Description
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. Dr. Markus Rauscher ist wissenschaftlicher Mitarbeiter von Prof. Dr. Elmar Helten am Institut fr Betriebswirtschaftliche Risikoforschung und Versicherungswirtschaft der Universitt Mnchen. Risiko in der Kapitalanlage von Lebensversicherungsunternehmen und dessen Messung Grundlagen knstlicher neuronaler Netze Konstruktion und Anwendung knstlicher neuronaler Netze Grundlagen der empirischen Untersuchung der Risikoprognosefhigkeit knstlicher neuronaler Netze
