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Im Zuge der stetig zunehmenden Vernetzung der Wirtschaft, einhergehend mit multiplen und komplexen gegenseitigen Abhängigkeiten zwischen Unternehmen oder auch ganzen Wirtschaftsräumen, fällt dem quantitativen Risikomanagement eine rasant zunehmende Bedeutung zu. Die Professur orientiert sich in Forschung und Lehre zielgerichtet an den hieraus resultierenden Herausforderungen.
An der Schnittstelle zwischen Statistik und mathematischer Optimierung liegt der Forschungsschwerpunkt der Professor auf der Entwicklung innovativer Algorithmen für die präskriptive und prädiktive Analytik. Basierend auf den Erkenntnissen der Komplexitätstheorie der theoretischen Informatik ist dabei stets der Trade-Off zwischen Effizienz und Optimalität der Berechnungen zu beachten, da sich die Algorithmen nicht nur in der Theorie sondern auch in verschiedensten praktischen Anwendungsgebieten beweisen müssen.
Für die Lehre impliziert diese Sichtweise insbesondere die Vermittlung eines tiefgreifenden Verständnisses für quantitative Modelle. Dabei liegt der Fokus bewusst nicht in der Breite, sondern in der Tiefe der Wissensvermittlung, da die hierbei gelehrte Herangehensweise die Studierenden in die Lage versetzt, eigenständig weitere Problemfelder mit der entsprechenden kritischen Hinterfragung anzugehen.
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