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450 Aufgaben mit Lösungen zur Prüfungsvorbereitung Vorteile- 450 Aufgaben mit ausführlichen Lösungen und unterschiedlichen Schwierigkeitsgraden - Abgestimmt auf das Lehrbuch 'Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler' (Merz/Wüthrich) Zum WerkDie Mathematikausbildung spielt eine zentrale Rolle im wirtschaftswissenschaftlichen Studium, da sie die methodischen Grundlagen für zahlreiche Vorlesungen liefert. So zentral die Rolle der Mathematik in der Ökonomie ist, so schwer tun sich allerdings die Studierenden mit mathematischen Methoden und Konzepten. Dieses Übungsbuch hilft Studierenden, ihr erworbenes Wissen anzuwenden und zu testen. Über 400 Übungsaufgaben mit ausführlichen Lösungen unterstützen bei der optimalen Prüfungsvorbereitung. Zur besseren Orientierung wird jeder Aufgabe ein Schwierigkeitsgrad zugeordnet und ein Verweis auf den entsprechenden Abschnitt im zugrunde liegenden Lehrbuch 'Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler' von Merz/Wüthrich gegeben. AutorProf. Dr. Michael Merz, Hamburg. ZielgruppeStudierende im Bachelor der Wirtschaftswissenschaften an Universitäten und Hochschulen.
In: Europäische Hochschulschriften
In: Reihe 5, Volks- und Betriebswirtschaft 3101
In: dpunkt.lehrbuch
In: Das Standesamt: STAZ ; Zeitschrift für Standesamtswesen, Familienrecht, Staatsangehörigkeitsrecht, Personenstandsrecht, internationales Privatrecht des In- und Auslands ; mit sämtl. amtl. Bekanntmachungen für die Standesamtführung, Band 59, Heft 4, S. 116
ISSN: 0341-3977
In: Blätter der DGVFM, Band 27, Heft 1, S. 1-20
ISSN: 1864-0303
In: Ripon Forum, Band 5, S. 8-11
In: Springer Actuarial
This open access book discusses the statistical modeling of insurance problems, a process which comprises data collection, data analysis and statistical model building to forecast insured events that may happen in the future. It presents the mathematical foundations behind these fundamental statistical concepts and how they can be applied in daily actuarial practice. Statistical modeling has a wide range of applications, and, depending on the application, the theoretical aspects may be weighted differently: here the main focus is on prediction rather than explanation. Starting with a presentation of state-of-the-art actuarial models, such as generalized linear models, the book then dives into modern machine learning tools such as neural networks and text recognition to improve predictive modeling with complex features. Providing practitioners with detailed guidance on how to apply machine learning methods to real-world data sets, and how to interpret the results without losing sight of the mathematical assumptions on which these methods are based, the book can serve as a modern basis for an actuarial education syllabus.
Hauptbeschreibung: Prof. Dr. Michael Merz ist Inhaber des Lehrstuhls für Mathematik und Statistik in den Wirtschaftswissenschaften an der Universität Hamburg. Prof. Dr. Mario V. Wüthrich forscht und lehrt am Department für Mathematik der ETH Zürich. Aus dem Inhalt: - Mathematische Grundlagen - Lineare Algebra - Matrizentheorie - Folgen und Reihen - Reellwertige Funktionen in einer und mehreren Variablen - Differential- und Integralrechnung - Optimierung mit und ohne Nebenbedingungen - Numerische Verfahren Die Mathematikausbildun
In: Wiley finance series
Claims reserving is central to the insurance industry. Insurance liabilities depend on a number of different risk factors which need to be predicted accurately. This prediction of risk factors and outstanding loss liabilities is the core for pricing insurance products, determining the profitability of an insurance company and for considering the financial strength (solvency) of the company. Following several high-profile company insolvencies, regulatory requirements have moved towards a risk-adjusted basis which has lead to the Solvency II developments. The key focus in the new regime is that
In: Springer Actuarial, Open Access, https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-12409-9
SSRN
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In: Swiss Finance Institute Research Paper No. 14-65
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