Nach einer Einführung in die inhaltlichen und mathematischen Grundlagen demonstriert das Lehrbuch die wichtigsten quantitativen Modelle des aktiven und passiven Portfolio Managements mit ihren jeweiligen Stärken und Schwächen.
Die praktische Umsetzung der Modelle wird anhand von Fallbeispielen in Excel und MATLAB veranschaulicht. Fragestellungen am Ende jedes Kapitels sorgen für maximalen Lernerfolg.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Nach einer Einführung in die inhaltlichen und mathematischen Grundlagen demonstriert das Lehrbuch die wichtigsten quantitativen Modelle des aktiven und passiven Portfolio Managements mit ihren jeweiligen Stärken und Schwächen.
Die praktische Umsetzung der Modelle wird anhand von Fallbeispielen in Excel und MATLAB veranschaulicht. Fragestellungen am Ende jedes Kapitels sorgen für maximalen Lernerfolg.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Nach einer Einführung in die inhaltlichen und mathematischen Grundlagen demonstriert das Lehrbuch die wichtigsten quantitativen Modelle des aktiven und passiven Portfolio Managements mit ihren jeweiligen Stärken und Schwächen.
Die praktische Umsetzung der Modelle wird anhand von Fallbeispielen in Excel und MATLAB veranschaulicht. Fragestellungen am Ende jedes Kapitels sorgen für maximalen Lernerfolg.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Nach einer Einführung in die inhaltlichen und mathematischen Grundlagen demonstriert das Lehrbuch die wichtigsten quantitativen Modelle des aktiven und passiven Portfolio Managements mit ihren jeweiligen Stärken und Schwächen.
Die praktische Umsetzung der Modelle wird anhand von Fallbeispielen in Excel und MATLAB veranschaulicht. Fragestellungen am Ende jedes Kapitels sorgen für maximalen Lernerfolg.
Aktualisiert: 2023-06-02
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Aktualisiert: 2023-01-22
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Dieses Lehrbuch ist eine anschauliche, zum Selbststudium geeignete, Einführung in OR und behandelt grundlegende mathematische Algorithmen und Aufgaben der linearen und der nichtlinearen Optimierung. Die inhaltlichen Schwerpunkte liegen bei Simplex-Verfahren und Dualität bzw. Lagrange-Multiplikatoren und Karush-Kuhn-Tucker-Bedingungen. Zahlreiche Übungs- und Klausuraufgaben mit vollständigen Lösungen erleichtern das Verständnis und motivieren, die erläuterten mathematischen Konzepte einzuüben. Die Theorie wird durchgehend an Beispielen erklärt, auf detaillierte Beweise und mathematische Strenge wird bewusst verzichtet. Kompakte Zusammenfassungen helfen, das wirklich Wichtige schnell zu erfassen. Das Buch eignet sich als kompakter Begleiter einer Vorlesung, unterstützt aber auch bei der effizienten Prüfungsvorbereitung.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Dieses Lehrbuch ist eine anschauliche, zum Selbststudium geeignete, Einführung in OR und behandelt grundlegende mathematische Algorithmen und Aufgaben der linearen und der nichtlinearen Optimierung. Die inhaltlichen Schwerpunkte liegen bei Simplex-Verfahren und Dualität bzw. Lagrange-Multiplikatoren und Karush-Kuhn-Tucker-Bedingungen. Zahlreiche Übungs- und Klausuraufgaben mit vollständigen Lösungen erleichtern das Verständnis und motivieren, die erläuterten mathematischen Konzepte einzuüben. Die Theorie wird durchgehend an Beispielen erklärt, auf detaillierte Beweise und mathematische Strenge wird bewusst verzichtet. Kompakte Zusammenfassungen helfen, das wirklich Wichtige schnell zu erfassen. Das Buch eignet sich als kompakter Begleiter einer Vorlesung, unterstützt aber auch bei der effizienten Prüfungsvorbereitung.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Aktualisiert: 2023-04-04
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Die praktische Umsetzung der Modelle wird anhand von Fallbeispielen in Excel und MATLAB veranschaulicht. Fragestellungen am Ende jedes Kapitels sorgen für maximalen Lernerfolg.
Aktualisiert: 2023-05-02
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