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Ein Leitfaden zur Erstellung von Portfolios mit niedriger Volatilität mithilfe statistischer Methoden.

Digitale Zwillinge helfen Flughäfen, ihre Verteidigung gegen wachsende Cyber-Bedrohungen zu stärken.

Ein Blick auf die Bedeutung von Sub-Weibull-Verteilungen in der Datenanalyse.

Strategien untersuchen, um KI-Systeme zu schaffen, die Sicherheit priorisieren und Risiken minimieren.

Bewertung, wie der Klimawandel das Kreditrisiko und die Strategien der Kreditgeber beeinflusst.

Diese Studie untersucht Mark Abstürze als Phasenübergänge und bietet frische Einblicke für Investoren.

In diesem Papier geht's darum, digitale Zwillinge zu verbessern, damit man Risiken besser einschätzen und Entscheidungen treffen kann.

Eine klare Anleitung zur Verbriefung von Versicherungsrisiken und zur Prognose künftiger Verluste.

Forscher entwickeln neuronale Netzwerke, um die Vorhersagen zur Grösse von Erdbeben zu verbessern.

Erkunde fortgeschrittene Strategien im Hochfrequenz-Optionshandel, um deine Anlageergebnisse zu verbessern.

Ein neues Verfahren vereinfacht die Parameterschätzung in stochastischen Volatilitätsmodellen.

Eine Studie über die Nutzung von Big Data zurVorhersage von Störungen in Lieferketten.

Lern, wie die Minimax-Schätzung hilft, Unsicherheiten in der Datenanalyse zu managen.

Verbesserung der Vorhersagen von Anlageerträgen durch kausale Merkmalsauswahl in instabilen Märkten.

Erkunde die Rolle von BSDEs beim Management dynamischer finanzieller Risiken.

Ein Blick auf bedingtes Least-Square-Hedging innerhalb von Sprungdiffusionsmodellen.

Neue datengestützte Methoden verbessern die Delta-Hedging-Leistung für Trader.

Lern, wie Entscheidungstheorie und Logik dabei helfen, in unsicheren Situationen bessere Entscheidungen zu treffen.

Ein neues Framework verbessert die Schätzung extremer Werte mithilfe von distributionsrobusten Optimierungstechniken.

Untersuchung einer Preisgestaltungsmethode für amerikanische Optionen in komplexen Märkten.

Ein Rahmen für faire Preise in der Cyberversicherung für Smart Homes.

Ein tiefer Einblick in probabilistisches Programmieren zur Handhabung von Unsicherheiten in verschiedenen Anwendungen.

Untersuchen, wie die Korrelation von Aktienkursen im Laufe des Handelstags variiert.

Diese Studie verbessert die Preisgestaltung amerikanischer Optionen mithilfe von stückweisen Diffusions-Markov-Prozessen.

Eine Analyse des Handels von Investoren während Finanzkrisen und deren Einfluss auf die Marktstabilität.

Ein Blick auf die Effektivität und die Grenzen von CCMMs für Organisationen.

Diese Strategie bietet Investoren einen verfeinerten Ansatz, um Risiken und Renditen zu managen.

Eine Methode zur Messung von Preisschwankungen von Vermögenswerten mithilfe der Kullback-Leibler-Clusterentropie.

Lerne, wie kausale Wissensgraphen Beziehungen analysieren und Entscheidungen informieren.

Ein tiefer Einblick in die Eigenschaften und Anwendungen von LSL-Kopulas.

Ein neuer Ansatz zur Verwaltung von Finanzportfolios durch Deep-Learning-Methoden.

Ein Überblick über die prämienfreigestellten Lebensversicherungen und ihre Auswirkungen auf Verbraucher und Versicherer.

Ein Modell mit Wetterderivaten hilft indischen Unternehmen, klimabezogene Risiken zu managen.

Lern, wie Sicherheitspraktiken die Softwareentwicklung verbessern und Risiken reduzieren können.

Ein Blick auf Entscheidungswerkzeuge für unsichere Finanzsysteme.

Entdecke, wie verkürzte Stop-Loss-Verträge Versicherern helfen, Risiken effizient zu managen.

Eine Studie darüber, wie wirtschaftliche Bedingungen das Verhalten der Zinsstrukturkurve mithilfe eines neuen Modells beeinflussen.

Erforschen eines Regierungsprogramms zum Schutz der Gesellschaft vor KI-bezogenen Risiken.

Ein neues Modell verbessert die Risikoabschätzung in der Finanzwelt mit fortschrittlichen Techniken.

Kausale Maschinenlernen gibt Einblicke für bessere Entscheidungen bei Risiken in der Lieferkette.