Wann nehme ich eine Lognormal-Verteilung in einer Monte-Carlo-Simulation? Viele Wachstumsprozesse in Wirtschaft und Natur folgen einem einfachen Prinzip: Was groß ist, wächst schneller. Was klein ist, wächst langsamer. Genau hier setzt die Lognormal-Verteilung an. Sie ist ein Schlüssel, um solche Prozesse realistisch abzubilden – aber sie hat auch klare Grenzen, die man kennen sollte. Doch eines macht die Lognormal-Verteilung besonders herausfordernd: Ihre Parametrisierung. Schon kleine Änderungen können zu dramatisch unterschiedlichen Ergebnissen führen. Um sie im Risikomanagement sinnvoll zu verwenden, braucht es daher Werkzeuge, die Kontrolle, Transparenz und visuelles Feedback geben – damit Modellierung nicht selbst zum Risiko wird. 🎥 Das neue Risk Kit-Video zeigt, wie das gelingt: 👉 https://lnkd.in/efumSTnU
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