Machine Learning in Empirical CAT Bond Pricing

Langue : anglais

Edité par Cuvillier, 2024

3689520061 / 9783689520069

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Diese Dissertation befasst sich mit der Prognose von CAT-Bond-Risikoprämien. Sowohl auf dem Primärmarkt als auch auf dem Sekundärmarkt werden zu diesem Zweck klassische lineare Regressionsmodelle mit verschiedenen fortgeschrittenen Verfahren des maschinellen Lernens verglichen. Die Unterschiede in der Prognosegüte zwischen den unterschiedlichen Verfahren werden mittels Diebold-Mariano-Test auf Signifikanz überprüft. Auf beiden Märkten liefert ein Random Forest Ansatz die präzisesten Prognoseergebnisse. Fortgeschrittene Methoden des maschinellen Lernens haben gegenüber der traditionellen linearen Regression den Nachteil, dass sie oft als Blackbox angesehen werden. Für institutionelle Anleger kann ein Mangel an Transparenz die Anwendbarkeit von Methoden zur Preisprognose einschränken, da sie verpflichtet sind interpretierbare und erklärbare Methoden zu verwenden. Vor diesem Hintergrund werden in dieser Arbeit Verfahren zur Interpretation der aus dem Random Forest ableitbaren Variablenwichtigkeiten angewendet. Liegt kein Gewicht auf der Erklärbarkeit der Ergebnisse, so ist die Anwendung eines autoregressiven Modells zur Prognose von CAT-Bond-Sekundärmarktprämien ausreichend.…

N° de réf. du vendeur 9783689520069

Titre
Machine Learning in Empirical CAT Bond Pricing
Auteur
Eileen Witowski
Éditeur
Cuvillier
Année de publication
2024
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3689520061
ISBN à 13 chiffres
9783689520069
Poids de l'article
214 grammes
Dimensions
210x148x9 mm

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