Statistische Verfahren für Diffusionsprozesse mit Anwendung auf stochastische Zinsmodelle der Finanzmathematik
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Diplomarbeit aus dem Jahr 1997 im Fachbereich Mathematik - Angewandte Mathematik, Note: 1.0, Johannes Gutenberg-Universität Mainz (Fachbereich Mathematik), 23 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Statistische Verfahren für finanzmathematische Modelle sind eines der interessantesten Gebiete der Finanzmathematik. Dies liegt daran, dass die Mathematisierung der Finanzwelt immer stärker voranschreitet und mathematische Modelle exakte Inputparameter benötigen, die zuvor erst aus historischen Daten gewonnen werden müssen. Ziel dieses Buches ist es, aktuelle Schätzverfahren für bestimmte Klassen von Diffusionsprozessen detailliert vorzustellen und an Beispielen aus der Praxis zu testen. Dabei werden insbesondere die Mean-Reverting Prozesse behandelt, die Grundlage jeder Simulation der Zinsstrukturkurve sind. Ein Schwerpunk liegt dabei auf dem Vasicek Modell und dem Cox-Ingersoll-Ross Modell. Das Buch gliedert sich in drei Teile: Der erste Teil widmet sich den stochastischen Grundlagen der Diffusionsprozesse und führt in die Theorie der Zinsstrukturmodelle ein. Der zweite Teil wendet sich den Schätzverfahren für die Parameter der stochastischen Prozesse zu. Diese Verfahren ermöglichen es, die Drift und die Volatilität eines stochastischen Prozesses zu schätzen. Hier werden z.B. Maximum-Likelihood-Schätzer und Martingalschätzfunktionen vorgestellt. Im dritten und letzten Teil werden die Schätzverfahren für die Diffusionsprozesse intensiv getestet und die Tests ausgewertet. Die Tests erfolgen sowohl an simulierten als auch an historischen Datensätzen (historical backtesting). In diesem Zusammenhang werden auch die Grundlagen von QQ-Plots und der Monte-Carlo Simulation zur Erzeugung von Zeitreihen stochastischer Prozesse mittels Computerprogrammen vorgestellt. Marcus Schulmerich, 29.7 x 21.0 x 1.5 cm, Buch.

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Druck auf Anfrage Neuware -Diplomarbeit aus dem Jahr 1997 im Fachbereich Mathematik - Angewandte Mathematik, Note: 1.0, Johannes Gutenberg-Universität Mainz (Fachbereich Mathematik), 23 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Statistische Verfahren für finanzmathematische Modelle sind eines der interessantesten Gebiete der Finanzmathematik. Dies liegt daran, dass die Mathematisierung der Finanzwelt immer stärker voranschreitet und mathematische Modelle exakte Inputparameter benötigen, die zuvor erst aus historischen Daten gewonnen werden müssen. Ziel dieses Buches ist es, aktuelle Schätzverfahren für bestimmte Klassen von Diffusionsprozessen detailliert vorzustellen und an Beispielen aus der Praxis zu testen. Dabei werden insbesondere die Mean-Reverting Prozesse behandelt, die Grundlage jeder Simulation der Zinsstrukturkurve sind. Ein Schwerpunk liegt dabei auf dem Vasicek Modell und dem Cox-Ingersoll-Ross Modell. Das Buch gliedert sich in drei Teile: Der erste Teil widmet sich den stochastischen Grundlagen der Diffusionsprozesse und führt in die Theorie der Zinsstrukturmodelle ein. Der zweite Teil wendet sich den Schätzverfahren für die Parameter der stochastischen Prozesse zu. Diese Verfahren ermöglichen es, die Drift und die Volatilität eines stochastischen Prozesses zu schätzen. Hier werden z.B. Maximum-Likelihood-Schätzer und Martingalschätzfunktionen vorgestellt. Im dritten und letzten Teil werden die Schätzverfahren für die Diffusionsprozesse intensiv getestet und die Tests ausgewertet. Die Tests erfolgen sowohl an simulierten als auch an historischen Datensätzen (historical backtesting). In diesem Zusammenhang werden auch die Grundlagen von QQ-Plots und der Monte-Carlo Simulation zur Erzeugung von Zeitreihen stochastischer Prozesse mittels Computerprogrammen vorgestellt. 212 pp. Deutsch, Books.

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. - Diplomarbeit aus dem Jahr 1997 im Fachbereich Mathematik - Angewandte Mathematik, Note: 1.0, Johannes Gutenberg-Universität Mainz (Fachbereich Mathematik), 23 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Statistische Verfahren für finanzmathematische Modelle sind eines der interessantesten Gebiete der Finanzmathematik. Dies liegt daran, dass die Mathematisierung der Finanzwelt immer stärker voranschreitet und mathematische Modelle exakte Inputparameter benötigen, die zuvor erst aus historischen Daten gewonnen werden müssen. Ziel dieses Buches ist es, aktuelle Schätzverfahren für bestimmte Klassen von Diffusionsprozessen detailliert vorzustellen und an Beispielen aus der Praxis zu testen. Dabei werden insbesondere die Mean-Reverting Prozesse behandelt, die Grundlage jeder Simulation der Zinsstrukturkurve sind. Ein Schwerpunk liegt dabei auf dem Vasicek Modell und dem Cox-Ingersoll-Ross Modell. Das Buch gliedert sich in drei Teile: Der erste Teil widmet sich den stochastischen Grundlagen der Diffusionsprozesse und führt in die Theorie der Zinsstrukturmodelle ein. Der zweite Teil wendet sich den Schätzverfahren für die Parameter der stochastischen Prozesse zu. Diese Verfahren ermöglichen es, die Drift und die Volatilität eines stochastischen Prozesses zu schätzen. Hier werden z.B. Maximum-Likelihood-Schätzer und Martingalschätzfunktionen vorgestellt. Im dritten und letzten Teil werden die Schätzverfahren für die Diffusionsprozesse intensiv getestet und die Tests ausgewertet. Die Tests erfolgen sowohl an simulierten als auch an historischen Datensätzen (historical backtesting). In diesem Zusammenhang werden auch die Grundlagen von QQ-Plots und der Monte-Carlo Simulation zur Erzeugung von Zeitreihen stochastischer Prozesse mittels Computerprogrammen vorgestellt. 212 pp. Deutsch.

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Diplomarbeit aus dem Jahr 1997 im Fachbereich Mathematik - Angewandte Mathematik, Note: 1.0, Johannes Gutenberg-Universität Mainz (Fachbereich Mathematik), 23 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Statistische Verfahren für finanzmathematische Modelle sind eines der interessantesten Gebiete der Finanzmathematik. Dies liegt daran, dass die Mathematisierung der Finanzwelt immer stärker voranschreitet und mathematische Modelle exakte Inputparameter benötigen, die zuvor erst aus historischen Daten gewonnen werden müssen. Ziel dieses Buches ist es, aktuelle Schätzverfahren für bestimmte Klassen von Diffusionsprozessen detailliert vorzustellen und an Beispielen aus der Praxis zu testen. Dabei werden insbesondere die Mean-Reverting Prozesse behandelt, die Grundlage jeder Simulation der Zinsstrukturkurve sind. Ein Schwerpunk liegt dabei auf dem Vasicek Modell und dem Cox-Ingersoll-Ross Modell.Das Buch gliedert sich in drei Teile: Der erste Teil widmet sich den stochastischen Grundlagen der Diffusionsprozesse und führt in die Theorie der Zinsstrukturmodelle ein. Der zweite Teil wendet sich den Schätzverfahren für die Parameter der stochastischen Prozesse zu. Diese Verfahren ermöglichen es, die Drift und die Volatilität eines stochastischen Prozesses zu schätzen. Hier werden z.B. Maximum-Likelihood-Schätzer und Martingalschätzfunktionen vorgestellt. Im dritten und letzten Teil werden die Schätzverfahren für die Diffusionsprozesse intensiv getestet und die Tests ausgewertet. Die Tests erfolgen sowohl an simulierten als auch an historischen Datensätzen (historical backtesting). In diesem Zusammenhang werden auch die Grundlagen von QQ-Plots und der Monte-Carlo Simulation zur Erzeugung von Zeitreihen stochastischer Prozesse mittels Computerprogrammen vorgestellt.

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Statistische Verfahren für Diffusionsprozesse mit Anwendung auf stochastische Zinsmodelle der Finanzmathematik: Statistische Verfahren für finanzmathematische Modelle sind eines der interessantesten Gebiete der Finanzmathematik. Dies liegt daran, dass die Mathematisierung der Finanzwelt immer stärker voranschreitet und mathematische Modelle exakte Inputparameter benötigen, die zuvor erst aus historischen Daten gewonnen werden müssen. Ziel dieses Buches ist es, aktuelle Schätzverfahren für bestimmte Klassen von Diffusionsprozessen detailliert vorzustellen und an Beispielen aus der Praxis zu testen. Dabei werden insbesondere die Mean-Reverting Prozesse behandelt, die Grundlage jeder Simulation der Zinsstrukturkurve sind. Ein Schwerpunk liegt dabei auf dem Vasicek Modell und dem Cox-Ingersoll-Ross Modell. Das Buch gliedert sich in drei Teile: Der erste Teil widmet sich den stochastischen Grundlagen der Diffusionsprozesse und fährt in die Theorie der Zinsstrukturmodelle ein. Der zweite Teil wendet sich den Schätzverfahren für die Parameter der stochastischen Prozesse zu. Diese Verfahren ermöglichen es, die Drift und die Volatilität eines stochastischen Prozesses zu schätzen. Hier werden z.B. Maximum-Likelihood-Schätzer und Martingalsch?tzfunktionen vorgestellt. Im dritten und letzten Teil werden die Schätzverfahren für die Diffusionsprozesse intensiv getestet und die Tests ausgewertet. Die Tests erfolgen sowohl an simulierten als auch an historischen Datensätzen (historical backtesting). In diesem Zusammenhang werden auch die Grundlagen von QQ-Plots und der Monte-Carlo Simulation zur Erzeugung von Zeitreihen stochastischer Prozesse mittels Computerprogrammen vorgestellt. Ebook.

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Diplomarbeit aus dem Jahr 1997 im Fachbereich Mathematik - Angewandte Mathematik, Note: 1.0, Johannes Gutenberg-Universität Mainz (Fachbereich Mathematik), 23 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Statistische Verfahren für finanzmathematische Modelle sind eines der interessantesten Gebiete der Finanzmathematik. Dies liegt daran, dass die Mathematisierung der Finanzwelt immer stärker voranschreitet und mathematische Modelle exakte Inputparameter benötigen, die zuvor erst aus historischen Daten gewonnen werden müssen. Ziel dieses Buches ist es, aktuelle Schätzverfahren für bestimmte Klassen von Diffusionsprozessen detailliert vorzustellen und an Beispielen aus der Praxis zu testen. Dabei werden insbesondere die Mean-Reverting Prozesse behandelt, die Grundlage jeder Simulation der Zinsstrukturkurve sind. Ein Schwerpunk liegt dabei auf dem Vasicek Modell und dem Cox-Ingersoll-Ross Modell.Das Buch gliedert sich in drei Teile: Der erste Teil widmet sich den stochastischen Grundlagen der Diffusionsprozesse und führt in die Theorie der Zinsstrukturmodelle ein. Der zweite Teil wendet sich den Schätzverfahren für die Parameter der stochastischen Prozesse zu. Diese Verfahren ermöglichen es, die Drift und die Volatilität eines stochastischen Prozesses zu schätzen. Hier werden z.B. Maximum-Likelihood-Schätzer und Martingalschätzfunktionen vorgestellt. Im dritten und letzten Teil werden die Schätzverfahren für die Diffusionsprozesse intensiv getestet und die Tests ausgewertet. Die Tests erfolgen sowohl an simulierten als auch an historischen Datensätzen (historical backtesting). In diesem Zusammenhang werden auch die Grundlagen von QQ-Plots und der Monte-Carlo Simulation zur Erzeugung von Zeitreihen stochastischer Prozesse mittels Computerprogrammen vorgestellt.

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Paperback. 212 pages. Dimensions: 11.7in. x 8.3in. x 0.7in.Diplomarbeit aus dem Jahr 1997 im Fachbereich Mathematik - Angewandte Mathematik, Note: 1. 0, Johannes Gutenberg-Universitt Mainz (Fachbereich Mathematik), 23 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Statistische Verfahren fr finanzmathematische Modelle sind eines der interessantesten Gebiete der Finanzmathematik. Dies liegt daran, dass die Mathematisierung der Finanzwelt immer strker voranschreitet und mathematische Modelle exakte Inputparameter bentigen, die zuvor erst aus historischen Daten gewonnen werden mssen. Ziel dieses Buches ist es, aktuelle Schtzverfahren fr bestimmte Klassen von Diffusionsprozessen detailliert vorzustellen und an Beispielen aus der Praxis zu testen. Dabei werden insbesondere die Mean-Reverting Prozesse behandelt, die Grundlage jeder Simulation der Zinsstrukturkurve sind. Ein Schwerpunk liegt dabei auf dem Vasicek Modell und dem Cox-Ingersoll-Ross Modell. Das Buch gliedert sich in drei Teile: Der erste Teil widmet sich den stochastischen Grundlagen der Diffusionsprozesse und fhrt in die Theorie der Zinsstrukturmodelle ein. Der zweite Teil wendet sich den Schtzverfahren fr die Parameter der stochastischen Prozesse zu. Diese Verfahren ermglichen es, die Drift und die Volatilitt eines stochastischen Prozesses zu schtzen. Hier werden z. B. Maximum-Likelihood-Schtzer und Martingalschtzfunktionen vorgestellt. Im dritten und letzten Teil werden die Schtzverfahren fr die Diffusionsprozesse intensiv getestet und die Tests ausgewertet. Die Tests erfolgen sowohl an simulierten als auch an historischen Datenstzen (historical backtesting). In diesem Zusammenhang werden auch die Grundlagen von QQ-Plots und der Monte-Carlo Simulation zur Erzeugung von Zeitreihen stochastischer Prozesse mittels Computerprogrammen vorgestellt. This item ships from multiple locations. Your book may arrive from Roseburg,OR, La Vergne,TN.

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