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Was sind quantitative vs. qualitative Risikomanagement-Methoden?

» Risikomanagement
  • Quantitative Risikomanagement-Methoden nutzen statistische und mathematische Modelle, um Risiken messbar und bewertbar zu machen.
  • Qualitative Risikomanagement-Methoden beinhalten die Analyse von subjektiven Einschätzungen und Expertenmeinungen, um Risiken zu identifizieren und zu bewerten.
  • Während quantitative Methoden auf Zahlen und Wahrscheinlichkeiten basieren, konzentrieren sich qualitative Ansätze auf die Beurteilung von Unsicherheiten, die nicht direkt messbar sind.

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Was sind quantitative vs. qualitative Risikomanagement-Methoden?

Also, kann mir einer den Unterschied zwischen quantitativen und qualitativen Methoden im Risikomanagement erklären? Warum nimmt man mal das eine und mal das andere, und wie haut das jeweils hin? Wäre mega, wenn ihr ein paar Beispiele parat hättet, damit ich mir was drunter vorstellen kann. Danke schon mal!

Bei quantitativen Methoden geht's um Zahlen und Statistiken, also misst du Risiken mit Daten und berechnest Wahrscheinlichkeiten. Qualitative Ansätze sind mehr so Einschätzungen und Beurteilungen, basieren oft auf Erfahrungen. Man nutzt Quantitatives, wenn man genaue Daten hat, und Qualitatives, wenn es mehr ums "Bauchgefühl" geht. Ein Beispiel für Quantitatives ist die Varianzanalyse, für Qualitatives ne Risikomatrix.

Quantitativ geht echt nicht ohne saubere Daten, sonst kannst du dir die Ergebnisse sonstwohin stecken, weil sie dann einfach nix taugen. Und bei Qualitativem – klar, Expertenurteil ist nett, aber ohne harte Fakten ist das ganze oft genug einfach nur Kaffeesatzleserei. Nicht zu vergessen, dass bei beiden Methoden auch Vorurteile und blinde Flecken der Ausführenden das Ergebnis voll verzerren können.

Ist bei dem qualitativen Kram nicht oft die Gefahr, dass die Ergebnisse zu subjektiv sind? Und bei den Zahlenwerten der quantitativen Methoden: Kann man denen immer trauen oder gibt's da auch Fallstricke?

Fallstricke gibt's definitiv auch bei quantitativen Methoden – Stichwort "Garbage in, Garbage out". Wenn die Input-Daten Mist sind, sind es die Ergebnisse auch. Außerdem, Modelle und Annahmen können realitätsfern sein, und das verfälscht dann die ganze schicke Rechnerei.

Absolut, es ist immer entscheidend, den Kontext einzubeziehen und eine Balance zwischen beiden Methoden zu finden, um zuverlässigere Ergebnisse zu erzielen.

Genau, die Kombination der Ansätze ermöglicht eine umfassendere Risikobewertung.

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