Der digitale Wandel und die Vorteile unternehmensübergreifender Vernetzung haben die Gefahren von Hackerangriffen und vergleichbaren Bedrohungen massiv erhöht. Auch bei den Methoden von Cyberkriminellen ist eine kritische Professionalisierung zu beobachten, der sich jedes Unternehmen stellen muss. Wie Sie Cyber-Risiken überzeugend bewerten und darstellen, erfahren Sie in diesem Buch mit Fokus auf die Risikoberichterstattung.
Aktualisiert: 2023-06-24
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Aktualisiert: 2023-06-24
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Aktualisiert: 2023-05-24
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Aktualisiert: 2023-05-24
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Aktualisiert: 2023-04-24
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Aktualisiert: 2023-04-24
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Künstliche Neuronale Netze (KNN) avancierten in der Finanzanalyse und -prognose in den letzten Jahren zu einem wissenschaftlichen Mode- und Reizthema gleichermaßen. Nach einer Darstellung des Backpropagation Algorithmus erfolgt die Konzeption einer deterministischen, iterativen Vorgehensweise zur Generierung eines neuronalen Prognosemodells. Der Real-World-Bezug entsteht durch Simulationsstudien, auf deren Basis die Prognoseleistung der KNN mit jüngeren Verfahren aus der Zeitreihenanalyse (Kointegration und Fehlerkorrekturmodelle) zur DM/US-$-Wechselkursprognose kritisch verglichen und evaluiert werden soll. Dazu erfolgt ein Performance-Vergleich von statistischen, neuro-statistischen und neuronalen Fehlerkorrekturmodellen. Den theoretischen Rahmen bilden traditionelle und moderne Wechselkurstheorien. Im Rahmen der komparativen Analyse werden Leistungsfähigkeit und Grenzen der neuronalen Prognose-Tools evident.
Aktualisiert: 2019-12-19
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