Versicherung und Risikoforschung

Künstliche neuronale Netze zur Risikomessung bei Aktien und Renten

Am Beispiel deutscher Lebensversicherungsunternehmen

Authors: Rauscher, Markus

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Die Risikomessung als Teilaufgabe des Risikomanagements stellt für institutionelle Kapitalanleger eine elementare Aufgabe dar. Hierzu werden Volatilitäten und Korrelationskoeffizienten prognostiziert, wobei verschiedene Instrumente und Methoden zur Verfügung stehen. Künstliche neuronale Netze scheinen besonders gut geeignet zu sein; darauf lassen Untersuchungen in anderen Feldern schließen, die grundsätzliche Ähnlichkeiten mit dem Problem der Risikoprognose aufweisen.

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.

About the authors

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

Table of contents (8 chapters)

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Bibliographic Information

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Book Title
Künstliche neuronale Netze zur Risikomessung bei Aktien und Renten
Book Subtitle
Am Beispiel deutscher Lebensversicherungsunternehmen
Authors
Series Title
Versicherung und Risikoforschung
Series Volume
47
Copyright
2004
Publisher
Deutscher Universitätsverlag
Copyright Holder
Deutscher Universitäts-Verlag GmbH, Wiesbaden
eBook ISBN
978-3-322-81863-8
DOI
10.1007/978-3-322-81863-8
Softcover ISBN
978-3-8244-8227-6
Edition Number
1
Number of Pages
XXIV, 205
Number of Illustrations
48 b/w illustrations
Topics