Numerische Optimierung des Shortfall-Risikos von Aktienportfolios am Beispiel des Value at risk

Kurz und knapp

• Numerische Optimierung des Shortfall-Risikos von Aktienportfolios am Beispiel des Value at Risk bietet tiefgründige Einsichten zur Feinjustierung von Aktienportfolios zur Minimierung von Investitionsrisiken.
• Die Diplomarbeit von 2003 analysiert die Herausforderungen der Kapitalmärkte mit bewährten wissenschaftlichen Ansätzen, die bis heute für Investoren von unschätzbarem Wert bleiben.
• Die Arbeit vergleicht die Prinzipien der Portfoliotheorie und innovative Modelle mit dem klassischen Modell von Markowitz, wobei Value at Risk (VaR) und Conditional Value at Risk (CVaR) als Hauptstrategien untersucht werden.
• Bewährte Daten aus der Karlsruher Kapitalmarktdatenbank illustrieren, wie numerische Methoden das Risikomanagement von Investoren vereinfachen können.
• Für Anleger, die datenbasierte Entscheidungen schätzen und globale ökonomische Entwicklungen berücksichtigen möchten, bietet diese Arbeit wertvolle Einblicke.
• Das Werk richtet sich an Leser in den Kategorien Sachbücher, Business & Karriere und Wirtschaft international und kombiniert theoretisches Wissen mit praktischen Anwendungen für eine bessere Anlagesicherheit.

Beschreibung:

Numerische Optimierung des Shortfall-Risikos von Aktienportfolios am Beispiel des Value at Risk ist eine faszinierende und tiefgründige Diplomarbeit, die sich mit der Feinjustierung und Optimierung von Aktienportfolios beschäftigt, um das Investitionsrisiko zu minimieren.

Stellen Sie sich vor, Sie könnten die Herausforderungen der Kapitalmärkte mit einem bewährten wissenschaftlichen Ansatz meistern. Dies ist genau das, was diese Studie für Sie bereithält. Ursprünglich im Jahr 2003 verfasst, bietet sie Einblicke in die Optimierungstechniken, die bis heute für Investoren von unschätzbarem Wert sind.

Die Arbeit betrachtet die Prinzipien der Portfoliotheorie und vergleicht innovative Modelle mit dem klassischen Modell von Markowitz. Value at Risk (VaR) und der alternative Ansatz, Conditional Value at Risk (CVaR), werden als Hauptstrategien untersucht, um realistische und durchsetzbare Investitionsstrategien zu liefern.

Mit bewährten Daten aus der Karlsruher Kapitalmarktdatenbank stellt diese Arbeit dar, wie numerische Methoden zur Vereinfachung des Risikomanagements beitragen können. Für Anleger, die Wert auf solide, datenbasierte Entscheidungen legen und gleichzeitig die globalen ökonomischen Entwicklungen im Auge behalten möchten, bietet dieses Buch wertvolle Erkenntnisse.

Ideal für Leser in den Kategorien Sachbücher, Business & Karriere, sowie Wirtschaft international, verbindet es theoretisches Wissen mit praktischen Anwendungen, die unmittelbar umsetzbar sind. Verpassen Sie nicht die Gelegenheit, Ihre Portfoliostrategie auf wissenschaftlich fundierte Weise zu optimieren und Ihre Anlagesicherheit erheblich zu verbessern.

Letztes Update: 17.09.2024 09:38