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Das bin ich!! Im Rahmen meiner Tätigkeit bei der Deutschen Bundesbank beschäftige ich mich seit nunmehr 10 Jahren mit verschiedenen quantitativen Modellen und Methoden, die die Banken im Rahmen der Risikomessung verwenden. Meine Hauptaufgabe besteht darin, zu burteilen, ob die mathematischen Modelle den aufsichtsrechtlichen Vorgaben entsprechen. Einen speziellen Schwerpunkt habe ich dabei nicht, sondern decke die gesamte Bandbreite der Risikoarten sowie der Banken ab. Daher konnte ich mir während meiner bisherigen Tätigkeit ein umfangreiches Wissenspektrum an unterschiedlichen mathematischen Methoden und Modellen sowie den zugehörigen regulatorischen Regelungen aneignen und dieses erfolgreich anwenden.

Neben den theoretischen Aspekten, programmiere ich die Modelle der Banken nach und programmiere auch eigene Modelle. In der Regel benutze ich zur Programmierung R (wenn es schnell implementiert werden soll) oder C# (wenn es anwenderfreundlich und schnell laufen soll). Da in den letzten Jahren immer stärker Modelle mit künstlichen Intelligenzen / maschinellen Lernen in den Vordergrund gerückt sind, habe ich mein Wissensspektrum um AI Modelle erweitert. Diese programmiere ich in der Regel in Python, da Python über sehr mächtige Bibliotheken diesbezüglich verfügt.

Vor meiner Arbit bei der Bundesbank habe ich als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Angewandte Analysis an der Universität Rostock bei Herrn Prof. Dr. Takác gearbeitet und während dieser Zeit promoviert. In meiner Dissertation habe ich mich mit nichtlinearen Black-Scholes Gleichungen beschäftigt. Meine Forschungsinteressen lagen vor allem auf dem Gebiet der partiellen Differentialgleichungen und deren Anwendung in der Finanzmathematik. Da die Anwendung von Differentialgleichungen bei den Banken in aller Regel auf Bewertungsmodelle im Handel (Marktpreisrisiko) beschränkt ist, sehe ich Differentialgleichungen in meinem beruflichen Umfeld nur noch gelegentlich. Deshalb und wegen zunehmender privater Verpflichtungen konnte ich meinen ursprünglichen Forschungsinteressen in letzter Zeit nicht nachkommen.