MARC details
| 000 -CABECERA |
|---|
| Longitud fija campo de control |
05461nam a22005055i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| Número de control |
978-3-322-81863-8 |
| 003 - IDENTIFICADOR DELl NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| Identificador del número de control |
DE-He213 |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| Fecha y hora de la última transacción |
20210420090711.0 |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Campo fijo de descripción física |
cr nn 008mamaa |
| 008 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA |
|---|
| Códigos de información de longitud fija |
111205s2004 gw | s |||| 0|ger d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL NORMALIZADO PARA LIBROS |
|---|
| Número Internacional Normalizado para Libros (ISBN) |
9783322818638 |
| -- |
978-3-322-81863-8 |
| 024 7# - OTROS IDENTIFICADORES NORMALIZADOS |
|---|
| Número normalizado o código |
10.1007/978-3-322-81863-8 |
| Fuente del número o código |
doi |
| 050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO |
|---|
| Número de clasificación |
HJ9-9940 |
| 072 #7 - CÓDIGO DE CATEGORÍA DE MATERIA |
|---|
| Código de categoría de materia |
KFFD |
| Fuente |
bicssc |
| 072 #7 - CÓDIGO DE CATEGORÍA DE MATERIA |
|---|
| Código de categoría de materia |
BUS051000 |
| Fuente |
bisacsh |
| 072 #7 - CÓDIGO DE CATEGORÍA DE MATERIA |
|---|
| Código de categoría de materia |
KFFD |
| Fuente |
thema |
| 082 04 - NÚMERO DE LA CLASIFICACIÓN DECIMAL DEWEY |
|---|
| Número de clasificación Decimal |
336 |
| 100 1# - PUNTO DE ACCESO PRINCIPAL-NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
<a href="Rauscher, Markus.">Rauscher, Markus.</a> |
| Término indicativo de función |
author. |
| Código de función |
aut |
| -- |
http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut |
| 245 10 - TÍTULO PROPIAMENTE DICHO |
|---|
| Título |
Künstliche neuronale Netze zur Risikomessung bei Aktien und Renten |
| Medio |
[electronic resource] : |
| Resto del título |
Am Beispiel deutscher Lebensversicherungsunternehmen / |
| Mención de responsabilidad, etc. |
von Markus Rauscher. |
| 250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN |
|---|
| Mención de edición |
1st ed. 2004. |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN , DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
|---|
| Lugar de producción, publicación, distribución, fabricación |
Wiesbaden : |
| Nombre del productor, editor, distribuidor, fabricante |
Deutscher Universitätsverlag : |
| -- |
Imprint: Deutscher Universitätsverlag, |
| Fecha de de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2004. |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
XXIV, 205 S. 48 Abb. |
| Otras características físicas |
online resource. |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
|---|
| Término de tipo de contenido |
text |
| Código de tipo de contenido |
txt |
| Fuente |
rdacontent |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
|---|
| Nombre del tipo de medio |
computer |
| Código del tipo de medio |
c |
| Fuente |
rdamedia |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
|---|
| Nombre del tipo de soporte |
online resource |
| Código del tipo de soporte |
cr |
| Fuente |
rdacarrier |
| 347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL |
|---|
| Tipo de archivo |
text file |
| Formato de codificación |
PDF |
| Fuente |
rda |
| 490 1# - MENCIÓN DE SERIE |
|---|
| Mención de serie |
Versicherung und Risikoforschung ; |
| Designación de volumen o secuencia |
47 |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
1 Einleitung -- 1.1 Problemstellung -- 1.2 Gang der Untersuchung -- 2 Risiko in der Kapitalanlage von Lebensversicherungsunternehmen und Dessen Messung -- 2.1 Lebensversicherungsprodukte -- 2.2 Kapitalanlage in Lebensversicherungen -- 2.3 Definitorische Grundlagen zu Risiko und Dessen Messung -- 2.4 Risikomaße in der Kapitalanlage von Lebensversicherungsunternehmen -- 3 Grundlagen Künstlicher Neuronaler Netze -- 3.1 Einordnung Künstlicher Neuronaler Netze -- 3.2 Natürliche und Künstliche Neuronale Netze -- 3.3 Künstliche Neuronale Netze als Instrumente der Zeitreihenanalyse -- 3.4 Historischer Abriss der Entwicklung Künstlicher Neuronaler Netze -- 4 Konstruktion Künstlicher Neuronaler Netze -- 4.1 Variablen der Modellierung von Knn -- 4.2 Delta-Regel und Backpropagation-Algorithmus -- 4.3 Schwierigkeiten des Backpropagation-Algorithmus -- 4.4 Weiterentwicklungen des Backpropagation-Algorithmus -- 4.5 Andere Lernmethoden -- 4.6 Häufig Verwendete Netzwerktypen -- 5 Anwendungen Künstlicher Neuronaler Netze -- 5.1 Überblick -- 5.2 Allgemeine Anwendungen -- 5.3 Ökonomische Anwendungen -- 5.4 Erkenntnisse aus Bisherigen Anwendungen -- 6 Grundlagen der Empirischen Untersuchung der Risikoprognosefähigkeit Künstlicher Neuronaler Netze -- 6.1 Konkretisierung der Problemstellung -- 6.2 Datenbasis -- 6.3 Eingesetzte Softwaresysteme -- 6.4 Verwendete Modelle -- 6.5 Gütemaße -- 6.6 Vorgehen zur Untersuchung -- 7 Ergebnisse der Empirischen Untersuchung der Risikoprognosefähigkeit Künstlicher Neuronaler Netze -- 7.1 Trainingergebnisse der Dreischichtigen Modelle -- 7.2 Trainingsergebnisse der Vierschichtigen Modelle -- 7.3 Zusammenfassende Trainingsergebnisse -- 7.4 Out-of-Sample-Test der Dreischichtigen Modelle -- 7.5 Out-of-Sample-Test Der Vierschichtigen Modelle -- 7.6 Zusammenfassende Out-of-Sample-Ergebnisse -- 7.7 Zusammenfassung der Empirischen Ergebnisse -- 8 Thesenförmige Zusammenfassung -- Anhang 1: Verwendung von Daten und Modellen -- Anhang 2: Javanns -- Anhang 3: Ergebnisse Naive Prognose -- Anhang 4: Ergebnisse Mean Reversión -- Anhang 5: Trainingsergebnisse Dreischichtiger MLP -- Anhang 6: Trainingsergebnisse Vierschichtiger MLP (DAX) -- Anhang 7: Trainingsergebnisse Vierschichtiger MLP (REXP) -- Anhang 8: Trainingsergebnisse Vierschichtiger MLP (KORR) -- Anhang 9: Gütemabe (Training) Dreischichtiger MLP -- Anhang 10: Gütemabe (Training) Vierschichtiger MLP -- Anhang 11: Rangfolge (Validierung) Dreischichtiger MLP -- Anhang 12: Rangfolge (Validierung) Vierschichtiger MLP. |
| 520 ## - NOTA DE SUMARIO |
|---|
| Sumario, etc, |
Die Risikomessung als Teilaufgabe des Risikomanagements stellt für institutionelle Kapitalanleger eine elementare Aufgabe dar. Hierzu werden Volatilitäten und Korrelationskoeffizienten prognostiziert, wobei verschiedene Instrumente und Methoden zur Verfügung stehen. Künstliche neuronale Netze scheinen besonders gut geeignet zu sein; darauf lassen Untersuchungen in anderen Feldern schließen, die grundsätzliche Ähnlichkeiten mit dem Problem der Risikoprognose aufweisen. Markus Rauscher untersucht die Qualität mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze erstellter Vorhersagen hinsichtlich der Volatilität und Korrelation von DAX und REXP. Um die Eignung bestimmter Konstellationen zu ermitteln, findet eine Vielzahl unterschiedlicher Architekturen und Lernalgorithmen Verwendung. Die den herkömmlichen Methoden überlegenen neuronalen Modelle werden dargestellt und sich daraus ergebende Möglichkeiten diskutiert. |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Public finance. |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Finance. |
| 650 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Insurance. |
| 650 14 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Public Economics. |
| Número de control del registro de autoridad |
https://scigraph.springernature.com/ontologies/product-market-codes/W34000 |
| 650 24 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Finance, general. |
| Número de control del registro de autoridad |
https://scigraph.springernature.com/ontologies/product-market-codes/600000 |
| 650 24 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA - TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento inicial |
Insurance. |
| Número de control del registro de autoridad |
https://scigraph.springernature.com/ontologies/product-market-codes/626030 |
| 710 2# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL - NOMBRE DE ENTIDAD |
|---|
| Nombre de entidad o nombre de jurisdicción como elemento inicial |
SpringerLink (Online service) |
| 773 0# - ENLACE AL DOCUMENTO FUENTE |
|---|
| Título |
Springer Nature eBook |
| 776 08 - ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL |
|---|
| Información sobre la relación |
Printed edition: |
| Número Internacional Normalizado para Libros (ISBN) |
9783824482276 |
| 830 #0 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE SERIE - TÍTULO UNIFORME |
|---|
| Título uniforme |
Versicherung und Risikoforschung ; |
| Designación de volumen o secuencia |
47 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICO |
|---|
| Identificador Uniforme del Recurso (URI) |
<a href="https://s443-doi-org.br.lsproxy.net/10.1007/978-3-322-81863-8">https://s443-doi-org.br.lsproxy.net/10.1007/978-3-322-81863-8</a> |
| 912 ## - |
|---|
| -- |
ZDB-2-SWI |
| 912 ## - |
|---|
| -- |
ZDB-2-BAD |
| 942 ## - ENTRADA DE ELEMENTOS AGREGADOS (KOHA) |
|---|
| Fuente de clasificaión o esquema |
Dewey Decimal Classification |
| Koha [por defecto] tipo de item |
E-Book |
