Statistische Zerlegung: Hintergrund, Team und

Statistische Zerlegung von Risiken

‚Sie reden viel von Risiken, aber was bedeuten diese Zahlen?‘ – Mit diesem Satz begann unsere Arbeit, die reine Statistik für Sie nutzbar zu machen.

Sie hören oft: ‚Daten lügen nicht.‘ Aber Daten sprechen selten für sich. Schiefe und Kurtosis geben Hinweise, wo Unsicherheit und Ausreißer Ihr Portfolio prägen. Hier setzt unser Ansatz an: Wir liefern keine schnellen Antworten, sondern erläutern, wie sich die Verteilung Ihrer Renditen in Einzelteile zerlegen lässt. Sie bekommen nachvollziehbare Statistiken, keine Versprechen. Wir glauben, dass nur verständliche Analyse vor Überraschungen schützt. Dafür kombinieren wir mathematische Methoden, aktuelle Literatur und jahrzehntelange Erfahrung. Das Ziel: Sie erkennen Risiken früh und treffen informierte Entscheidungen.

Transparente Methodenwahl

Wir legen Wert auf vollständige Transparenz, sodass jede statistische Kennzahl nachvollziehbar und prüfbar bleibt. Nur das schützt vor Fehleinschätzungen.

Wissenschaftlich fundiert

Sie profitieren von aktuellen Entwicklungen, da wir wissenschaftliche Erkenntnisse kontinuierlich einbeziehen und für die praktische Anwendung übersetzen.

Individuelle Risikoanalyse

Statt allgemeiner Empfehlungen erhalten Sie einen analytischen Einblick, der Ihre individuellen Zielsetzungen und Unsicherheiten berücksichtigt.

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Sie suchen eine methodisch abgesicherte Analyse Ihrer Risikoannahmen? Erfahren Sie, wie statistische Zerlegung von Schiefe und Kurtosis neue Perspektiven ermöglicht.

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Unsere Philosophie: Mehr als Zahlen interpretieren

Sie kennen das: Ein Parameter ragt heraus, doch die Erklärung fehlt. Wir glauben, dass Statistik nicht trennen, sondern erklären sollte. Deshalb verbinden wir klassische Ansätze mit kritischer Reflexion und geben Unsicherheiten Raum.

Schiefe und Kurtosis verbinden

Verteilungsparameter werden häufig isoliert betrachtet. Wir kombinieren Schiefe und Kurtosis in der Risikoanalyse, um Ausreißer und unerwartete Bewegungen besser zu erkennen. Diese Verbindung liefert Hinweise, bevor Märkte kippen.

Fokus auf Anwendung

Jede Statistik wird auf ihre Praxisrelevanz geprüft. Unsere Analysen zielen darauf ab, reale Unsicherheiten greifbar zu machen, statt abstrakte Risikozahlen zu liefern.

Cirquenova

Klare Sprache für alle

Verständliche Darstellung: Komplexe Begriffe erklären wir klar und ohne Fachjargon. Sie behalten stets den Überblick, auch bei vielschichtigen Sachverhalten.

Meilensteine und methodische Entwicklung

‚Ihr blendet die seltenen Fälle nicht aus?‘ – Seit Gründung prägt diese Frage unsere Arbeit. Die Entwicklung bleibt offen für Kritik und wissenschaftliche Fortschritte.

2018

Erste Ideen zur Risikozerlegung

Die ersten Gespräche drehen sich um die Frage, wie Schiefe und Kurtosis bei klassischen Portfolios fehlgedeutet werden. Aus diesen Diskussionen entsteht das Ziel, Statistik mit kritischer Reflexion zu verbinden.

Diskussion Anfang

2019

Methodenentwicklung und Teamaufbau

Ein interdisziplinäres Team aus Statistik, Mathematik und Visualisierung bildet sich. Literaturrecherche und erste analytische Methoden werden zusammengeführt, um Unsicherheiten systematisch zu beleuchten.

Team Forschung

2021

Praxistests und methodische Anpassung

Die systematische Anwendung und Überprüfung der entwickelten Ansätze an realen Portfolio-Daten beginnt. Das Feedback von Analysten fließt in die Verfeinerung der Methoden ein, Schwachstellen werden konsequent dokumentiert.

Praxis Validierung

2023

Externe Würdigung und Weiterentwicklung

Externe Publikationen würdigen den Ansatz, Schiefe und Kurtosis gemeinsam zu zerlegen. Die Methodik wird regelmäßig aktualisiert und auf neue Marktereignisse angewandt.

Publikation Anerkennung

Vier Entwicklungsschritte seit 2018

Unser Team: Analytiker, Kritiker und Vermittler

‚Wer prüft eigentlich die Prüfer?‘ – Hinter jeder Zahl stehen Menschen, die Fehler suchen, Annahmen in Frage stellen und für Sie Risiken sichtbar machen.

Dr. Ines Faber-Merz

Leitung Statistik und Methodenentwicklung

Diplom in Wirtschaftsmathematik, Schwerpunkt Statistik Universität Mannheim, Institut für Statistik

Verteilungsanalyse und Risikomodellierung

Deutsche Forschungsgemeinschaft, Statistikberatung

Sie begleiten regelmäßig internationale Veröffentlichungen zur Risikomessung. Ihre Veröffentlichungen beschäftigen sich mit der Zerlegung asymmetrischer Verteilungen. Beratungsschwerpunkte liegen im Bereich praxisnaher Analyse von Ausreißern in Ertragsreihen.

Johannes Becker-Schulz

Spezialist für Extremwerttheorie

Master in Quantitativer Finanzanalyse Technische Universität München, Statistik-Fakultät

Statistische Analyse seltener Ereignisse

Institut für Finanzmathematik München

Er beschäftigt sich seit Jahren mit der Modellierung von Extremrisiken. Schwerpunkt seiner Arbeit ist die Entwicklung von Tools zur schnellen Erkennung statistischer Ausreißer. Regelmäßige Workshops zu analytischer Risikodiagnose.

Lea Sommerfeld

Visualisierung & Kommunikation Statistik

M.Sc. Angewandte Statistik und Kommunikation Freie Universität Berlin, Fachbereich Statistik

Grafische Aufbereitung von Risikodaten

Institut für Datenvisualisierung Berlin

Sie setzt ihren Fokus auf transparente Visualisierung und verständliche Kommunikation von Risiken. Entwickelt interaktive Darstellungen für komplexe statistische Sachverhalte. Führt interne Schulungen zu Darstellungsformen.

Prof. Dr. Carsten Wittke

Validierung & Modellkritik

Diplom in Mathematik, Nebenfach Wirtschaft Universität Hamburg, Mathematik und Ökonomie

Modellprüfung und Fehleranalyse

Institut für Angewandte Mathematik Hamburg

Langjährige Erfahrung mit der Validierung quantitativer Modelle. Seine Recherchen betreffen die Fehleranfälligkeit von Modellen unter realen Bedingungen. Unterstützt Projekte mit analytischer Prüfung und Plausibilitätschecks.