書目名稱 | Künstliche neuronale Netze zur Risikomessung bei Aktien und Renten |
副標(biāo)題 | Am Beispiel deutsche |
編輯 | Markus Rauscher |
視頻video | http://file.papertrans.cn/547/546115/546115.mp4 |
概述 | Künstliche neuronale Netze als Instrument der Risikoprognose |
叢書名稱 | Versicherung und Risikoforschung |
圖書封面 |  |
描述 | Die Risikomessung als Teilaufgabe des Risikomanagements stellt für institutionelle Kapitalanleger eine elementare Aufgabe dar. Hierzu werden Volatilit?ten und Korrelationskoeffizienten prognostiziert, wobei verschiedene Instrumente und Methoden zur Verfügung stehen. Künstliche neuronale Netze scheinen besonders gut geeignet zu sein; darauf lassen Untersuchungen in anderen Feldern schlie?en, die grunds?tzliche ?hnlichkeiten mit dem Problem der Risikoprognose aufweisen...Markus Rauscher untersucht die Qualit?t mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze erstellter Vorhersagen hinsichtlich der Volatilit?t und Korrelation von DAX und REXP. Um die Eignung bestimmter Konstellationen zu ermitteln, findet eine Vielzahl unterschiedlicher Architekturen und Lernalgorithmen Verwendung. Die den herk?mmlichen Methoden überlegenen neuronalen Modelle werden dargestellt und sich daraus ergebende M?glichkeiten diskutiert.. |
出版日期 | Book 2004 |
關(guān)鍵詞 | Kapitalanlage; Portfolio Management; Prognoseverfahren; REXP; Risikomanagement; Risikoprognose; Volatilit? |
版次 | 1 |
doi | https://doi.org/10.1007/978-3-322-81863-8 |
isbn_softcover | 978-3-8244-8227-6 |
isbn_ebook | 978-3-322-81863-8 |
copyright | Deutscher Universit?ts-Verlag GmbH, Wiesbaden 2004 |