Optimierung von Conditional Value-at-Risk

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Details

Das Risikomaß CVaR (Conditional Value-at-Risk), auch als Expected Shortfall bekannt, fand in der letzten Zeit immer mehr Beachtung als eine Alternative zur Varianz oder VaR (Value-at-Risk) im Risikomanagement. Die Suche nach einer optimalen Anlageverteilung in einem Portfolio wird in dieser Arbeit mittels zwei Optimierungsverfahren vorgenommen. Das "Innere-Pinkte-Verfahren" aus der linearen und gemischt ganzzahligen Programmierung wird mit dem Nesterov-Verfahren, welches eine dem CVaR ähnliche Zielfunktion besitzt, verglichen. Als Bespiel wird ein Modell mit den Aktienkursen aus dem DAX aufgebaut und mittels AMPL und MATLAB-Programm berechnet.

Autorentext

Elena Yanovskaya ist als Senior IT-Beraterin im Bankensoftwarehaus PPI AG tätig. Studierte BWL in der Heimatstadt Sankt-Petersburg und anschliessend Wirtschaftsmathematik in Hamburg.


Klappentext

Das Risikomaß CVaR (Conditional Value-at-Risk), auch als Expected Shortfall bekannt, fand in der letzten Zeit immer mehr Beachtung als eine Alternative zur Varianz oder VaR (Value-at-Risk) im Risikomanagement. Die Suche nach einer optimalen Anlageverteilung in einem Portfolio wird in dieser Arbeit mittels zwei Optimierungsverfahren vorgenommen. Das "Innere-Pinkte-Verfahren" aus der linearen und gemischt ganzzahligen Programmierung wird mit dem Nesterov-Verfahren, welches eine dem CVaR ähnliche Zielfunktion besitzt, verglichen. Als Bespiel wird ein Modell mit den Aktienkursen aus dem DAX aufgebaut und mittels AMPL und MATLAB-Programm berechnet.

Weitere Informationen

  • Allgemeine Informationen
    • GTIN 09783639317121
    • Sprache Deutsch
    • Größe H220mm x B150mm x T4mm
    • Jahr 2010
    • EAN 9783639317121
    • Format Kartonierter Einband (Kt)
    • ISBN 978-3-639-31712-1
    • Titel Optimierung von Conditional Value-at-Risk
    • Autor Elena Yanovskaya
    • Gewicht 113g
    • Herausgeber VDM Verlag Dr. Müller e.K.
    • Anzahl Seiten 64
    • Genre Mathematik

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