Vorkurs Mathematik: Arbeitsbuch Zum Studienbeginn In Den Wirtschafts- Und Sozialwissenschaften (emil@a-stat) (german Edition)

Dieses Arbeitsbuch dient dem Aufbau und der Auffrischung mathematischer Grundlagen zum Studienbeginn. Es bietet eine systematische, Statistik-orientierte Aufbereitung der mathematischen Grundlagen sowie eine Fülle von Anwendungsbeispielen und Aufgaben aus dem Umfeld der angewandten Statistik. Alle Themen werden ausführlich erläutert und mit vielen Beispielen und Grafiken illustriert, so dass sich das Buch in hervorragender Weise zum Selbststudium eignet. Viele Aufgaben ermöglichen das zwingend erforderliche Einüben der behandelten Inhalte, wobei zur Überprüfung der eigenen Bearbeitung ausführliche und vollständige Lösungen enthalten sind. Die behandelten Themen umfassen die Bereiche mathematische Grundbegriffe und Symbolik, elementare Mengenlehre, Bruch- und Potenzrechnung, Summen- und Produktzeichen, Funktionen, Folgen, Reihen, Gleichungen, Ungleichungen, Grenzwerte, Differential- und Integralrechnung, Optimierung. Für die 2. Auflage wurde der Text vollständig durchgesehen, wo nötig erweitert und durch weitere Übungsaufgaben ergänzt. Das Arbeitsbuch richtet sich an Studierende der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften sowie von Studiengängen mit Statistikanteilen, in denen eine vorbereitende Mathematikveranstaltung fehlt (z.B. Medizin oder Psychologie). This encyclopedic, detailed exposition spans all the steps of one-period allocation from the foundations to the most advanced developments. Multivariate estimation methods are analyzed in depth, including non-parametric, maximum-likelihood under non-normal hypotheses, shrinkage, robust, and very general Bayesian techniques. Evaluation methods such as stochastic dominance, expected utility, value at risk and coherent measures are thoroughly discussed in a unified setting and applied in a variety of contexts, including prospect theory, total return and benchmark allocation. Portfolio optimization is presented with emphasis on estimation risk, which is tackled by means of Bayesian, resampling and robust optimization techniques. All the statistical and mathematical tools, such as copulas, location-dispersion ellipsoids, matrix-variate distributions, cone programming, are introduced from the basics. Comprehension is supported by a large number of figures and examples, as well as real trading and asset management case studies. At symmys