Datamining und Computational Finance

T.H. Hann: Neuronale Regressionsmodelle in der Devisenkursprognose.- D. Hosemann: Einsatz maschineller Lernverfahren zur Kreditüberwachung bei mittelständischen Firmenkunden.- S. Huschens: Anmerkungen zur Value-at-Risk-Definition.- A. Karmann, M. Plate: 'Country Risk-Indicator. An Option Based Evaluation' Implicit Default Probabilities of Foreign USD Bonds.- P. Kokic, J. Breckling, E. Eberlein: A New Framework for the Evaluation of Market and Credit Risk.- C. Marinelli, S.T. Rachev, R. Roll, H. Göppl: Subordinated Stock Price Models: Heavy Tails and Long-Range Dependence in the High-frequency Deutsche Bank Price Record.- W. Menzel: Neuronale Netze zur Prognose von Finanzzeitreihen und Absatzzahlen.- S. Mittnik, S.T. Rachev, G. Samorodnitsky: Testing for Structural Breaks in Time Series Regressions with Heavy-tailed Disturbances.- T. Poddig: Klassische neuronale Netze und ihre Anwendung.- T. Poddig, H. Dichtl: Analyse des Risikos bei 'Emerging Markets'-Investments durch Simulation des Portfolio Management-Prozesses.- H. Rehkugler, D. Jandura: Lineare vs. nichtlineare Fehlerkorrekturmodelle: Ein Leistungsvergleich anhand der Prognose der G5-Rentenmärkte.- E. Steurer: Quantitative Country Risk Assessment.- H.G. Zimmermann, R. Neuneier: Combining State Space Reconstruction and Forecasting by Neural Networks.