Künstliche neuronale Netze zur Risikomessung bei Aktien und Renten
Am Beispiel deutscher Lebensversicherungsunternehmen
Produktform: E-Buch Text Elektronisches Buch in proprietärem
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.weiterlesen
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