Künstliche neuronale Netze zur Risikomessung bei Aktien und Renten

Markus Rauscher untersucht die Qualitat mit Hilfe kunstlicher neuronaler Netze erstellter Vorhersagen hinsichtlich der Volatilitat und Korrelation von DAX und REXP. Um die Eignung bestimmter Konstellationen zu ermitteln, findet eine Vielzahl unterschiedlicher Architekturen und Lernalgorithmen Verwendung. Die den herkommlichen Methoden uberlegenen neuronalen Modelle werden dargestellt und sich daraus ergebende Moglichkeiten diskutiert.