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Optimierung von Conditional Value-at-Risk
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