Mathematik

Mit einer stochastischen Analyse die hohen Risiken der Finanzindustrie besser verstehen

USCHI SORZ | aus HEUREKA 5/14 vom 05.11.2014

Im Finanzwesen spielen mathematische Modelle eine herausragende Rolle. "Ihre Komplexität verstellt allerdings oft den Blick auf das Modellrisiko", sagt Mathias Beiglböck, Professor für Mathematik an der Universität Wien. So bildet das Modell die Wirklichkeit nicht immer adäquat ab. "Weil das mathematisch schwer zu fassen ist, wird das Problem sehr unterschätzt", meint der 34-jährige Wiener. Obwohl das Modellrisiko als entscheidender Mitverursacher der Finanzkrise genannt wird, habe dies kaum Auswirkungen auf die Regulierung der Finanzindustrie. "Überspitzt gesagt, werden mathematische Modelle missbraucht, um das zu rechtfertigen."

Das Ziel seiner Forschung ist, das Modellrisiko zu quantifizieren und damit sichtbar zu machen. Dazu befasst sich Mathematiker Beiglböck, einer der START-Preisträger 2014, mit stochastischer Analyse, speziell von Modellen und Prozessen mit stark irregulärem Verhalten. Er hat eine neuartige Methode entdeckt, die es erlaubt, solche extreme Modelle besser zu verstehen.

Der START-Preis ist die höchst-dotierte heimische Förderung für Spitzen-Nachwuchsforscher. "Für mich bedeutet das zunächst persönliche Sicherheit", freut sich der Finanzmathematiker. In den zehn Jahren befristeter Dienstverhältnisse seit seiner Promotion hatte er Zweifel, ob sich der hohe Einsatz lohnen würde. Die Auszeichnung gibt ihm nun die Möglichkeit, in den nächsten sechs Jahren finanziell abgesichert eine eigene Forschungsgruppe aufzubauen und zu leiten.

Den Reiz der Wissenschaft kennt er schon lange. "Seit ich denken kann, wollte ich Erfinder werden." Ob zuerst beim Legospielen oder später in der Schule beim Rechnen: "Bis heute fesselt mich nichts so sehr wie das Gefühl, neue Dinge zu entdecken."

"Die Komplexität mathematischer Modelle verstellt oft den Blick auf das Modellrisiko" Mathias Beiglböck, Universität Wien

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