Die Erlang-Verteilung ist eine stochastische Wahrscheinlichkeitsverteilung, die in der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik weit verbreitet ist.

Sie wurde nach dem dänischen Mathematiker Agner Krarup Erlang benannt und findet insbesondere Anwendung in Warteschlangentheorien sowie in der Analyse von Verkehrssystemen, Telekommunikation, Computernetzwerken und Kapazitätsplanung. Die Erlang-Verteilung ist eine kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilung, die die Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines bestimmten Ereignisses innerhalb eines gegebenen Zeitraums beschreibt. Sie basiert auf einem Modell, bei dem Exponentialverteilungen kombiniert werden, um die Dauer zwischen zwei aufeinanderfolgenden Ereignissen zu approximieren. Diese Dauer wird als Erlang-Wartezeit bezeichnet und kann in Zeiteinheiten wie Sekunden, Minuten, Stunden oder Tagen ausgedrückt werden. Die Erlang-Verteilung ist durch zwei Parameter definiert: die Anzahl der Ereignisse (auch als Formelparameter bezeichnet) und die durchschnittliche Dauer zwischen den Ereignissen (auch als Skalenparameter bezeichnet). Die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion der Erlang-Verteilung ermöglicht es, die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, dass ein Ereignis innerhalb eines bestimmten Zeitintervalls eintritt. In der Finanzwelt wird die Erlang-Verteilung häufig zur Modellierung von Warteschlangensystemen genutzt, insbesondere in Bezug auf ihre Auswirkungen auf den Handel, Abwicklung von Wertpapiertransaktionen oder die Bereitstellung von Finanzdienstleistungen. Durch die Analyse der Erlang-Verteilung können Investoren und Finanzexperten Kapazitäten planen, Netzwerkengpässe identifizieren und die optimale Ressourcenzuweisung für höhere Effizienz und Qualität sicherstellen. Zusammenfassend ist die Erlang-Verteilung eine mächtige statistische Verteilung, die in verschiedenen Bereichen der Finanzindustrie Anwendung findet. Ihr Einsatz ermöglicht es Investoren und Finanzexperten, fundierte Entscheidungen zu treffen und Risiken besser zu verstehen und zu bewerten. Bei Eulerpool.com bieten wir eine umfassende Sammlung von Fachbegriffen und Glossaren, um Finanzprofis und Anlegern den Zugang zu präzisen Informationen und Ressourcen zu erleichtern - alles auf einer Plattform ähnlich wie Bloomberg Terminal, Thomson Reuters und FactSet Research Systems.