Bol / Vollmer / Nakhaeizadeh | Datamining und Computational Finance | Buch | sack.de

Bol / Vollmer / Nakhaeizadeh Datamining und Computational Finance



Ergebnisse des 7. Karlsruher Ökonometrie-Workshops. Mit Beitr. in engl. Sprache

2000, Band: 174, 270 Seiten, Kartoniert, Paperback, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 435 g Reihe: Wirtschaftswissenschaftliche Beiträge
ISBN: 978-3-7908-1284-8
Verlag: Physica-Verlag HD


Bol / Vollmer / Nakhaeizadeh Datamining und Computational Finance

Der Schwerpunkt des siebten Karlsruher Ökonometrie-Workshops lag auf der Anwendung Neuronaler Netze bei Finanzzeitreihen, dem Einsatz von Datamining und Maschinellen Lernverfahren bei Fragestellungen des Finanzbereichs und quantitativen Methoden zur Beurteilung von Markt- und Länderrisiken. Das Spektrum ausgewählter Referate in diesem Buch, u.a. auch von international renommierten Experten, reicht von allgemeinen Betrachtungen zur Prognose mit Neuronalen Netzen und empirischen Ergebnissen für Wechselkurse, Rentenmärkte und Absatzzahlen über die Beurteilung von Marktrisiken und die Kreditüberwachung mit Maschinellen Lernverfahren bis zur Ermittlung und Einschätzung von Länderrisiken. Dieser Band berichtet über die aktuelle Entwicklung in diesen Gebieten und bietet ein Forum für Diskussionen.

Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


T.H. Hann: Neuronale Regressionsmodelle in der Devisenkursprognose.- D. Hosemann: Einsatz maschineller Lernverfahren zur Kreditüberwachung bei mittelständischen Firmenkunden.- S. Huschens: Anmerkungen zur Value-at-Risk-Definition.- A. Karmann, M. Plate: 'Country Risk-Indicator. An Option Based Evaluation' Implicit Default Probabilities of Foreign USD Bonds.- P. Kokic, J. Breckling, E. Eberlein: A New Framework for the Evaluation of Market and Credit Risk.- C. Marinelli, S.T. Rachev, R. Roll, H. Göppl: Subordinated Stock Price Models: Heavy Tails and Long-Range Dependence in the High-frequency Deutsche Bank Price Record.- W. Menzel: Neuronale Netze zur Prognose von Finanzzeitreihen und Absatzzahlen.- S. Mittnik, S.T. Rachev, G. Samorodnitsky: Testing for Structural Breaks in Time Series Regressions with Heavy-tailed Disturbances.- T. Poddig: Klassische neuronale Netze und ihre Anwendung.- T. Poddig, H. Dichtl: Analyse des Risikos bei 'Emerging Markets'-Investments durch Simulation des Portfolio Management-Prozesses.- H. Rehkugler, D. Jandura: Lineare vs. nichtlineare Fehlerkorrekturmodelle: Ein Leistungsvergleich anhand der Prognose der G5-Rentenmärkte.- E. Steurer: Quantitative Country Risk Assessment.- H.G. Zimmermann, R. Neuneier: Combining State Space Reconstruction and Forecasting by Neural Networks.


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