Künstliche neuronale Netze zur Risikomessung bei Aktien und Renten Am Beispiel deutscher Lebensversicherungsunternehmen

[voska89]

Free Download Künstliche neuronale Netze zur Risikomessung bei Aktien und Renten: Am Beispiel deutscher Lebensversicherungsunternehmen By Markus Rauscher (auth.)
2004 | 205 Pages | ISBN: 3824482274 | PDF | 6 MB
Die Risikomessung als Teilaufgabe des Risikomanagements stellt für institutionelle Kapitalanleger eine elementare Aufgabe dar. Hierzu werden Volatilitäten 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 schließen, die grundsätzliche Ähnlichkeiten mit dem Problem der Risikoprognose aufweisen. Markus Rauscher untersucht die Qualität mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze erstellter Vorhersagen hinsichtlich der Volatilität und Korrelation von DAX und REXP. Um die Eignung bestimmter Konstellationen zu ermitteln, findet eine Vielzahl unterschiedlicher Architekturen und Lernalgorithmen Verwendung. Die den herkömmlichen Methoden überlegenen neuronalen Modelle werden dargestellt und sich daraus ergebende Möglichkeiten diskutiert.



Recommend Download Link Hight Speed | Please Say Thanks Keep Topic Live

Rapidgator
2u7sw.rar.html
TakeFile
2u7sw.rar.html
Fikper
2u7sw.rar.html


Links are Interchangeable - Single Extraction