Prof. Dr. rer. pol. habil. Steffi Höse

Ehemalige Mitarbeiterin am Lehrstuhl für Quantitative Verfahren, insb. Statistik (bis März 2014)

	Telefon:	+49 3583 612-4699 (Hochschule Zittau/Görlitz)
	Telefax:	+49 3583 612-3809 (Hochschule Zittau/Görlitz)
	E-Mail:	steffi.hoesetu-dresden.de (TU Dresden) s.hoesehszg.de (Hochschule Zittau/Görlitz)
	Postanschrift:	Hochschule Zittau/Görlitz Fakultät Wirtschaftswissenschaften und Wirtschaftsingenieurwesen Professur für Statistik und Operations Research Theodor-Körner-Allee 16 02763 Zittau
	Besucheranschrift:	Haus Z II, Raum 18.2 Schliebenstraße 21 02763 Zittau

Persönliches (bis Sommer 2015):

seit April 2014: Inhaberin der Professur für Statistik und Operations Research an der Hochschule Zittau/Görlitz (HSZG)
April 2014: Preis für Exzellenz in der Lehre, vergeben durch den Fachschaftsrat der Fakultät Wirtschaftswissenschaften der TU Dresden für das Sommersemester 2013 (Übungen "Statistik" im Bachelor)
Oktober 2013 – März 2014: hauptamtliche Vertretung der Professur für Ökonometrie und Wirtschaftsstatistik an der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus-Senftenberg
Juli 2012: Verleihung des Grades Dr. rer. pol. habil. durch die TU Dresden, Titel der Habilitationsschrift: Quantification of Model Risk, Lehrbefugnis: Quantitative Verfahren
April 2011 – März 2012: hauptamtliche Vertretung der Professur für Ökonometrie und Statistik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Oktober 2010: Preis für Exzellenz in der Lehre, vergeben durch den Fachschaftsrat der Fakultät Wirtschaftswissenschaften der TU Dresden für das Sommersemester 2010 (Vorlesung und Übung "Statistik" im Bachelor, Vorlesung "Risikoanalyse und Simulation" im Diplom- und Masterstudium)
April 2007: Promotion zum Dr. rer. pol. mit dem Thema "Statistische Genauigkeit bei der simultanen Schätzung von Abhängigkeitsstrukturen und Ausfallwahrscheinlichkeiten in Kreditportfolios"
März 2005: Best Paper Award: "Method Award" der Gesellschaft für Klassifikation e. V. zusammen mit Herrn K. Vogl
seit 2000 wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehrstuhl für Quantitative Verfahren, insbesondere Statistik
Studium der Betriebswirtschaftslehre an der Technischen Universität Dresden

Forschungsprojekte (bis Sommer 2015):

Statistisches Testen von Ausfallwahrscheinlichkeiten
Quantifizierung von Modellrisiken
Stochastische Ordnungen und Risikomaße
Stresstests und Sensitivitätsanalysen von Kreditportfolio-Modellen
Statistische Genauigkeit bei der simultanen Schätzung von Abhängigkeitsstrukturen und Ausfallwahrscheinlichkeiten in Kreditportfolios
Modellierung von Abhängigkeitsstrukturen mit Hilfe von Faktormodellen sowie Bernoulli- und Poisson-Mischungsmodellen

Veröffentlichungen (bis Sommer 2015):

Höse, S., Huschens, S. (2015): Ausfallrisiko. In: Praxishandbuch Risikomanagement: Konzepte - Methoden - Umsetzung, Hrsg: W. Gleißner, F. Romeike, Erich Schmidt Verlag, Berlin, S. 305-324.
Höse, S., Huschens, S. (2013): Credit Portfolio Correlations and Uncertainty. In: Credit Securitisations and Derivatives: Challenges for the Global Markets, Hrsg.: D. Rösch, H. Scheule, John Wiley & Sons, Chichester, S. 53-70.
Höse, S., Huschens, S. (2013): Stochastic Orders and Non-Gaussian Risk Factor Models. InReview of Managerial Science, Jg. 7, Heft 2, S. 99-140, DOI: 10.1007/s11846-011-0071-8.
Höse, S., Huschens, S. (2011): Confidence Intervals for Asset Correlations in the Asymptotic Single Risk Factor Model. In: Operations Research Proceedings 2010, Hrsg.: B. Hu, K. Morasch, S. Pickl, M. Siegle, Springer Verlag, Berlin, S. 111-116.
Höse, S., Huschens, S. (2010): Confidence Intervals for Quantiles of a Vasicek-distributed Credit Portfolio Loss. Dresdner Beiträge zu Quantitativen Verfahren 51/10.
Höse, S., Huschens, S. (2010): Model Risk and Non-Gaussian Latent Risk Factors. In: Model Risk: Identification, Measurement and Management, Hrsg: D. Rösch, H. Scheule, Risk Books, London, S. 45-73.
Höse, S., Huschens, S. (2009): Confidence Intervals for Correlations in the Asymptotic Single Risk Factor Model. Dresdner Beiträge zu Quantitativen Verfahren 50/09.
Höse, S., Huschens, S., Wania, R. (2009): Rating Migrations. In Applied Quantitative Finance, Hrsg: W. Härdle, N. Hautsch, L. Overbeck, 2. Aufl., Springer Verlag, Berlin, S. 105-123. Die zugehörigen Programme finden Sie in Programm-Code.zip (10K)
Höse, S., Huschens, S. (2008): Worst-Case Asset, Default and Survival Time Correlations. In: The Journal of Risk Model Validation, Jg. 2, Heft 4, S. 27-50.
Höse, S., Huschens, S. (2008): Worst-Case and Stressed Correlations in the Asymptotic Single Risk Factor Model. In: Stress Testing for Financial Institutions - Applications, Regulations and Techniques, Hrsg: D. Rösch, H. Scheule, Risk Books, London, S.237-263.
Höse, S. (2007): Statistische Genauigkeit bei der simultanen Schätzung von Abhängigkeitsstrukturen und Ausfallwahrscheinlichkeiten in Kreditportfolios, Dissertation, Shaker Verlag, Aachen.
Höse, S., Vogl, K. (2006): Modeling and Estimating the Credit Cycle by a Probit-AR(1)-Process. In: From Data and Information Analysis to Knowledge Engineering, Hrsg: M. Spiliopoulou, R. Kruse, C. Borgelt, A. Nürnberger, W. Gaul, Springer Verlag, Berlin, S. 534-541.
Höse, S., Vogl, K. (2005): Predicting the Credit Cycle with an Autoregressive Model. Dresdner Beiträge zu Quantitativen Verfahren 45/05. DBQV45-05.pdf (789K)
Höse, S., Huschens, S. (2003): Simultaneous Confidence Intervals for Default Probabilities. In: Between Data Science and Applied Data Analysis, Hrsg: M. Schrader, W. Gaul, M. Vichi, Springer Verlag, Berlin, S. 555-560.
Höse, S., Huschens, S. (2003): Estimation of Default Probabilities in a Single-Factor Model. In: Between Data Science and Applied Data Analysis, Hrsg: M. Schrader, W. Gaul, M. Vichi, Springer Verlag, Berlin, S. 546-554.
Höse, S., Huschens, S. (2003): Sind interne Ratingsysteme im Rahmen von Basel II evaluierbar? Zur Schätzung von Ausfallwahrscheinlichkeiten durch Ausfallquoten. Zeitschrift für Betriebswirtschaft, Jg. 73, Heft 2, S. 139-168.
Höse, S., Huschens, S. (2003): From Credit Scores to Stable Default Probabilities: A Model Based Approach. In: Exploratory Data Analysis in Empirical Research, Hrsg: M. Schwaiger, O. Opitz, Springer Verlag, Berlin, S. 454-462.
Höse, S., Huschens, S., Wania, R. (2002): Rating Migrations. In: Applied Quantitative Finance, Hrsg: W. Härdle, T. Kleinow, G. Stahl, Springer, Berlin, S. 87-110.eBooks auf www.xplore-stat.de bzw. als Buch beim Springer Verlag.

Arbeitspapiere (bis Sommer 2015):

Höse, S., Huschens, S. (2014): Simultaner Ausfall und systematisches Risiko.
Höse, S., Huschens, S. (2014): Analytic Confidence Intervals for Asset Correlations in Linear Risk Factor Models.

Lehrportfolio:

Lehrveranstaltungen an der Hochschule Zittau/Görlitz im Rahmen der Professur für Statistik und Operations Research (bis Sommer 2015):

Statistik I und II für Diplom-Studiengang Betriebswirtschaft (Vorlesungen, Seminare, Diplom, WS 2014/2015)
Statistik 1 und 2 für Bachelor-Studiengang Kommunikationspsychologie (Vorlesungen, Seminare, Tutorien, Bachelor, WS 2014/2015 und SS 2015)
Forschungsmethoden - Multivariate Verfahren für Bachelor-Studiengang Kommunikationspsychologie (Seminar, Bachelor, WS 2014/2015)
Statistik für Diplom-Studiengang Wirtschaftsingenieurwesen (Vorlesung, Seminar, Diplom, SS 2015)
Statistik für Master-Studiengang Management im Gesundheitswesen (Vorlesung, Seminar, Master, WS 2014/2015)
Empirische Sozialforschung/Statistik für die Bachelor-Studiengänge der Fakultät Management- und Kulturwissenschaften (Vorlesung, Seminare, Bachelor, SS 2014, SS 2015)

Lehrveranstaltungen an der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus-Senftenberg im Rahmen der Professurvertretung für Ökonometrie und Wirtschaftsstatistik:

Forschungsmethoden der BWL (Vorlesung, Übung, Master, WS 2013/2014)
Monetäre Risikomaße (Seminar, Master, WS 2013/2014)
Grundlagen der Monte-Carlo-Simulation (Seminar, Master, WS 2013/2014)

Lehrveranstaltungen am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) im Rahmen der Professurvertretung für Ökonometrie und Statistik:

Statistik II (Vorlesungen, Übungen und PC-Praktikum, Bachelor, WS 2011/2012)
Monetäre Risikomaße (Seminar, Bachelor, WS 2011/2012)
Modellrisiko (Seminar, Master, WS 2011/2012)
Statistik I (Vorlesungen, Übungen und PC-Praktikum, Bachelor, SS 2011),
Stochastische Ordnungen und deren Anwendung zur Risikoquantifizierung (Seminar, Bachelor und Master, SS 2011)

Lehrveranstaltungen an der TU Dresden im Rahmen der Tätigkeit als wissenschaftliche Mitarbeiterin:
Lehraufträge für Vorlesungen im Bachelor, Diplom-Hauptstudium und Master:

Statistik (Bachelor, WS 2009/2010, SS 2010 und SS 2012),
Stochastische Prozesse (Master, SS 2012),
Multivariate Verfahren (Master, SS 2012),
Risikoanalyse und Simulation (Master / Diplom-Hauptstudium, SS 2009 und SS 2010),
Theorie und Methodik der Statistik: Teil A und Teil B (Diplom-Hauptstudium, WS 2007/2008) und
Theorie und Methodik der Statistik: Teil C und Teil D (Diplom-Hauptstudium, SS 2003)

Lehrveranstaltungen im Bachelor und Diplom-Grundstudium:

Übungen im Modul Statistik (Bachelor),
Mentorenprogramm (Bachelor) und
Übungen Statistik I und II (Diplom-Grundstudium)

Lehrveranstaltungen im Master und Diplom-Hauptstudium:

Übung Schätzen und Testen (Master),
Übung Korrelation und Regression (Master),
Übung Monetäre Risikomaße (Master),
Seminar Statistik (Master und Diplom-Hauptstudium),
Diplomandenkolloquium Statistik (Diplom-Hauptstudium),
Übungen Theorie und Methodik der Statistik: Teile A bis D (Diplom-Hauptstudium),
Übungen Theorie und Methodik der Statistik: Teile I und II (Diplom-Hauptstudium) und
Übungen Statistik für Fortgeschrittene: Teil B (Diplom-Hauptstudium)

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