Unser kompetentes Team aus Dipl. Statistikern, Dipl. Volkswirten, Ökonomen und Technikern ist in zahlreichen Projekten der Datenanalyse erfolgreich tätig. Wir nutzen dabei bewährte Tools wie SAS, SPSS/Clementine, Stata, R, S-Plus, Minitab, XLFit, GraphPad, LISREL, eViews oder Matlab. Bei Bedarf passen wir Ihre Module, Packages bzw. Programme an, analysieren und optimieren bestehenden Code.
Unsere Bereiche:
Datenanalyse, Reporting, Modellierung, Prognosen, Simulation, Qualitätskontrolle und -sicherung, Optimierung, Rating/Scoring, Performance-Messung, Risikomessung und -modellierung, ALM, Psychologische Testverfahren (Persönlichkeits- und Kompetenzmessung, AC), Demografie
Von der Datenerhebung mit Fragebogenkonzeption, Testentwicklung, Stichprobenplanung und Versuchsplanung DoE (design of experiments) bis zur kompletten Auswertung unterstützen wir Sie mit unserem erfahrenen Team.
Unsere Verfahren und Methoden:
Explorative Statistik Datenvisualisierung, deskriptive Verfahren, Reliabilitätsanalysen, Conjoint-Analysen, Analyse räumlicher Daten und Kartenerstellung.
Regression Lineare Modelle, generalisierte Regression (Logit, Probit, ordinale Modelle), (M)ANOVA, Mixed Models, additive und geoadditive Verfahren, Kerndichteschätzung.
Multivariate Statistik Clusteranalysen, Hauptkomponenten-/Faktorenanalyse, Assoziationsanalyse, mehrdimensionale Skalierung, Klassifizierungs- und Regressionsbäume, Diskriminanzanalyse, Neuronale Netze, grafische Verfahren, Strukturgleichungsmodelle.
Induktive Statistik Parametrische und nichtparametrische Verfahren, Testentwicklung (LQ-Tests oder simulationsbasiert, z.B. durch Resamplingverfahren).
Zeitreihen/Ökonometrie (Semi-)Markov-Prozesse, ARCH/GARCH, Heston-Prozesse, Martingale, Volatility Surfaces, finanzmathematische Kennzahlen (VaR, Sharpe, Sortino, Treynor, usw.).
Simulation Monte-Carlo-Verfahren, Szenario-Analysen
Ausgewählte Projekte
ADAC
Database Marketing/Data Mining: Kampagnenselektion (Durchführung der Selektionen, Qualitätskontrolle, Übergabe, Mining und Scoring), Kundenstruktur- und Potenzial-Analysen, Kundenwertberechnung und Mitkonzeption eines CLV-Modells. Zielgruppenanalysen zur strategischen Entwicklung des Leistungsportfolios. Eingesetztes Tool: SAS.
Boehringer Ingelheim Pharma KG
Mehrtägiges Seminar zur Anwendung statistischer Verfahren in der klinischen Forschung. Insbesondere bei: Versuchsplanung (design of experiments, DOE), Fallzahl-Analyse, nichtparametrische Testverfahren und nichtlineare (sigmoidale) Regression. Umgang mit fehlenden Daten und Qualitätssicherung der statistischen Analyse. Umsetzung in Excel, XLFit und GraphPad Prism.
Hypo Vereinsbank - multivariates dynamisches Prognosemodell
Entwicklung und Implementierung eines multivariaten dynamischen Prognosemodells (k-Factor-GARCH) zur Modellierung von Kreditrisiken als Grundlage für die Entwicklung innovativer strukturierter Produkte. Vorhersage der Entwicklung von Indexvolatilitäten und -korrelationen auf Branchen- und Länderebene. Entwicklung und Validierung von Entscheidungsverfahren zur Modellwahl bei Verletzung klassischer An-nahmen in der Datengrundlage (Nicht-Normalität, korrelierte Schätzer).
autoscout24
Entwicklung von R Packages um Daten aus einer Oracle Database automatisiert auszulesen. Weitere Schwerpunkte: Generieren von speziellen kundenspezifischen Grafiken mit dynamischen Inhalten und Umsetzung multivariater statistischer Methoden. Arbeiten mit hedonischen Preisen.
Thyssen Krupp
Mehrtägiger Programmier-Workshop SAS. Themenschwerpunkte: Daten-Management, effiziente Programmierung, Data Mining, Zugriff auf relationale Datenbanken, Reporting und Grundlagen der Makroprogrammierung.
financial.com AG
Analyse systematischer Verzerrungen in Aktienindizes durch den Survival Bias (Auftragsforschung). Konzeption und Validierung von Trading-Strategien für verschiedene KAGs im Rahmen von Projektpartnerschaften. Entwicklung und Implementierung eines Online-Tools zur dynamischen VaR-Schätzung von Einzeltiteln und Indizes.
S Rating und Risikosysteme
Workshops und Seminare zur Umsetzung statistischer Methoden der Risikomessung und -Steuerung (Scoring-Verfahren, Klassifikation von Versicherten, ALM, Basel II-konforme Berechnung von PD, LGD) in SPSS.