Das Buch vermittelt die nötigen mathematischen und statistischen Grundlagen für eine Tätigkeit im Financial Engineering. Es wird eine überschaubare Einführung in wichtige Ideen aus den verschiedensten Bereichen der Finanzmathematik und Finanzstatistik gegeben. Es werden dabei sowohl die klassische Theorie der Bewertung von Derivaten, die Grundlagen der Finanzzeitreihenanalyse wie auch statistische Aspekte beim Einsatz finanzmathematischer Verfahren, d.h. die Auswahl geeigneter Modelle, vorgestellt sowie ihre Anpassung und Validierung anhand von Daten. Auf der beigefügten CD-ROM befindet sich der Inhalt des Buches als HTML- und PDF-File, wobei alle Tabellen und Graphiken interaktiv reproduziert und verändert werden können. Eine Netzversion ist zu finden auf: . Das Buch richtet sich an Studenten wie Praktiker, die ihr im Beruf erworbenes Wissen vertiefen und verbreitern wollen.
Aktualisiert: 2022-04-01
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Aktualisiert: 2022-08-18
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Aktualisiert: 2023-04-01
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Methoden des maschinellen Lernens werden in vielen Bereichen unseres täglichen Lebens genutzt. Die Gebiete der Bild- und Spracherkennung sind zwei Beispiele, in denen selbstlernende Modelle zum Einsatz kommen. In dieser Arbeit wenden wir maschinelle Lernmodelle zur Analyse von Finanzzeitreihen aus dem Bereich des Bausparwesens an. Wir konzentrieren uns auf die Modelle der Entscheidungsbäume, Zufallswälder, Support Vector Machines und insbesondere der neuronalen Netze. Unsere Analysen basieren auf dem Verhalten einzelner Bausparkunden. Anhand derer Aktionen bezüglich ihrer Bausparverträge erkennen die Modelle Muster, welche auf andere Verträge übertragen werden können. Dadurch können wir Einzelvertragssimulationen durchführen, welche sich zu einer Simulation des Bausparkollektivs zusammenfassen lassen. Der Vorteil der maschinellen Lernmethoden ist die Fähigkeit verschiedene Faktoren, insbesondere aus externen Quellen, einzubeziehen, aus welchen das Lernprogramm selbstständig Zusammenhänge erkennt. Aus diesen Analysen können wir wichtige Rückschlüsse auf die Verhaltensweisen von Bausparkunden ziehen. Anhand realer Daten wird die Anwendbarkeit der vorgestellten Methoden überprüft. Zudem bestimmen wir das am besten geeignete Modell bezüglich der Analyse und Simulation der relevanten Finanzzeitreihen.
Aktualisiert: 2019-12-27
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Aktualisiert: 2023-04-03
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Aktualisiert: 2023-04-07
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