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Stochastische mehrstufige lineare Programmierung im Asset & Liability Management
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Im Bereich des Asset & Liability Managements sind Entscheidungen zu treffen, deren Kosten bzw. Erträge von unsicheren Faktoren - wie zum Beispiel der Zinsentwicklung - beeinflusst werden. Traditionelle ALM-Methoden wie die Konzepte der Duration und die Gap Analyse berücksichtigen die damit verbundenen Risiken sowie die Dynamik der Entscheidungsfindung unzureichend. Die stochastische Programmierung erlaubt eine realitätsnahe Modellierung und ist damit den traditionellen Methoden überlegen.Zum Autor/Herausgeber: Christina Marohn (1970), Dr. oec. (HSG), studierte Wirtschaftsmathematik an der ...
Im Bereich des Asset & Liability Managements sind Entscheidungen zu treffen, deren Kosten bzw. Erträge von unsicheren Faktoren - wie zum Beispiel der Zinsentwicklung - beeinflusst werden. Traditionelle ALM-Methoden wie die Konzepte der Duration und die Gap Analyse berücksichtigen die damit verbundenen Risiken sowie die Dynamik der Entscheidungsfindung unzureichend. Die stochastische Programmierung erlaubt eine realitätsnahe Modellierung und ist damit den traditionellen Methoden überlegen.
Zum Autor/Herausgeber: Christina Marohn (1970), Dr. oec. (HSG), studierte Wirtschaftsmathematik an der Universität Ulm / Deutschland. Anschliessend arbeitete sie als wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Unternehmensforschung der Universität St. Gallen (HSG). In dieser Zeit entstand auch die Dissertation "Stochastische mehrstufige lineare Programmierung im Asset & Liability Management", mit der sie im Oktober 1998 promovierte.
Zum Autor/Herausgeber: Christina Marohn (1970), Dr. oec. (HSG), studierte Wirtschaftsmathematik an der Universität Ulm / Deutschland. Anschliessend arbeitete sie als wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Unternehmensforschung der Universität St. Gallen (HSG). In dieser Zeit entstand auch die Dissertation "Stochastische mehrstufige lineare Programmierung im Asset & Liability Management", mit der sie im Oktober 1998 promovierte.