Nützliche quantitative Modelle helfen Ihnen, fundierte Entscheidungen zu treffen, sowohl in Situationen, in denen die Faktoren, die Ihre Entscheidung beeinflussen, klar sind, als auch in Situationen, in denen einige wichtige Faktoren überhaupt nicht klar sind. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie quantitative Modelle erstellen, um komplexe Realitäten abzubilden, und wie Sie Elemente des Risikos und der Unsicherheit in Ihr Modell einbeziehen. Sie lernen auch die Methoden zur Erstellung von Prognosemodellen kennen, mit denen Sie optimale Entscheidungen treffen können, und erfahren, wie sich diese Entscheidungen ändern, wenn sich die Annahmen des Modells ändern. Sie lernen auch die Grundlagen der Messung und des Managements von Risiken kennen. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, Ihre eigenen Modelle mit Ihren eigenen Daten zu erstellen, so dass Sie datengestützte Entscheidungen treffen können. Sie werden auch auf den nächsten Kurs der Specializations vorbereitet.
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Modellierung von Risiko und Realitäten
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Geschäfts- und Finanzmodellierung
Dozenten: Sergei Savin
55.607 bereits angemeldet
Bei enthalten
(2,198 Bewertungen)
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Modellierung
- Kategorie: Risiko
- Kategorie: Microsoft Excel
- Kategorie: Simulation
Wichtige Details
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4 Aufgaben
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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
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McMaster University
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Geprüft am 4. Apr. 2020
Geprüft am 28. Sep. 2020
Geprüft am 25. Dez. 2017
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