Copied Knstliche neuronale Netze zur Risikomessung bei Aktien und Renten
Knstliche neuronale Netze zur Risikomessung bei Aktien und Renten
Die Risikomessung als Teilaufgabe des Risikomanagements stellt fr institutionelle Kapitalanleger eine elementare Aufgabe dar. Hierzu werden Volatilitten und Korrelationskoeffizienten prognostiziert, wobei verschiedene Instrumente und Methoden zur Verfgung stehen. Knstliche neuronale Netze scheinen besonders gut geeignet zu sein; darauf lassen Untersuchungen in anderen Feldern schlieen, die grundstzliche hnlichkeiten mit dem Problem der Risikoprognose aufweisen. Markus Rauscher untersucht die Qualitt mit Hilfe knstlicher neuronaler Netze erstellter Vorhersagen hinsichtlich der Volatilitt und Korrelation von DAX und REXP. Um die Eignung bestimmter Konstellationen zu ermitteln, findet eine Vielzahl unterschiedlicher Architekturen und Lernalgorithmen Verwendung. Die den herkmmlichen Methoden berlegenen neuronalen Modelle werden dargestellt und sich daraus ergebende Mglichkeiten diskutiert.
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