Diese Liste enthält Publikationen des Lehrstuhls für Quantitative Verfahren, insbesondere Statistik der Fakultät Wirtschaftswissenschaften der TU Dresden von 1994 bis 2017. Die Autoren, die an diesem Lehrstuhl gearbeitet haben, sind Lioba Becker, Andreas Henking, Steffi Höse, Stefan Huschens, Jeong-Ryeol Kim, Christoph Lehmann, Ralf Prinzler, Randolph Roth, Daniel Tillich,  Konstantin Vogl und Robert Wania.

2017

Lehmann, C.: A Multi-Stage Heuristic of Breakpoint Estimation for Rating Classes" von C. Lehmann. Dresdner Beiträge zu Quantitativen Verfahren 71/17.

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.

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.

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.

Lehmann, C.: Modellierung der Abhängigkeitsstruktur von Ausfallkörben – Eine Betrachtung für den Spezialfall des Duo-Baskets. Dresdner Beiträge zu Quantitativen Verfahren 62/16.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.: 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. Link

Höse, S., Huschens, S.: Ausfallrisiko. Dresdner Beiträge zu Quantitativen Verfahren 48/08.

2007

Höse, S.: Statistische Genauigkeit bei der simultanen Schätzung von Abhängigkeitsstrukturen und Ausfallwahrscheinlichkeiten in Kreditportfolios. Dissertation, Shaker Verlag, Aachen, 2007. Link

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.

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.

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.

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].

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.

Huschens, S., Kim, J.-R. : Measuring Risk in Value-at-Risk based on Student’s t-distribution. In: Studies in Classification, Data Analysis and Knowledge Organization. Classification in the Information Age. Proceedings of the GfKl-conference in Dresden 1998. Hrsg.: W. Gaul, H. Locarek-Junge, Berlin: Springer, 1999, S. 453-459 (mit J.-R. Kim).

Prinzler, R.: Reliability of neural network-based Value-at-Risk estimates. Dresdner Beiträge zu Quantitativen Verfahren 27/99.

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.

Huschens, S.: Historische Simulation. Dresdner Beiträge zu Quantitativen Verfahren 19/98.

Roth, R.: Der VOLAX-Future - Ein Derivat zum Handeln des Vega-Risikos von Optionen. Dresdner Beiträge zu Quantitativen Verfahren 16/98.

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.

Becker, L.: Herleitung der Verteilung von Informationen normal-und chiquadratverteilter Zufallszahlen. Dresdner Beiträge zu Quantitativen Verfahren 7/97.

Huschens, S.:  Risikoabschätzung durch historische Simulation. Dresdner Beiträge zu Quantitativen Verfahren 11/97.

Roth, R.: Die Eignung eines Futures auf implizite Forwardvolatilitäten zum Handeln des Vega-Risikos von Optionen. Dresdner Beiträge zu Quantitativen Verfahren 14/97.

Roth, R.: Die Bestimmung des At-the-money-Punktes europäischer Optionen - Implikationen für die Einführung neuer Basispreise an der DTB. Dresdner Beiträge zu Quantitativen Verfahren 13/97.

1996

Henking, A., Huschens, S.: Risikoabschätzung bei partieller Information. Dresdner Beiträge zu Quantitativen Verfahren 4/96.

1995

Huschens, S.: Nachträglich geschichtete Stichproben und partielle Information. In: Grundlagen der Statistik und ihre Anwendungen. Hrsg.: Rinne, H., Rüger, B., Strecker, H., Heidelberg: Physica, 1995, S. 274-284.

 Huschens, S., Stahl, G.: Estimation in semiparametric models using an auxiliary model. Statistical Papers (Berlin: Springer), Vol. 36, Jg. 1995, S. 313-326

1994

Huschens, S.: Entscheidungen mit semi- und nichtparametrischer Vorinformation. In: Operations Research Proceedings. Papers of the 22nd Annual Meeting of DGOR in Cooperation with NSOR. Hrsg.: H. Dyckhoff et al. Berlin: Springer, 1994, S. 336-342.

Huschens, S.: Zur Modellierung der Erwartungsbildung in makroökonomischen Modellen. Berlin: Physica-Verlag, 1994 (Wirtschaftswissenschaftliche Beiträge, Band 98). [Überarbeitete Fassung der Habilitationsschrift].