  • Dissertation, Shaker Verlag, Aachen, 2008.
Höse, S., Huschens, S.: Ausfallrisiko
  • Dresdner Beiträge zu Quantitativen Verfahren 48/08: DBQV48-08.pdf (281K).

2007



Höse, S.: Statistische Genauigkeit bei der simultanen Schätzung von Abhängigkeitsstrukturen und Ausfallwahrscheinlichkeiten in Kreditportfolios
  • Dissertation, Shaker Verlag, Aachen, 2007.
Wania, R.: Scoreverfahren für die Kreditrisikomessung unter Berücksichtigung der Abhängigkeit von Ausfallereignissen
  • Dissertation, TUDpress, Dresden, 2007.
Huschens, S., Karmann, A., Maltritz, D., Vogl, K.: Country Default Probabilities: Assessing and Backtesting
  • In: The Journal of Risk Model Validation, 2007, Jg. 1, Heft 2, S. 3-26.

2006



Höse, S., Vogl, K.: 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.
Huschens, S.: 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.
Huschens, S.: Faktorstruktur und Marktmodelle
  • In: Kapitalmarkt, Unternehmensfinanzierung und rationale Entscheidungen - Festschrift für Jochen Wilhelm, Hrsg: W. Kürsten, B. Nietert, Springer, Berlin, 2006, S. 15-34.

2005



Höse, S., Vogl, K.: Predicting the Credit Cycle with an Autoregressive Model
  • Dresdner Beiträge zu Quantitativen Verfahren 45/05: DBQV45-05.pdf (789K).
Huschens, S., Stahl, G.: 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.
Huschens, S., Vogl, K., Wania, R.: 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.

2004



Huschens, S., Stahl, G.: Granularität dominiert Korrelation
  • In: RiskNews, Vol. 1, Heft 6, 2004, S. 28-29. DOI: 10.1002/risk.200490142.
Huschens, S.: Dreizehn Korrelationen in Kreditrisikomodellen
  • In: Banken, Finanzierung und Unternehmensführung, Hrsg: T. Burkhardt, J. Körnert, U. Walther, Duncker & Humblot, Berlin, 2004, S. 177-188.
Vogl, K., Wania, R.: BLUEs for Default Probabilities
  • Dresdner Beiträge zu Quantitativen Verfahren 37/04: DBQV37-04.pdf (247K).

2003



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

2002



Huschens, S., Locarek-Junge, H.: Konzeptionelle und statistische Grundlagen der portfolioorientierten Kreditrisikomessung, aktualisierte und erweiterte Fassung
  • In: Kreditrisikomanagement - Kernbereiche, Aufsicht und Entwicklungstendenzen, 2. überarbeitete und erheblich erweiterte Auflage, Hrsg: A. Oehler, Schäffer-Poeschel, Stuttgart 2002, S. 89-114.
Huschens, S., Vogl, K.: Kreditrisikomodellierung im IRB-Ansatz von Basel II
  • In: Kreditrisikomanagement - Kernbereiche, Aufsicht und Entwicklungstendenzen, 2. überarbeitete und erheblich erweiterte Auflage, Hrsg: A. Oehler, Schäffer-Poeschel, Stuttgart 2002, S. 279-295.
Höse, S., Huschens, S., Wania, R.: Rating Migrations
  • In: Applied Quantitative Finance, Hrsg: W. Härdle, T. Kleinow, G. Stahl, Springer, 2002, S. 87-110.

2001



Huschens, S.: 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.

2000



Huschens, S.: Value-at-Risk-Berechnung durch historische Simulation
  • Dresdner Beiträge zu Quantitativen Verfahren 30/00: DBQV30_00.pdf (0.3 MB).
Huschens, S.: Verfahren zur Value-at-Risk-Berechnung im Marktrisikobereich
  • In: Handbuch Risikomanagement, Hrsg: L. Johanning, B. Rudolph, Uhlenbruch-Verlag, München 2000, S. 181-218.
Huschens, S., Locarek-Junge, H.: Konzeptionelle und statistische Grundlagen der portfolioorientierten Kreditrisikomessung
  • In: Kreditrisikomanagement - Portfoliomodelle und Derivate, Hrsg: A. Oehler,Schäffer-Poeschel, Stuttgart 2000, S. 25-50.
Huschens, S., Kim, J. R.: A stable CAPM in presence of heavy-tailed distributions
  • In: Measuring Risk in Complex Stochastic Systems (Lecture Notes in Statistics 147), Hrsg: J. Franke, W. Härdle, G. Stahl, Springer-Verlag, Berlin 2000, S. 175-188.
Huschens, S. (Hrsg.): VaR-Schlaglichter
  • Letzte Ausgabe vom 18.02.2000: schlag.pdf (305K).

1999



Huschens, S.: 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.
Prinzler, R.: Reliability of neural network-based Value-at-Risk estimates
  • Dresdner Beiträge zu Quantitativen Verfahren 27/99: var-rel.pdf (261K).

1998



Huschens, S.: Messung des besonderen Kursrisikos durch Varianzzerlegung
  • In: Kredit und Kapital 1998, Heft 4, S. 567-591.
  • Kurzfassung in: Informationssysteme in der Finanzwirtschaft, Hrsg: C. Weinhardt, H. Meyer zu Selhausen, M. Morlock, Springer-Verlag, Berlin 1998, S. 399-402.
Huschens, S.: 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, S. 233-244.
Huschens, S.: Konfidenzintervalle für den Value-at-Risk
  • In: Data Mining, Theoretische Aspekte und Anwendungen (Beiträge zur Wirtschaftsinformatik, Bd. 27), Hrsg.: G. Nakhaizadeh, Physica-Verlag, Heidelberg 1998, S. 212-224.
Ridder, T.: Basics of Statistical VaR-Estimation
  • 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, S. 161-187.

1997



Huschens, S.: Genauigkeit von Schätzungen des Risikopotentials
  • In: Geld, Finanzwirtschaft, Banken und Versicherungen (Beiträge zum 7. Symposium Geld, Finanzwirtschaft, Banken und Versicherungen an der Universität Karlsruhe vom 11.-13. Dezember 1996), Hrsg.: C. Hipp u.a., VVW, Karlsruhe 1997, S. 615-626. ISBN 3-88487-649-X.