Neuronale Netze bieten gegenüber konventionellen Prognoseverfahren des Finanzmarktes Vorteile in der Differenzierung vieler, auch nicht linearer Einflußgrößen des Marktgeschehens. Schwerpunktmäßig werden sie im Bereich der zeitpunktorientierten Erwartungswertprognosen eingesetzt. Susanne Baun analysiert die Einsatzmöglichkeiten neuronaler Modelle im Bereich der zeitraumorientierten Verteilungsprognosen. Die Autorin entwickelt für den deutschen Aktienindex (DAX) ein Modell zur Prognose von Verteilungsmaßzahlen in Sinne eines Interface-Konzepts. Die so aufgestellte Verteilungsfunktion liefert Aussagen über das zukünftige Bandbreitenverhalten der Größe, d.h. das Risiko, und bietet Ansatzflächen für ein breites Spektrum an Einsatzstrategien. Im abschließenden Vergleich werden das Verteilungsmodell und Modelle der direkten Strategieoptimierung einander gegenübergestellt, wobei sich das entwickelte Interface-Konzept als adäquate Alternative erweist.
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