Genetische Programmierung im Risikomanagement

Dewes, Andreas

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Genetische Programmierung im Risikomanagement

Genetic Programming in Risk Management

Dewes, Andreas

Dateien:	genetische_programmierung_im_risikom ... 1.45 MB PDF

Zitierfähiger Link (URI):	http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:21-opus-54731 http://hdl.handle.net/10900/47825 http://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:21-dspace-478255
Dokumentart:	Abschlussarbeit (Master)
Erscheinungsdatum:	2009
Sprache:	Deutsch
Fakultät:	6 Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Fakultät
Fachbereich:	Wirtschaftswissenschaften
DDC-Klassifikation:	310 - Allgemeine Statistiken
Schlagworte:	Genetische Programmierung , Risikomanagement , Kopula <Mathematik> , Extremwertstatistik , Extremwertverteilung , Value at Risk , Risikomaß
Freie Schlagwörter:	Genetische Algorithmen , Expected Shortfall , Risikoanalyse , Risikomaße
Lizenz:	http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/de/deed.de http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/de/deed.en
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Inhaltszusammenfassung:

Die Diplomarbeit untersucht den Einsatz von genetischer Programmierung in der Risikoanalyse von Zeitreihen. Es werden verschiedene Ansätze zur Risikobewertung bei uni- und multivariaten Zeitreihendaten dargestellt und verglichen. Es wird anschließend untersucht, inwiefern Risikomodelle mithilfe genetischer Programmierung erzeugt werden können. Hierfür werden für verschiedene empirische und simulierte Datensätze Risikomaße mithilfe genetischer Programmierung generiert. Diese werden anschließend anhand statistischer Tests untersucht und mit konventionellen Risikomaßen verglichen. Es kann gezeigt werden, dass die erzeugten Risikomodelle die untersuchten Datensätze sehr gut abbilden und eine mit den konventionellen Modellen vergleichbare und sogar teilweise bessere Aussagekraft erzielen.