Die leicht verständliche Einführung für Studienanfänger und interessierte Lehrer und Schüler mit vielen konkreten Beispielen, zahlreichen Abbildungen und Cartoons behandelt sowohl klassische als auch moderne Gebiete der Finanzmathematik. Der Aufbau des Buches ist sehr übersichtlich: Jedes der fünf Kapitel geht jeweils von einem Finanzinstrument (Anleihen, Lebensversicherungen, Aktien, Portfolios bzw. Optionen) aus, bringt reale Daten ein, wirft eine für einen Anleger relevante Frage auf und zeigt, mit welchen mathematischen Konzepten und Methoden diese Frage behandelt werden kann. Zu jedem Kapitel werden außerdem Aufgaben mit Lösungen angeboten.
Aktualisiert: 2023-06-23
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Aktualisiert: 2023-06-23
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Unabhängig von einem bestimmten Lehrbuch vermittelt dieses Buch praktische Fertigkeiten zur Lösung finanzmathematischer Aufgaben. Zu allen Übungsaufgaben werden Schritt für Schritt die Lösungen ausführlich erklärt. Alle wichtigen Begriffe findet der Leser in komprimierter Form erläutert. Eine kleine Formelsammlung rundet den Band ab.
Aktualisiert: 2023-06-22
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Aktualisiert: 2023-06-22
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Aktualisiert: 2023-06-22
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Eine elementare Darstellung statistischer Schätz- und Testverfahren einschließlich der zugrundeliegenden Modellbildung für Mathematiker, Informatiker, Wirtschaftswissenschaftler, Naturwissenschaftler und Ingenieure
Aktualisiert: 2023-06-22
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Eine elementare Darstellung statistischer Schätz- und Testverfahren einschließlich der zugrundeliegenden Modellbildung für Mathematiker, Informatiker, Wirtschaftswissenschaftler, Naturwissenschaftler und Ingenieure
Aktualisiert: 2023-06-22
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Aktualisiert: 2023-06-22
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Eine elementare Darstellung statistischer Schätz- und Testverfahren einschließlich der zugrundeliegenden Modellbildung für Mathematiker, Informatiker, Wirtschaftswissenschaftler, Naturwissenschaftler und Ingenieure
Aktualisiert: 2023-06-22
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Aktualisiert: 2023-06-22
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Im ersten Teil des Buchs werden die Methoden und Algorithmen skizziert, die sich größtenteils aus einer Kombination von Statistik und Informatik ergeben und auf Verfahren des Maschinellen Lernens bis hin zu Deep Learning und KI basieren. Im zweiten Teil wird die konzeptionelle Umsetzung in der Praxis skizziert: Hier wird insbesondere aufgezeigt, welche Herausforderungen in der Praxis auftreten – ob nun bei der Einbettung der Daten-Use-Cases in eine Gesamtstrategie oder bei der Produktivsetzung, Weiterentwicklung und dem Betrieb von Daten-basierten Lösungen. Der dritte Teil zeigt das breite Potpourri von Data Science in der Praxis: Branchengrößen wie Allianz, ADAC, BMW, Deutsche Bahn, Lufthansa, REWE, RTL, St. Galler Stadtwerke, SwissRe und viele weitere zeigen konkret, welche Erfahrungen sie bei ihren Projekten gesammelt haben. Fachartikel von über 20 namhaften Unternehmen decken die spezifischen Anforderungen ihrer jeweiligen Branchen ab.
Aktualisiert: 2023-06-21
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Im ersten Teil des Buchs werden die Methoden und Algorithmen skizziert, die sich größtenteils aus einer Kombination von Statistik und Informatik ergeben und auf Verfahren des Maschinellen Lernens bis hin zu Deep Learning und KI basieren. Im zweiten Teil wird die konzeptionelle Umsetzung in der Praxis skizziert: Hier wird insbesondere aufgezeigt, welche Herausforderungen in der Praxis auftreten – ob nun bei der Einbettung der Daten-Use-Cases in eine Gesamtstrategie oder bei der Produktivsetzung, Weiterentwicklung und dem Betrieb von Daten-basierten Lösungen. Der dritte Teil zeigt das breite Potpourri von Data Science in der Praxis: Branchengrößen wie Allianz, ADAC, BMW, Deutsche Bahn, Lufthansa, REWE, RTL, St. Galler Stadtwerke, SwissRe und viele weitere zeigen konkret, welche Erfahrungen sie bei ihren Projekten gesammelt haben. Fachartikel von über 20 namhaften Unternehmen decken die spezifischen Anforderungen ihrer jeweiligen Branchen ab.
Aktualisiert: 2023-06-21
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Im ersten Teil des Buchs werden die Methoden und Algorithmen skizziert, die sich größtenteils aus einer Kombination von Statistik und Informatik ergeben und auf Verfahren des Maschinellen Lernens bis hin zu Deep Learning und KI basieren. Im zweiten Teil wird die konzeptionelle Umsetzung in der Praxis skizziert: Hier wird insbesondere aufgezeigt, welche Herausforderungen in der Praxis auftreten – ob nun bei der Einbettung der Daten-Use-Cases in eine Gesamtstrategie oder bei der Produktivsetzung, Weiterentwicklung und dem Betrieb von Daten-basierten Lösungen. Der dritte Teil zeigt das breite Potpourri von Data Science in der Praxis: Branchengrößen wie Allianz, ADAC, BMW, Deutsche Bahn, Lufthansa, REWE, RTL, St. Galler Stadtwerke, SwissRe und viele weitere zeigen konkret, welche Erfahrungen sie bei ihren Projekten gesammelt haben. Fachartikel von über 20 namhaften Unternehmen decken die spezifischen Anforderungen ihrer jeweiligen Branchen ab.
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Im ersten Teil des Buchs werden die Methoden und Algorithmen skizziert, die sich größtenteils aus einer Kombination von Statistik und Informatik ergeben und auf Verfahren des Maschinellen Lernens bis hin zu Deep Learning und KI basieren. Im zweiten Teil wird die konzeptionelle Umsetzung in der Praxis skizziert: Hier wird insbesondere aufgezeigt, welche Herausforderungen in der Praxis auftreten – ob nun bei der Einbettung der Daten-Use-Cases in eine Gesamtstrategie oder bei der Produktivsetzung, Weiterentwicklung und dem Betrieb von Daten-basierten Lösungen. Der dritte Teil zeigt das breite Potpourri von Data Science in der Praxis: Branchengrößen wie Allianz, ADAC, BMW, Deutsche Bahn, Lufthansa, REWE, RTL, St. Galler Stadtwerke, SwissRe und viele weitere zeigen konkret, welche Erfahrungen sie bei ihren Projekten gesammelt haben. Fachartikel von über 20 namhaften Unternehmen decken die spezifischen Anforderungen ihrer jeweiligen Branchen ab.
Aktualisiert: 2023-06-21
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Eine anwendungsorientierte Einführung in die Finanzmathematik: Das Lehrbuch verbindet die klassischen Themen der Finanzmathematik mit einem produktbezogenen Ansatz. Einfach und verständlich werden die Charakteristika der Finanzprodukte aufgezeigt und die mathematischen Grundlagen für die Einführung in die Zinsrechnung erklärt. Die Anwendungsmöglichkeiten der Investitions-, Renten- und Tilgungsrechnung werden sehr anschaulich und durch zahlreiche Übungsaufgaben vermittelt. Die Themen werden durch einen Ausblick auf moderne Zinsderivate abgerundet.
Aktualisiert: 2023-06-21
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Eine anwendungsorientierte Einführung in die Finanzmathematik: Das Lehrbuch verbindet die klassischen Themen der Finanzmathematik mit einem produktbezogenen Ansatz. Einfach und verständlich werden die Charakteristika der Finanzprodukte aufgezeigt und die mathematischen Grundlagen für die Einführung in die Zinsrechnung erklärt. Die Anwendungsmöglichkeiten der Investitions-, Renten- und Tilgungsrechnung werden sehr anschaulich und durch zahlreiche Übungsaufgaben vermittelt. Die Themen werden durch einen Ausblick auf moderne Zinsderivate abgerundet.
Aktualisiert: 2023-06-21
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Im ersten Teil des Buchs werden die Methoden und Algorithmen skizziert, die sich größtenteils aus einer Kombination von Statistik und Informatik ergeben und auf Verfahren des Maschinellen Lernens bis hin zu Deep Learning und KI basieren. Im zweiten Teil wird die konzeptionelle Umsetzung in der Praxis skizziert: Hier wird insbesondere aufgezeigt, welche Herausforderungen in der Praxis auftreten – ob nun bei der Einbettung der Daten-Use-Cases in eine Gesamtstrategie oder bei der Produktivsetzung, Weiterentwicklung und dem Betrieb von Daten-basierten Lösungen. Der dritte Teil zeigt das breite Potpourri von Data Science in der Praxis: Branchengrößen wie Allianz, ADAC, BMW, Deutsche Bahn, Lufthansa, REWE, RTL, St. Galler Stadtwerke, SwissRe und viele weitere zeigen konkret, welche Erfahrungen sie bei ihren Projekten gesammelt haben. Fachartikel von über 20 namhaften Unternehmen decken die spezifischen Anforderungen ihrer jeweiligen Branchen ab.
Aktualisiert: 2023-06-20
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