University of Pennsylvania
Modellierung von Risiko und Realitäten

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University of Pennsylvania

Modellierung von Risiko und Realitäten

Sergei Savin
Senthil Veeraraghavan

Dozenten: Sergei Savin

55.607 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.6

(2,198 Bewertungen)

Es dauert 7 Stunden
3 Wochen bei 2 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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90%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Modellierung
  • Kategorie: Risiko
  • Kategorie: Microsoft Excel
  • Kategorie: Simulation

Wichtige Details

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4 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Geschäfts- und Finanzmodellierung
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

In diesem Modul lernen Sie, wie Sie Situationen mit geringer Unsicherheit analysieren und die besten Entscheidungen in diesen Situationen ermitteln können. Sie lernen das Optimierungs-Toolkit kennen und erfahren, wie Sie anhand eines Beispiels aus der Werbebranche ein algebraisches Modell erstellen, das algebraische Modell in ein Tabellenkalkulationsmodell umwandeln, mit Solver arbeiten, um die bestmögliche Entscheidung zu ermitteln, und ein Beispiel untersuchen, das eine einfache Darstellung des Risikos in das Modell einführt. Am Ende dieses Moduls werden Sie in der Lage sein, ein Optimierungsmodell zu erstellen, Solver zu verwenden, um die optimale Entscheidung auf der Grundlage Ihrer Daten zu ermitteln, und Ihr Modell anzupassen, um einfache Risikoelemente zu berücksichtigen. Mit diesen Kenntnissen sind Sie in der Lage, mit großen Modellen umzugehen, solange die tatsächliche Unsicherheit in den Eingabewerten nicht zu groß ist.

Das ist alles enthalten

4 Videos2 Lektüren1 Aufgabe

Was ist, wenn Ungewissheit das Hauptmerkmal des Umfelds ist, das Sie zu modellieren versuchen? In diesem Modul lernen Sie, wie Sie Modelle für Situationen mit einer großen Anzahl von Variablen erstellen können. Sie werden Einstellungen mit hoher Ungewissheit, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Risiko, gängige Szenarien für mehrere Zufallsvariablen, die Einbeziehung von Risikominderung, die Berechnung und Interpretation von Korrelationswerten und die Verwendung von Szenarien für die Optimierung, einschließlich Sensitivitätsanalysen und der Effizienzgrenze, untersuchen. Am Ende dieses Moduls werden Sie in der Lage sein, gängige Modelle für zukünftige Ungewissheit zu identifizieren und zu verwenden, um Szenarien zu erstellen, die Ihnen helfen, Ihre Geschäftsentscheidungen zu optimieren, wenn Sie mehrere Variablen und ein höheres Maß an Risiko haben.

Das ist alles enthalten

3 Videos2 Lektüren1 Aufgabe

Wenn wir geschäftliche Entscheidungen treffen, schauen wir oft in die Vergangenheit, um Vorhersagen für die Zukunft zu treffen. In diesem Modul werden Sie häufig verwendete Verteilungen von Zufallsvariablen untersuchen, um die Zukunft zu modellieren und Vorhersagen zu treffen. Sie lernen, wie Sie aussagekräftige Datenvisualisierungen in Excel erstellen, wie Sie die richtige Verteilung für Ihre Daten auswählen, die Unterschiede zwischen diskreten und kontinuierlichen Verteilungen erforschen und Ihre Wahl des Modells und Ihre Hypothese auf Anpassungsfähigkeit testen. Am Ende dieses Moduls werden Sie in der Lage sein, Ihre Daten mithilfe von Diagrammen darzustellen, das beste Verteilungsmodell für Ihre Daten auszuwählen und Ihr Modell und Ihre Hypothese zu testen, um festzustellen, ob sie am besten zu Ihren Daten passen.

Das ist alles enthalten

4 Videos2 Lektüren1 Aufgabe

Dieses Modul soll Ihnen helfen, Simulationen zu verwenden, um verschiedene Alternativen zu vergleichen, wenn kontinuierliche Verteilungen zur Beschreibung der Unsicherheit verwendet werden. Durch eine eingehende Untersuchung des Simulations-Toolkits lernen Sie, wie Sie Entscheidungen in Situationen mit hoher Unsicherheit treffen können, in denen zufällige Eingaben durch kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilungen beschrieben werden. Außerdem lernen Sie, wie Sie ein Simulationsmodell ausführen, die Simulationsergebnisse analysieren und alternative Entscheidungen vergleichen, um sich für die optimalste Lösung zu entscheiden. Am Ende dieses Moduls werden Sie in der Lage sein, mit Hilfe von Simulationen Entscheidungen zu treffen und Risiken zu managen und ganz allgemein erfolgreiche Geschäftsentscheidungen in einer immer komplexeren und sich schnell entwickelnden Geschäftswelt zu treffen.

Das ist alles enthalten

4 Videos2 Lektüren1 Aufgabe

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.5 (113 Bewertungen)
Sergei Savin
University of Pennsylvania
2 Kurse167.273 Lernende

von

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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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2.198 Bewertungen

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SV
5

Geprüft am 4. Apr. 2020

AC
5

Geprüft am 28. Sep. 2020

GA
5

Geprüft am 25. Dez. 2017

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Häufig gestellte Fragen