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Dokument Type: Doctoral Thesis
Title: Eine Client/Server-Architektur für statistische Visualisierungen und Analyse von Finanzdaten
Authors: Spillmann, Torsten 
Institute: Fachbereich 6, Mathematik 
Free keywords: statistische Visualisierungen, Finanzdatenanalyse, Client/Server-Architektur
Dewey Decimal Classification: 510 Mathematik
GHBS-Clases: TKKC
Issue Date: 2004
Publish Date: 2005
Abstract: 
Statistische Visualisierungen bilden ein wichtiges Instrument der Daten-Analyse. In
dieser Arbeit wird eine Client/Server-Architektur für die Ausgabe dieser vorgestellt.
Die Architektur basiert auf drei Komponenten, wobei zwei Teile eine Grafikbibliothek
für statistischen Visualisierungen enthalten. Es werden die Aufgaben jeder Komponente
vorgestellt und deren Kommunikation miteinander erläutert. Der in dieser Arbeit vorgestellte
Prototyp kann aufWebseiten, insbesondere im Bereich E-Learning, eingesetzt
werden. Die Kommunikation erfolgt über die Middleware CORBA. Die Komponenten
wurden in C++ und JAVA implementiert.
Im zweiten Teil der Arbeit werden Modell zur Analyse von Finanzdaten basieren
auf einer Studentschen Verteilung vorgestellt. Im Univariaten eine Studentsche Zeitreihe
eingeführt. Im Multivariaten wird die Modellierung über Copulas vorgestellt. Es
werden Copulas definiert, Schätzer und Simulationsalgorithmen angegeben. Besonders
wird auf die Fragestellung:
”Welches ist die richtige Copula?“ eingegangen.

Statistical visualizations form an important instrument of the data analysis. In this thesis
a client/server-architecture for these visualizations is introduced. The architecture is
based on the components, whereby two of them contain a graphic-library for statistical
visualizations. The functions of each component are presented and their communication
is described. The prototype introduced in this work can be used on web pages,
in particular e-learning. The communication is made by the middleware CORBA. The
components were implemented in C++ and JAVA.
In the second part of the thesis models for analysis of finance data with student
t-distributions, especially a timeseries, are introduced. In the multivariate case models
depending on Copulas are presented. Copulas are defined, Estimators and simulationsalgorithms
are given. Particularly the question
”Which copula is the right one?“is discussed.
URN: urn:nbn:de:hbz:467-689
urn:nbn:de:hbz:467-689
URI: https://dspace.ub.uni-siegen.de/handle/ubsi/68
License: https://dspace.ub.uni-siegen.de/static/license.txt
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