Datamining und Computational Finance

1. Front Matter

   Pages I-X

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2. Neuronale Regressionsmodelle in der Devisenkursprognose

   • Tae Horn Hann

   Pages 1-15

3. Einsatz Maschineller Lernverfahren zur Kreditüberwachung bei mittelständischen Firmenkunden

   • Detlef Hosemann

   Pages 17-28

4. Anmerkungen zur Value-at-Risk-Definition

   • Stefan Huschens

   Pages 29-41

5. „Country Risk-Indicator. An Option Based Evaluation“ Implicit Default Probabilities of Foreign USD Bonds

   • Alexander Karmann, Mike Plate

   Pages 43-50

6. A New Framework for the Evaluation of Market and Credit Risk

   • Philip Kokic, Jens Breckling, Ernst Eberlein

   Pages 51-67

7. Subordinated Stock Price Models: Heavy Tails and Long-Range Dependence in the High-frequency Deutsche Bank Price Record

   • Carlo Marinelli, Svetlozar T. Rachev, Richard Roll, Hermann Göppl

   Pages 69-94

8. Neuronale Netze zur Prognose von Finanzzeitreihen und Absatzzahlen

   • Wolfram Menzel

   Pages 95-114

9. Testing for Structural Breaks in Time Series Regressions with Heavy-tailed Disturbances

   • Stefan Mittnik, Svetlozar T. Rachev, Gennady Samorodnitsky

   Pages 115-142

10. Klassische neuronale Netze und ihre Anwendung

    • Thorsten Poddig

    Pages 143-170

11. Analyse des Risikos bei „Emerging Markets“-Investments durch Simulation des Portfolio Management-Prozesses

    • Thorsten Poddig, Hubert Dicht

    Pages 171-202

12. Lineare vs. nichtlineare Fehlerkorrekturmodelle: Ein Leistungsvergleich anhand der Prognose der G5-Rentenmärkte

    • Heinz Rehkugler, Dirk Jandura

    Pages 203-242

13. Quantitative Country Risk Assessment

    • Elmar Steurer

    Pages 243-257

14. Combining State Space Reconstruction and Forecasting by Neural Networks

    • Hans Georg Zimmermann, Ralph Neuneier

    Pages 259-267

15. Back Matter

    Pages 269-271

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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.

• Deutsche Bank
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• Regressionsmodell
• Regressionsmodelle
• Ökonometrie
• quantitative finance

• Institut für Statistik und Mathematische Wirtschaftstheorie, Universität Karlsruhe, Karlsruhe, Deutschland

  Georg Bol

• DaimlerChrysler AG, Ulm, Deutschland

  Gholamreza Nakhaeizadeh

• Südwestdeutsche Genossenschaftszentralbank AG, Karlsruhe, Deutschland

  Karl-Heinz Vollmer

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