Thorsten Poddig Livres

"Matlab für Studierende und Professionals der Sozial- und Wirtschaftswissenschaften" ist für Personen entwickelt, die das Matlab-System und die Matlab-Programmiersprache anwendungsorientiert lernen wollen. Ob Sie mit Computerprogrammierung, Simulation, Statistik oder Datenanalyse arbeiten, mit Matlab bekommen Sie ein mächtiges Tool, das Ihnen die Arbeit erleichtert. In zahlreichen Anwendungen und Fallstudien führt dieses Buch Sie Schritt für Schritt an das Matlab-System heran: von der Installation und ersten Skripten über Grafikerstellung bis hin zu statistischen Berechnungen und Fehlerbehebungen. Sie werden von dem Matlab-System begeistert sein. Zum Festigen Ihrer Kenntnisse bietet das Buch über 95 Aufgaben mit Lösungen. Die Begleitmaterialen zum Buch bieten neben den vorgefertigten Skripten und Funktionen eine vollständige Lernumgebung, inkl. Online-Videos mit zahlreichen zusätzlichen Online-Quizzes und Online-Aufgaben zu jedem Kapitel.

Das vorliegende Buch gibt eine umfassende Einführung in Grundlagen, Methoden und praktische Anwendungen des Computational Finance (CF). Es vermittelt lehrbuchartig die Umsetzung und den Einsatz statistischer und numerischer Methoden unter Verwendung von Matlab, Octave und Freemat. Besondere Schwerpunkte bilden Optimierungsmethoden sowie Prognose- und Simulationstechniken. Jedes Kapitel beinhaltet mehrere CF-basierte Fallstudien z.B. aus der Portfolioplanung, der Risikoschätzung oder der Portfolio Insurance. Alle Fallstudien lassen sich anhand beigefügter Demo-Codes selbstständig nacharbeiten. Das Buch will primär grundlegende Fähigkeiten in der Programmierung und beim Einsatz des CF entwickeln. Es richtet sich vorrangig an Studierende im fortgeschrittenen Bachelor- und Masterstudium, ist aber für Praktiker gleichermaßen geeignet. Die Inhalte und Beispiele basieren auf zahlreichen Praxis-Seminaren und aus der Umsetzung in Industrieprojekten, sodass Fragen der praktischen Anwendung trotz des Einführungscharakters im zentralen Fokus stehen. Dabei werden stets die theoretischen Grundlagen kompakt zusammengefasst, deren Umsetzung im Matlab, Octave oder Freemat aufgezeigt und schließlich der Einsatz an praktischen Beispielen demonstriert.

Das vorliegende Buch gibt eine umfassende Einführung in Grundlagen, Methoden und praktische Anwendungen des Computational Finance (CF). Es vermittelt lehrbuchartig die Umsetzung und den Einsatz von Verfahren der Statistik, Ökonometrie, Optimierung und Simulation unter Verwendung von Matlab, Octave und Freemat. Jedes Kapitel beinhaltet mehrere CF-basierte Fallstudien, insbesondere aus dem Bereich des Portfolio- und Risikomanagements. Alle Fallstudien lassen sich anhand beigefügter Demo-Codes selbstständig nacharbeiten. Das Buch will primär grundlegende Fähigkeiten in der Programmierung und beim Einsatz des CF entwickeln. Es richtet sich vorrangig an Studierende im fortgeschrittenen Bachelor- und Masterstudium, ist aber für Praktiker gleichermaßen geeignet. Die Inhalte und Beispiele basieren auf zahlreichen Praxis-Seminaren im Uhlenbruch Verlag und aus der Umsetzung in Industrieprojekten, sodass Fragen der praktischen Anwendung trotz des Einführungscharakters im zentralen Fokus stehen. Dabei werden stets die theoretischen Grundlagen kompakt zusammengefasst, deren Umsetzung im Matlab, Octave oder Freemat aufgezeigt und schließlich der Einsatz an praktischen Beispielen demonstriert.

Das vorliegende Buch beschäftigt sich mit der Frage, wie Modelle der modernen Portfoliotheorie aussehen, wie sie umzusetzen sind und welche Probleme dabei im praktischen Portfoliomanagement auftreten. Neben der Vermittlung von theoretischem Wissen steht in diesem Werk gleichberechtigt die praktische Umsetzung der modernen Methoden und Modelle des Portfoliomanagements im Mittelpunkt. Umfängliche Erfahrungen aus Fachseminaren zeigen, dass Excel-basierte Fallstudien bei Anwendern häufig ein Schlüsselerlebnis darstellen. Dabei wird der Leser - genau wie einem Seminar - angeleitet, die präsentierten Fallstudien selbstständig auf seinem eigenen PC nachzuvollziehen. Gleichzeitig dienen damit die Fallstudien als Vehikel zum Verständnis der dahinter stehenden Theorie. Ergänzend zu einem Seminar wird der theoretische Hintergrund dabei sehr viel umfassender aufgearbeit und durch die vielen Fallstudien leichter verständlich.

Dieses Buch behandelt in kompakter Weise genau jene Methoden der Statistik, Ökonometrie und Optimierung, welche für die Finanzanalyse und das Portfoliomanagement von Bedeutung sind. Aufgrund der Inhalte und der Form der Darstellungen ist es für Studenten, Akademiker und Praktiker gleichermaßen geeignet. Sämtliche Methoden werden dabei theoretisch fundiert dargestellt und anhand einfacher Beispiele veranschaulicht, so dass ein spezielles Vorwissen nicht erforderlich ist. Gegenüber herkömmlichen Statistik- und Ökonometriebüchern endet dieses Buch nicht bei der formalen Darstellung der Methoden, sondern zeigt ihre Anwendung anhand praxisrelevanter Fallstudien auf. Dabei werden mit den dargestellten Methoden konkrete Aufgaben der Finanzanalyse und des Portfoliomanagements gelöst.

Inhaltsverzeichnis1. Einführung und Problemstellung der Arbeit.- 1.1. Einführung in die Theorie des Diagnoseproblems.- 1.2. Entscheidungstheorie und das Diagnoseproblem.- 1.3. Interpretationen des Diagnoseproblems.- 1.4. Symbolische Entscheidungstheorie versus konnektionistische Entscheidungstheorie.- 1.5. Notwendige Abgrenzungen der Arbeit.- 2. Künstliche Intelligenz und eine symbolverarbeitende Entscheidungstheorie des Diagnoseproblems.- 2.1. Entwicklungslinien der KI und der Entscheidungstheorie.- 2.2. Das einfache Diagnoseproblem.- 2.3. Das allgemeine Diagnoseproblem.- 2.4. Die prozedurale Semantik von Regelnetz- und Regelnotation.- 2.5. Die Leistungsfähigkeit des symbolverarbeitenden Ansatzes der KI-Forschung im Bezug auf das Diagnoseproblem.- 3. Konnektionismus und eine konnektionistische Entscheidungstheorie des Diagnoseproblems.- 3.1. Einleitung.- 3.2. Grundlagen des konnektionistischen Ansatzes.- 3.3. Assoziative Speicher.- 3.4. Die Handhabung des Diagnoseproblems durch Perceptrons.- 3.5. Alternative Modelle zur Handhabung von Diagnoseproblemen.- 3.6. Anwendungsbeispiele einer konnektionistischen Entscheidungstheorie des Diagnoseproblems: Ableitung von Kauf- und Verkaufhandlungen für den Aktienmarkt, den BUND-FUTURE und den Dollar.- 4. Schlußbetrachtungen.- Abstract.- Schlagwortverzeichnis.