Branchensimulationsmodell trifft auf Machine Learning

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Ein Vortrag im Rahmen des qx-ClubKöln am 05.05.2020.

Es gestaltet sich oft mühsam, tiefe Analysen für ein stochastisches Unternehmensmodell wie das Branchensimulationsmodell durchzuführen. Diese erfordern meist einen sehr großen Aufwand, da im Allgemeinen viele unabhängige Bewertungsläufe eingerichtet und gerechnet werden müssen. Eine Verbindung von bewährten Monte-Carlo-Methoden mit modernen Machine-Learning-Algorithmen schafft hier Abhilfe und ermöglicht eine effiziente Ausnutzung von Rechenkapazitäten. Sie eröffnet darüber hinaus völlig neue Möglichkeiten instantaner Sensitivitätsberechnungen - und das gleichzeitig für BSM-Variablen, ESG-Parameter und zugrunde liegende ökonomische Annahmen. In diesem Vortrag werden einige der leistungsfähigsten Machine-Learning-Ansätze erklärt. Es wird beispielhaft gezeigt, wie diese für vielseitige Analysen im Kontext des Branchensimulationsmodells angewandt werden können.

Referenten: Prof. Dr. Christian Weiß (Hochschule Ruhr West/B&W Deloitte), Johannes Fabrega y Escatllar (B&W Deloitte)

Tags: DAVvorOrt, DAV vor Ort

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