Georg Bol Bücher

Einfuhrung in die schliessende Statistik anhand von vielen Beispielen. Mit Ubungsaufgaben! Aus dem Das klassische Entscheidungsmodell. Entscheidungen bei Information uber den wahren Zustand. Grundannahmen der Statistik. Stichprobenfunktionen. Erwartungstreue Schatzfunktionen. Maximum-Likelihood-Schatzfunktionen. Intervallschatzungen. Tests zum Niveau (alpha) Neyman-Pearson-Tests. Gleichmassige beste Tests zum Niveau (alpha) Operationscharakteristik und Gutefunktion. Gleichmassig beste unverfalschte Tests. Der p-Wert. Beziehungen zwischen Tests und Konfidenzintervallen. Verteilung von Stichprobenfunktionen. Weitere Verteilungen. Losungen der Ubungsaufgaben. Tabell

Das Buch vermittelt die Grundlagen, die in den Spezialvorlesungen des Hauptstudiums (z.B. Statistische Methoden im Marketing, Qualitatskontrolle, Zuverlassigkeitstheorie, Risikotheorie, Portfoliotheorie etc.) benotigt werden, und fuhrt dabei an die stochastische Denkweise heran. Dabei schafft es der Autor, einerseits mathematisch korrekt vorzugehen, aber andererseits den Leser nicht zu uberfordern. Dies erreicht er, indem dort, wo elementare Beweise moglich sind, diese auch gegeben werden, dass aber, wenn schwereres mathematisches Geschutz erforderlich ware, statt eines Beweises der Sachverhalt anschaulich dargestellt wird.

Aus dem Inhalt: Grundbegriffe. Merkmalsarten. Häufigkeitsverteilungen. Graphische Darstellung von Häufigkeitsverteilungen. Lage- und Streuungsparameter. Konzentration von Merkmalswerten. Mehrdimensionale Merkmale. Kontingenzkoeffizient. Lineare Regression. Korrelationsrechnung. Einführung in die Zeitreihenanalyse. Maßzahlen. Preis- und Mengenindices.

Das Buch befaßt sich mit der Anwendung klassischer ökonometrischer Verfahren und neuronaler Netze auf Fragestellungen im Finanzmarkt. Dabei werden Methoden und Ergebnisse aus dem praktischen und theoretischen Bereich dargestellt. Folgende Themen werden behandelt: Kurzfristige Wechselkursprognosen mit künstlichen neuronalen Netzen, ökonometrische Schätzmethoden für neuronale Netze, Gegenüberstellung von Fehlerkorrekturmodellen und neuronalen Netzen für Zinsprognosen, Analyse der Kündigungspolitik von Bund, Bahn und Post, ein Kointegrations- und Fehlerkorrekturmodell für die Geldnachfrage (M3) in Deutschland, ein nichtparametrischer Ansatz zur Schätzung der Zeitstruktur, Modellierung von Zeitstruktur-Dynamiken mit Stochastischen Prozessen, makroökonomische Faktoren und Aktienselektion, Optimieren von neuronalen Netzen für den Einsatz zur Prognose in der Ökonomie, Aktienkursprognose mit statistischen Verfahren und neuronalen Netzen, Eignung neuronaler Netze zur Prognose in der Ökonomie, Paradigma neuronale Netze, Vergleich künstlicher neuronaler Netze und statistischer Verfahren zur kurzfristigen Aktienkursprognose.

InhaltsverzeichnisStruktur und Volatilität von täglichen Zinssätzen.The Relationship Between Exchange Rates and Interest Rates: The Swiss Franc Case.Zinsen, Geld und Kredit im Karlsruher Simulationsmodell.Neuere Ansätze zur Bewertung von Länderrisiken.Monetäre Wechselkurstheorie und error correction Modelle.Die relative Stabilität der europäischen Geldnachfragefunktion.Einsatz des maschinellen Lernens zur Prognose der Entwicklung von Finanzmarktdaten.Detecting Structural Change with the Kaiman Smoother.Einige empirische Befunde zur kausalen Richtung des Geldes für die Bundesrepublik Deutschland.Fundamentale Bestimmungsgründe des Dollarkurses.Zinsprognose mit einem Ökonometrischen Modell des monetären Sektors der Bundesrepublik Deutschland.Autorenverzeichnis.

New developments in measuring, evaluating and managing credit risk are discussed in this volume. Addressing both practitioners in the banking sector and resesarch institutions, the book provides a manifold view on one of the most-discussed topics in finance. Among the subjects treated are important issues, such as: the consequences of the new Basel Capital Accord (Basel II), different applications of credit risk models, and new methodologies in rating and measuring credit portfolio risk. The volume provides an overview of recent developments as well as future trends: a state-of-the-art compendium in the area of credit risk.

Der Schwerpunkt des siebten Karlsruher Ökonometrie-Workshops lag auf der Anwendung Neuronaler Netze bei Finanzzeitreihen, dem Einsatz von Datamining und Maschinellen Lernverfahren bei Fragestellungen des Finanzbereichs und quantitativen Methoden zur Beurteilung von Markt- und Länderrisiken. Das Spektrum ausgewählter Referate in diesem Buch, u. a. auch von international renommierten Experten, reicht von allgemeinen Betrachtungen zur Prognose mit Neuronalen Netzen und empirischen Ergebnissen für Wechselkurse, Rentenmärkte und Absatzzahlen über die Beurteilung von Marktrisiken und die Kreditüberwachung mit Maschinellen Lernverfahren bis zur Ermittlung und Einschätzung von Länderrisiken. Dieser Band berichtet über die aktuelle Entwicklung in diesen Gebieten und bietet ein Forum für Diskussionen.

This book comprises the articles of the 6th Econometric Workshop in Karlsruhe, Germany. In the first part approaches from traditional econometrics and innovative methods from machine learning such as neural nets are applied to financial issues. Neural Networks are successfully applied to different areas such as debtor analysis, forecasting and corporate finance. In the second part various aspects from Value-at-Risk are discussed. The proceedings describe the legal framework, review the basics and discuss new approaches such as shortfall measures and credit risk.