Risikosteuerung in der Industrie
1. Aufl. 2019
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S. 854. Quantitative Risikoanalyse
„Ich glaube nicht an die Mathematik. Ich glaube an Gott – aber ich vertraue der Mathematik.“
(Albert Einstein, dt.-amerik. Physiker)
In einer ihrer Kolumnen heben Gleißner & Romeike die Bedeutung von Mathematik und Statistik für die Profession des Riskmanagers bzw. Chief Risk Officers hervor. „Riskmanagement ohne Mathematik ist Voodoo!“. Der Risikomanager müsse sich über die einfachen Denkkategorien der „Eintrittswahrscheinlichkeit“ und der „erwarteten Schadenhöhe“ bei Eintritt des Schadensereignisses hinausbewegen. Die Begrifflichkeiten sind zwar grundlegend, reichen aber nicht aus, um die Besonderheiten bestimmter Risiken abzubilden. Die Kenntnis und die Modellierung von Schadensverteilungen und Abhängigkeiten von Zufallsgrößen ist erforderlich, um zu einem validen Bild der Risiko-Exposition eines Unternehmens zu gelangen.
Zu dieser Ansage wird es viele Gegenstimmen geben. In der betrieblichen Praxis begegnet man auch sehr häufig einer gegenteiligen Einstellung, die eher besagt, dass durch Mathematik eine Scheingenauigkeit vorgetäuscht wird, die gefährlich sein kann. Ebenso häufig dürfte die Einstellung sein, dass sich manche Sachverhalte einer quantitat...