Varianzminimierung in stochastischen Modellen: Lösungsansätze (German Edition)
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Von Händler/Antiquariat, AHA-BUCH GmbH [51283250], Einbeck, NDS, Germany.
This item is printed on demand - Print on Demand Titel. - Bei der Portfolioerstellung wird der normale Investor versuchen seinen erwarteten Ertrag zu maximieren, während er gleichzeitig versucht sein Risiko, das oft durch einen Varianzterm dargestellt wird, zu minimieren. Bei dualen Entscheidungsproblemen kann die Unsicherheit, die durch einen Varianzterm charakterisiert werden kann, entscheidend durch aktives Lernen gemindert werden. Zwar trifft man bei praktischen Anwendungen immer wieder auf Varianzminimierungsprobleme, aber die Varianzminimierung ist bei der Optimierung ein bekanntes Problem. Dies ist auf die Eigenschaften der Nichtkonvexität und Nichtseparabilität zurückzuführen. Die traditionelle stochastische Entscheidungstheorie beschäftigt sich mit einem einzigen zu minimierenden Objekt, dem Erwartungswert der Zielfunktion. In diesem Buch wird ein neuartiger Lösungsansatz für Varianzminimierungsprobleme vorgestellt. Es werden Konvexitäts- und Seperationsschemata benutzt, um die analytischen und rechnerischen Schwierigkeiten in der Varianzminimierung zu umgehen. Dieses Buch richtet sich an Portfolioanalysten und Risikocontroller, die mit den Grundlagen des Operations Research und der Statistik vertraut sind. 92 pp. Deutsch.

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware - Bei der Portfolioerstellung wird der normale Investor versuchen seinen erwarteten Ertrag zu maximieren, während er gleichzeitig versucht sein Risiko, das oft durch einen Varianzterm dargestellt wird, zu minimieren. Bei dualen Entscheidungsproblemen kann die Unsicherheit, die durch einen Varianzterm charakterisiert werden kann, entscheidend durch aktives Lernen gemindert werden. Zwar trifft man bei praktischen Anwendungen immer wieder auf Varianzminimierungsprobleme, aber die Varianzminimierung ist bei der Optimierung ein bekanntes Problem. Dies ist auf die Eigenschaften der Nichtkonvexität und Nichtseparabilität zurückzuführen. Die traditionelle stochastische Entscheidungstheorie beschäftigt sich mit einem einzigen zu minimierenden Objekt, dem Erwartungswert der Zielfunktion. In diesem Buch wird ein neuartiger Lösungsansatz für Varianzminimierungsprobleme vorgestellt. Es werden Konvexitäts- und Seperationsschemata benutzt, um die analytischen und rechnerischen Schwierigkeiten in der Varianzminimierung zu umgehen. Dieses Buch richtet sich an Portfolioanalysten und Risikocontroller, die mit den Grundlagen des Operations Research und der Statistik vertraut sind. 92 pp. Deutsch.

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Bei der Portfolioerstellung wird der normale Investorversuchen seinen erwarteten Ertrag zu maximieren,während er gleichzeitig versucht sein Risiko, das oftdurch einen Varianzterm dargestellt wird, zuminimieren. Bei dualen Entscheidungsproblemen kanndie Unsicherheit, die durch einen Varianztermcharakterisiertwerden kann, entscheidend durch aktives Lernengemindert werden. Zwar trifft man bei praktischenAnwendungen immer wieder aufVarianzminimierungsprobleme, aber dieVarianzminimierung ist bei der Optimierung einbekanntes Problem. Dies ist auf die Eigenschaften derNichtkonvexität und Nichtseparabilitätzurückzuführen. Die traditionelle stochastischeEntscheidungstheorie beschäftigtsich mit einem einzigen zu minimierenden Objekt, demErwartungswert der Zielfunktion. In diesem Buch wirdein neuartiger Lösungsansatz fürVarianzminimierungsproblemevorgestellt. Es werden Konvexitäts- undSeperationsschemata benutzt, um die analytischen undrechnerischen Schwierigkeiten in derVarianzminimierung zu umgehen. Dieses Buch richtet sich an Portfolioanalysten undRisikocontroller, die mit den Grundlagen desOperations Research und der Statistik vertraut sind.2009. 92 S.Versandfertig in 3-5 Tagen, Softcover.

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Taschenbuch, Label: VDM Verlag Dr. Müller, VDM Verlag Dr. Müller, Produktgruppe: Book, Publiziert: 2009-03-04, Studio: VDM Verlag Dr. Müller, Verkaufsrang: 4395875.

Von Händler/Antiquariat, English-Book-Service - A Fine Choice [1048135], Waldshut-Tiengen, BW, Germany.
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