Künstliche neuronale Netze zur Risikomessung bei Aktien und Renten: Am Beispiel deutscher Lebensversicherungsunternehmen by Markus RauscherKünstliche neuronale Netze zur Risikomessung bei Aktien und Renten: Am Beispiel deutscher Lebensversicherungsunternehmen by Markus Rauscher

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

byMarkus Rauscher

Paperback | November 29, 2004 | German

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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.
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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Title:Künstliche neuronale Netze zur Risikomessung bei Aktien und Renten: Am Beispiel deutscher…Format:PaperbackPublished:November 29, 2004Publisher:Deutscher UniversitätsverlagLanguage:German

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ISBN - 10:3824482274

ISBN - 13:9783824482276

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Risiko in der Kapitalanlage von Lebensversicherungsunternehmen und dessen MessungGrundlagen künstlicher neuronaler NetzeKonstruktion und Anwendung künstlicher neuronaler NetzeGrundlagen der empirischen Untersuchung der Risikoprognosefähigkeit künstlicher neuronaler Netze