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Titlebook: Value at Risk-Quantifizierung unter Verwendung von Hochfrequenzdaten; Empirische Analyse a Mark Neukomm Book 2004 Deutscher Universit?ts-Ve

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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 16:22:41 | 只看該作者 |倒序瀏覽 |閱讀模式
書目名稱Value at Risk-Quantifizierung unter Verwendung von Hochfrequenzdaten
副標題Empirische Analyse a
編輯Mark Neukomm
視頻videohttp://file.papertrans.cn/981/980368/980368.mp4
圖書封面Titlebook: Value at Risk-Quantifizierung unter Verwendung von Hochfrequenzdaten; Empirische Analyse a Mark Neukomm Book 2004 Deutscher Universit?ts-Ve
描述Value at Risk (VaR)-Konzepte haben einen ungeheuren Umbruch im Risikomanagement bewirkt. Sie basieren auf Erkenntnissen historischer Zeitreihen, die sich i.d.R. auf Intervalll?ngen von einem oder zehn Handelstagen stützen. Obwohl intuitiv davon ausgegangen werden kann, dass Daten mit kürzeren Intervalll?ngen mehr risikorelevante Informationen enthalten, sind solche Zeitreihen für die Risikoquantifizierung bislang kaum untersucht worden. ..Mark Neukomm gibt einen theoretischen und empirischen Einblick in die Thematik von Hochfrequenzdaten und stellt neue Wege und Aspekte einer optimierten Risikomessung vor. Dazu analysiert er spezifische und für die Risikomessung zentrale Eigenschaften von Aktienrenditen mit unterschiedlich hohen Frequenzen. Hieraus leitet er innovative VaR-Verfahren ab. Die gewonnenen Ergebnisse bieten die Basis für eine direkte Ausrichtung der Haltedauer an der tats?chlichen Liquidierbarkeit von Positionen oder Portfolios. Dies ist für eine integrierte Rendite-/Risikosteuerung von zentraler Bedeutung, wurde jedoch bislang in Theorie und Praxis im Sinne einer Standardisierung der Modelle nicht oder nur unzureichend problematisiert. .
出版日期Book 2004
關(guān)鍵詞Banken; Haltedauer; Hochfrequenzdaten; Marktrisiko; Value at Risk; Zeitreihenmodel; eRechnung
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-322-81728-0
isbn_softcover978-3-8244-8074-6
isbn_ebook978-3-322-81728-0
copyrightDeutscher Universit?ts-Verlag/GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden 2004
The information of publication is updating

書目名稱Value at Risk-Quantifizierung unter Verwendung von Hochfrequenzdaten影響因子(影響力)




書目名稱Value at Risk-Quantifizierung unter Verwendung von Hochfrequenzdaten影響因子(影響力)學科排名




書目名稱Value at Risk-Quantifizierung unter Verwendung von Hochfrequenzdaten網(wǎng)絡(luò)公開度




書目名稱Value at Risk-Quantifizierung unter Verwendung von Hochfrequenzdaten網(wǎng)絡(luò)公開度學科排名




書目名稱Value at Risk-Quantifizierung unter Verwendung von Hochfrequenzdaten被引頻次




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書目名稱Value at Risk-Quantifizierung unter Verwendung von Hochfrequenzdaten年度引用




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書目名稱Value at Risk-Quantifizierung unter Verwendung von Hochfrequenzdaten讀者反饋




書目名稱Value at Risk-Quantifizierung unter Verwendung von Hochfrequenzdaten讀者反饋學科排名




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沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-21 22:36:28 | 只看該作者
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 02:20:53 | 只看該作者
,Ermittlung von Marktpreisrisiken unter besonderer Berücksichtigung von Hochfrequenzdaten,grosse Vielzahl von unterschiedlichen Frequenzen dar. Deshalb werden g?ngige Rendite-und Volatilit?tsmodelle im Rahmen von Zeitreihenverfahren dargestellt, die innerhalb der Risikoquantifizierung eine zentrale Rolle spielen. Die Beschreibung von VaR-Modellen schliesst den theoretischen ersten Teil ab.
地板
發(fā)表于 2025-3-22 08:00:25 | 只看該作者
hen, die sich i.d.R. auf Intervalll?ngen von einem oder zehn Handelstagen stützen. Obwohl intuitiv davon ausgegangen werden kann, dass Daten mit kürzeren Intervalll?ngen mehr risikorelevante Informationen enthalten, sind solche Zeitreihen für die Risikoquantifizierung bislang kaum untersucht worden.
5#
發(fā)表于 2025-3-22 10:07:22 | 只看該作者
Einleitung, anfangs der 90er Jahre,. die auf ungenügendes Management von finanziellen Risiken zurückzuführen waren, ist das Risikomanagement aber regelrecht revolutioniert worden. Dabei hat sich ein Konzept durchgesetzt, das einfach zu interpretieren ist und als . (VaR) bezeichnet wird. Dieses Konzept basiert
6#
發(fā)表于 2025-3-22 13:29:33 | 只看該作者
7#
發(fā)表于 2025-3-22 18:13:41 | 只看該作者
Empirische Analyse von Hochfrequenzdaten im Hinblick auf die Value at Risk-Berechnung,den typische Merkmale von Zeitreihen bestehend aus Aktienrenditen und Varianzen für unterschiedliche Frequenzen analysiert, um diese anschliessend besser modellieren und deren Verteilungen prognostizieren zu k?nnen.
8#
發(fā)表于 2025-3-22 21:15:45 | 只看該作者
,Berechnung und kritische Analyse von Value at Risk-Werten mit unterschiedlichen Intervalll?ngen,aR-Berechnungen des dritten Teils dar. Im ersten Kapitel werden, wie in den meisten Finanzinstituten institutionalisiert, VaR-Werte mit einer . berechnet. Für diese Berechnungen werden aber nicht nur Renditen mit einer Intervalll?nge von einem Handelstag, sondern auch Renditen mit h?heren Frequenzen
9#
發(fā)表于 2025-3-23 03:14:29 | 只看該作者
10#
發(fā)表于 2025-3-23 08:37:42 | 只看該作者
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