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Künstliche neuronale Netze zur Risikomessung bei Aktien und Renten
Buch
Buch
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Fachbuch
2004

Künstliche neuronale Netze zur Risikomessung bei Aktien und Renten

Am Beispiel deutscher Lebensversicherungsunternehmen

Kollektion

Versicherung und Risikoforschung

ISBN
EAN
978-3-8244-8227-6
9783824482276
Artikel-Nr.
2QZK7N
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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.
Inhaltsverzeichnis
Risiko in der Kapitalanlage von Lebensversicherungsunternehmen und dessen Messung Grundlagen künstlicher neuronaler Netze Konstruktion und Anwendung künstlicher neuronaler Netze Grundlagen der empirischen Untersuchung der Risikoprognosefähigkeit künstlicher neuronaler Netze
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Herausgeber/-in
Autorenporträt
Dr. Markus Rauscher ist wissenschaftlicher Mitarbeiter von Prof. Dr. Elmar Helten am Institut für Betriebswirtschaftliche Risikoforschung und Versicherungswirtschaft der Universität München.
Zielgruppe
Research
Leserkritik
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.
Publikation
Deutschland
29.11.2004
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Sprachen
Deutsch
Deutsch
book-svg Format
Softcover
205 Seiten
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