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Optionsbewertung mit Neuronalen Netzen

  • Kartonierter Einband
  • 155 Seiten
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Seit der Entwicklung der bekannten Optionsbewertungsformel durch Black und Scholes (1973) haben derivative Finanzinstrumente eine ... Weiterlesen
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Beschreibung

Seit der Entwicklung der bekannten Optionsbewertungsformel durch Black und Scholes (1973) haben derivative Finanzinstrumente eine rasante Verbreitung erfahren. Für neue Optionstypen ("exotische Optionen") und Bewertungsmodelle (z.B. GARCH), die die zum Teil als restriktiv empfundenen Annahmen des Black/Scholes-Modells lockern, können analytische Lösungen meist nicht gefunden werden. Ein nicht geringer Teil der Literatur beschäftigt sich mit dem Auffinden analytischer Näherungslösungen für diese Fälle. In dieser Arbeit wird ein neuer, universeller Ansatz zur Generation derartiger analytischer Näherungslösungen unter Einsatz Neuronaler Netze gemeinsam mit numerischen Resultaten dargestellt. Darüberhinaus wird gezeigt, wie Neuronale Netze zur Gewinnung "empirischer Bewertungsformeln" aus Marktdaten eingesetzt werden können.

Autorentext
Der Autor: Michael Hanke ist seit 1996 Universitätsassistent an der Abteilung für Quantitative Unternehmensführung (Operations Research) der Wirtschaftsuniversität Wien. Forschungsschwerpunkt ist der Einsatz quantitativer Methoden in der Betriebswirtschaftslehre, insbesondere im Bereich Finanzierung und Finanzmärkte. Internationale Publikationen und zahlreiche Vorträge bei nationalen und internationalen Konferenzen.

Inhalt

Aus dem Inhalt: Das Optionsbewertungsproblem - Neuronale Netze - Einsatz von Neuronalen Netzen zur Optionsbewertung - Approximation analytisch unlösbarer Modelle - Approximation «empirischer Bewertungsformeln».

Produktinformationen

Titel: Optionsbewertung mit Neuronalen Netzen
Untertitel: Dissertationsschrift
Autor:
EAN: 9783631337462
ISBN: 978-3-631-33746-2
Format: Kartonierter Einband
Herausgeber: Lang, Peter GmbH
Genre: Volkswirtschaft
Anzahl Seiten: 155
Gewicht: 235g
Größe: H211mm x B149mm x T13mm
Jahr: 1998
Auflage: Neuausg.

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