Rauscher | Künstliche neuronale Netze zur Risikomessung bei Aktien und Renten | Buch | sack.de

Rauscher Künstliche neuronale Netze zur Risikomessung bei Aktien und Renten



Am Beispiel deutscher Lebensversicherungsunternehmen. Diss.

2004, Band: 47, 205 Seiten, Kartoniert, Paperback, Format (B × H): 148 mm x 210 mm, Gewicht: 306 g Reihe: Versicherung und Risikoforschung
ISBN: 978-3-8244-8227-6
Verlag: Deutscher Universitätsverlag


Rauscher Künstliche neuronale Netze zur Risikomessung bei Aktien und Renten

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.

Zielgruppe


Research


Autoren/Hrsg.


Weitere Infos & Material


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


Rauscher, Markus
Dr. Markus Rauscher ist wissenschaftlicher Mitarbeiter von Prof. Dr. Elmar Helten am Institut für Betriebswirtschaftliche Risikoforschung und Versicherungswirtschaft der Universität München.


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