TY - BOOK A1 - Lüken, T1 - Innovationen und asymmetrische Besteuerung KW - Innovation, Steuersysteme, Venture Capital, Innovationswirkung Verlustvorträge Y1 - 2016 PB - SpringerGabler CY - Wiesbaden ER - TY - BOOK A1 - Petkovic, Dusan T1 - 6. Auflage: Microsoft SQL Server 2016: A Beginner's Guide N2 - Get up and running on Microsoft SQL Server 2016 in no time with help from this thoroughly revised, practical resource. The book offers thorough coverage of SQL management and development and features full details on the newest business intelligence, reporting, and security features. Filled with new real-world examples and hands-on exercises, Microsoft SQL Server 2016: A Beginner's Guide, Sixth Edition, starts by explaining fundamental relational database system concepts. From there, you will learn how to write Transact-SQL statements, execute simple and complex database queries, handle system administration and security, and use the powerful analysis and BI tools. XML, spatial data, and full-text search are also covered in this step-by-step tutorial. · Revised from the ground up to cover the latest version of SQL Server · Ideal both as a self-study guide and a classroom textbook · Written by a prominent professor and best-selling author KW - Sql server KW - Microsoft KW - Database Y1 - 2018 SN - 978-1-25-964179-4 PB - McGraw- Hill Osborne Media CY - Columbus, Ohio ET - 6 ER - TY - BOOK A1 - Ernst, H. A1 - Schmidt, Jochen A1 - Beneken, Gerd T1 - Grundkurs Informatik: Grundlagen und Konzepte für die erfolgreiche IT-Praxis - Eine umfassende, praxisorientierte Einführung N2 - Zahlensysteme und binäre Arithmetik Nachricht und Information Codierung und Datenkompression Verschlüsselung Schaltalgebra, Schaltnetze und Elemente der Computerhardware Rechnerarchitekturen Rechnernetze Betriebssysteme Datenbanken Automatentheorie und formale Sprachen Berechenbarkeit und Komplexität Suchen und Sortieren Bäume und Graphen prozedurale und objektorientierte Programmierung (C und Java) Anwendungsprogrammierung im Internet (HTML, CSS, JavaScript und PHP) Software-Engineering KW - Informatik KW - Anwendungsprogrammierung im Internet Y1 - 2016 PB - Springer Vieweg CY - Berlin ER - TY - BOOK A1 - Becker, T. A1 - Herrmann, R. A1 - Sandor, V. A1 - Wellisch, Ulrich T1 - Stochastische Risikomodellierung und statistische Methoden N2 - Aktuare treffen, genauso wie Finanzmathematiker und Risikomanager, jeden Tag Einschätzungen über Risiken. Unter Risiken verstehen sie dabei Objekte, an denen sich zufällige Phänomene realisieren, und die sich somit einer sicheren Einschätzung entziehen. Dabei bedienen sich die Aktuare stochastischer Risikomodelle, um � Erklärungsmuster für historische Beobachtungen der Risiken zu finden, � Zukunftsvorhersagenbezüglich der Risiken zu treffen und � die Genauigkeit der getroffenen Einschätzungen und Prognosen zu bewerten. Stochastische Risikomodelle sind mithin ein Instrument, um die Einschätzung von Risiken zu objektivieren. Risikomodelle werden in der Regel mit statistischen Methoden an Beobachtungsdaten angepasst. Aus einem Modell heraus getroffene Aussagen werden spätestens hierdurch zu Einschätzungen, die – um mit Descartes zu sprechen – lediglich „wahrscheinlich“ korrektsind. Hier kannein stochastisches Modell helfen, die Wahrscheinlichkeit zu quantifizieren, mit der eine gegebene Einschätzung falsch ist, und die Wahl einer geeigneten statistischen Methode zur Modellanpassung kann helfen, diese Wahrscheinlichkeit zu reduzieren. Stochastische Risikomodelle und statistische Methoden erlauben somit einen wissenschaftlich korrekten Umgang mit dem von Descartes aufgezeigten Dilemma. Allerdings: Risikomodelle sind künstlich – sie leben von den Annahmen, die ihnen zugrunde liegen. Für eine seriöse Modellbildung ist daher das Verständnis und die Validierung der Modellannahmen unverzichtbar, wie auch ein Überblick über mögliche alternative Modelle. Das vorliegendeBuchmöchte daherdie wichtigsten stochastischen Risikomodelle, die derzeit in der aktuariellen Praxis Anwendung finden,in einem Band zusammenfassen. Dabei wird Wert auf eine mathematisch fundierte,aber dennoch für Theoretiker und Praktiker gut verständliche und interessante Darstellung der Modelle mit ihren Eigenschaften und Annahmen gelegt. Gleichzeitig werden die statistischen Methoden zur Modellanpassung bereitgestellt. Die behandelten Modelle und Methoden sind auch die Grundlage, auf denen zahlreiche Anwendungen in Finanzmathematik und quantitativem Risikomanagement aufbauen. KW - Stochastik KW - Risikomodellierung KW - statistische Methoden Y1 - 2016 PB - Springer CY - Berlin ER -