Neuronale Netze im Portfoliomanagement

Portfoliomanager werden stets mit Selektions- und Timingentscheidungen konfrontiert, die den Erfolg einer Anlage am Aktienmarkt maßgeblich bestimmen. Ignazio Benenati untersucht, wie sich künstliche neuronale Netze im Portfoliomanagement zur Lösung des Selektions- und Timingproblems einsetzen lassen...

Full description

Bibliographic Details
Corporate Author: SpringerLink (Online service)
Format: eBook
Language:German
Published: Wiesbaden Deutscher Universitätsverlag 1998, 1998
Edition:1st ed. 1998
Subjects:
Online Access:
Collection: Springer Book Archives -2004 - Collection details see MPG.ReNa
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300 |a XX, 263 S. 8 Abb  |b online resource 
505 0 |a I Das Wesen der künstlichen neuronalen Netze -- 1 Künstliche neuronale Netze -- 2 Entwurf des KNN-Designs -- II Eingesetzte Werkzeuge zur Simulation von KNN -- 3 Simulationsinstrumente für KNN -- III Der Einsatz von KNN auf dem Kapitalmarkt -- 4 KNN in der modernen Portfoliotheorie -- 5 Performancemessung im Asset Allocation -- IV Empirischer Teil -- 6 Einsatz von KNN -- 7 Empirische Evidenz der Untersuchung -- A Datenasis -- B Ergebnisse der Untersuchung zur KNN-Selektion -- C Shell-Skripte für die Untersuchungen -- D TCL-Hauptskript: Portfolio 
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520 |a Portfoliomanager werden stets mit Selektions- und Timingentscheidungen konfrontiert, die den Erfolg einer Anlage am Aktienmarkt maßgeblich bestimmen. Ignazio Benenati untersucht, wie sich künstliche neuronale Netze im Portfoliomanagement zur Lösung des Selektions- und Timingproblems einsetzen lassen. Der Autor bedient sich eines bestehenden Simulators, den er für seine Zwecke erweitert hat, und berücksichtigt verschiedene normative Portfoliomodelle. In einer empirischen Untersuchung werden die Ergebnisse anhand der Simulation eines Portfoliomanagers überprüft