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Visuelle Analyse von Ausfall-Effekt-Graphen mit Hilfe von knotenbezogenen Informationen und häufig auftretenden Mustern

Lenz, Olav (2012):
Visuelle Analyse von Ausfall-Effekt-Graphen mit Hilfe von knotenbezogenen Informationen und häufig auftretenden Mustern.
TU Darmstadt, [Bachelor Thesis]

Abstract

Durch immer schnellere und bessere Kommunikationswege, die sich in den letzten Jahrzehnten entwickelt haben, sind auch die Finanzmärkte dieser Welt näher zusammengerückt, so dass es nicht nur zwischen räumlich nahegelegenen Banken, sondern auch zwischen weit voneinander entfernten Banken Beziehungen und finanzielle Abhängigkeiten gibt. In solchen komplexen Finanzsystemen, die aus vielen Abhängigkeiten bestehen, kann die Insolvenz einer einzelnen Bank einen großen Schaden anrichten, indem dadurch andere Banken geschädigt oder ebenfalls in die Insolvenz getrieben werden. Daher ist es wichtig Finanzsysteme und Ausfall-Effekte, die in diesen Auftreten können, untersuchen zu können. Mit Hilfe eines bestehenden Systems Die11, ist es bereits möglich, den Ausfall-Effekt in Finanzsystemen zu simulieren und die Ergebnisse mit Hilfe von Visueller Analyse zu betrachten. Allerdings liegt dabei der Schwerpunkt auf dem Vergleich von verschiedenen Ausfall-Effekt-Verläufen. Auf die Bedeutung einzelner Banken in den Ausfall-Effekten wird nicht eingegangen. In dieser Arbeit wird dieses bereits bestehende System zur Simulation und Visuellen Analyse von Ausfall-Effekten in Finanzsystemen um weitere Aspekte erweitert. Dabei liegt der Schwerpunkt auf der Betrachtung von einzelnen Banken und Konstellationen von Banken, sogenannter Muster, in den Ausfall-Effekten. Dabei wird anhand von verschiedenen Fragestellungen eine Analysepipeline entwickelt, die dem Analysten bei der Beantwortung der Fragestellungen helfen soll. Anhand der entwickelten Analysepipeline wird das erweiterte System beschrieben und der Nutzen und die Funktionalitäten durch Anwendungsszenarien dargelegt.

Item Type: Bachelor Thesis
Erschienen: 2012
Creators: Lenz, Olav
Title: Visuelle Analyse von Ausfall-Effekt-Graphen mit Hilfe von knotenbezogenen Informationen und häufig auftretenden Mustern
Language: German
Abstract:

Durch immer schnellere und bessere Kommunikationswege, die sich in den letzten Jahrzehnten entwickelt haben, sind auch die Finanzmärkte dieser Welt näher zusammengerückt, so dass es nicht nur zwischen räumlich nahegelegenen Banken, sondern auch zwischen weit voneinander entfernten Banken Beziehungen und finanzielle Abhängigkeiten gibt. In solchen komplexen Finanzsystemen, die aus vielen Abhängigkeiten bestehen, kann die Insolvenz einer einzelnen Bank einen großen Schaden anrichten, indem dadurch andere Banken geschädigt oder ebenfalls in die Insolvenz getrieben werden. Daher ist es wichtig Finanzsysteme und Ausfall-Effekte, die in diesen Auftreten können, untersuchen zu können. Mit Hilfe eines bestehenden Systems Die11, ist es bereits möglich, den Ausfall-Effekt in Finanzsystemen zu simulieren und die Ergebnisse mit Hilfe von Visueller Analyse zu betrachten. Allerdings liegt dabei der Schwerpunkt auf dem Vergleich von verschiedenen Ausfall-Effekt-Verläufen. Auf die Bedeutung einzelner Banken in den Ausfall-Effekten wird nicht eingegangen. In dieser Arbeit wird dieses bereits bestehende System zur Simulation und Visuellen Analyse von Ausfall-Effekten in Finanzsystemen um weitere Aspekte erweitert. Dabei liegt der Schwerpunkt auf der Betrachtung von einzelnen Banken und Konstellationen von Banken, sogenannter Muster, in den Ausfall-Effekten. Dabei wird anhand von verschiedenen Fragestellungen eine Analysepipeline entwickelt, die dem Analysten bei der Beantwortung der Fragestellungen helfen soll. Anhand der entwickelten Analysepipeline wird das erweiterte System beschrieben und der Nutzen und die Funktionalitäten durch Anwendungsszenarien dargelegt.

Uncontrolled Keywords: Forschungsgruppe Visual Search and Analysis (VISA), Visual analytics, Graph visualization
Divisions: 20 Department of Computer Science
20 Department of Computer Science > Interactive Graphics Systems
Date Deposited: 12 Nov 2018 11:16
Additional Information:

65 S.

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