Bayessche Statistik in der Risikoquantifizierung

• Oliver Disch

Wenn im Risikomanagement neue Risiken identifiziert werden, stellt sich schnell die Frage, wie eine adäquate Verteilung 67 für den potenziellen Schaden und/oder die Chance aussehen kann. Oft treten mit neuen Risiken Sachverhalte auf, die mit bekannten Risiken und deren Bewertung nicht vergleichbar sind. Ein Rückgriff auf Erfahrungswerte ist deshalb kaum oder gar nicht möglich. Damit verbunden ist außerdem meist nur eine geringe Menge an Daten, um eine Verteilung sinnvoll bestimmen zu können.
Ein Beispiel aus dem Alltag eines Verkehrsbetriebs soll das illustrieren. In unregelmäßigen Abständen kommt es bei stromführenden Oberleitungen von Straßenbahnen zu fremdverursachten Schäden. Ursachen können unter anderem ausgefahrene Hubsteiger oder zu lange Leitern auf LKWs sein. Dadurch kommt es zu mehrstündigen Ausfällen des Bahnbetriebs. Damit direkt verbunden ist eine kostenintensive Bereitstellung von Schienenersatzverkehr durch Busse sowie die aufwändige Reparatur. Ein solches Ereignis kann mehr als einmal in einem Jahr auftreten. Es gibt aber auch Jahre ohne Vorfall. Wie kann der Schadenseintritt adäquat modelliert werden?

Seiten 82 - 96