Wissenschaftliche Arbeiten
„Vergleich ausgewählter Data-Mining-Verfahren zur Prognose von Kündigungswahrscheinlichkeiten von Krankenkassenmitgliedschaften“
Diplomarbeit, Note „sehr gut“
In dieser Arbeit wird die Notwendigkeit der Etablierung eines Kündigungsmanagements im Bereich des Kundenbeziehungsmanagements von Unternehmen – insbesondere im Versicherungssektor – dargelegt und Dataminingverfahren zur Prognose von Kündigungen der gesetzlichen Krankenversicherung evaluiert. Dabei werden sowohl Kündigungen zu einer anderen gesetzlichen Krankenkasse als auch Kündigungen in eine private Krankenversicherung prognostiziert. Die Kündigung zu einer privaten Krankenversicherung ist dabei deutlich besser zu prognostizieren. Beide Kündigungsarten lassen sich am besten mit einem neuronalen Netz voraussagen, wobei die führenden Methoden dicht beieinanderliegen und der Anteil von Ensemble-Methoden hier höher ist.
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„Technische Indikatoren zur Prognose von Finanzmarktentwicklungen – Eine empirische Studie“
Studienarbeit, Note „sehr gut“
Ziel dieser Arbeit ist es, verschiedene technische Indikatoren auf ihre Eignung in SVMs zur Vorhersage von Kursentwicklungen zu überprüfen. Hierbei wird die Software Poset erweitert, die im Rahmen einer Diplomarbeit Ende 2007 am Institut für Wirtschaftsinformatik an der Universität Hamburg entstanden ist. Poset erstellt nach Vorgaben verschiedene Support Vector Machines und kann diese evaluieren.
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„Grundlagen und Funktionsweise von Künstlichen Neuronalen Netzen
Neuronale Netze finden ihren Einsatz bei Problemen, die weder algorithmisch exakt oder mit ökonomischem Aufwand berechnet werden können noch chaotischer Natur sind. Ihre Stärken liegen in ihrer Generalisierungsfähigkeit und Fehlertoleranz. Sie spielen heute eine wichtige Rolle in bestimmten betriebswirtschaftlichen Planungs- und Entscheidungsprozessen, wie z.B. Kreditprüfung, Immobilienanalyse, Aktienkursprognose, Abschätzung der Insolvenzwahrscheinlichkeit von Unternehmen uvm.. In dieser Arbeit werden die Grundlagen und Mechanismen erläautert, die allen gebräauchlichen neuronalen Netzen gemein sind.
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