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Lineare Regression

In: Data Analytics im Risikomanagement

Author

Listed:
  • Frank Romeike

    (RiskNET GmbH)

  • Gabriele Wieczorek

    (Hochschule Hamm-Lippstadt)

Abstract

Zusammenfassung Die lineare Regression ist eine der grundlegenden statistischen Methoden zur Modellierung von Zusammenhängen zwischen Variablen und spielt eine entscheidende Rolle im Risikomanagement. Sie ermöglicht es, Risiken quantitativ zu bewerten, Trends vorherzusagen und fundierte Entscheidungen auf Basis historischer Daten zu treffen. Im Risikomanagement wird die lineare Regression häufig genutzt, um Zusammenhänge zwischen Risikoindikatoren und möglichen Verlusten zu analysieren. Finanzinstitute, Versicherungen und Unternehmen setzen sie beispielsweise ein, um a) Kreditrisiken vorherzusagen, indem der Einfluss von Faktoren wie Einkommen und Schuldenlast auf Zahlungsausfälle modelliert wird, b) Marktrisiken zu bewerten, indem Preisbewegungen von Finanzinstrumenten anhand wirtschaftlicher Indikatoren analysiert werden, c) Betrugsrisiken zu identifizieren, indem ungewöhnliche Muster in Transaktionsdaten erkannt werden oder d) Operationelle Risiken zu quantifizieren, etwa durch die Analyse der Beziehung zwischen Systemausfällen und finanziellen Verlusten.

Suggested Citation

  • Frank Romeike & Gabriele Wieczorek, 2026. "Lineare Regression," Springer Books, in: Data Analytics im Risikomanagement, chapter 7, pages 251-335, Springer.
    • Handle: RePEc:spr:sprchp:978-3-658-48843-7_7
    DOI: 10.1007/978-3-658-48843-7_7
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