| 书目名称 | Künstliche neuronale Netze zur Risikomessung bei Aktien und Renten |
| 副标题 | Am Beispiel deutsche |
| 编辑 | Markus Rauscher |
| 视频video | |
| 概述 | Künstliche neuronale Netze als Instrument der Risikoprognose |
| 丛书名称 | Versicherung und Risikoforschung |
| 图书封面 |  |
| 描述 | 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.. |
| 出版日期 | Book 2004 |
| 关键词 | Kapitalanlage; Portfolio Management; Prognoseverfahren; REXP; Risikomanagement; Risikoprognose; Volatilitä |
| 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 Universitäts-Verlag GmbH, Wiesbaden 2004 |
发表于 2025-3-21 16:37:03
