Artikelnummer | 9783631324653 |
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Produkttyp | Buch |
Preis | 109,00 CHF |
Verfügbarkeit | Lieferbar |
Einband | Kartonierter Einband (Kt) |
Meldetext | Libri-Titel folgt in ca. 2 Arbeitstagen |
Autor | Zimmerer, Thomas |
Verlag | Lang, Peter GmbH |
Weight | 0,0 |
Erscheinungsjahr | 1997 |
Seitenangabe | 327 |
Sprache | ger |
Anzahl der Bewertungen | 0 |
Künstliche Neuronale Netze versus ökonometrische und zeitreihenanalytische Verfahren zur Prognose ökonomischer Zeitreihen Buchkatalog
Künstliche Neuronale Netze (KNN) avancierten in der Finanzanalyse und -prognose in den letzten Jahren zu einem wissenschaftlichen Mode- und Reizthema gleichermaßen. Nach einer Darstellung des Backpropagation Algorithmus erfolgt die Konzeption einer deterministischen, iterativen Vorgehensweise zur Generierung eines neuronalen Prognosemodells. Der Real-World-Bezug entsteht durch Simulationsstudien, auf deren Basis die Prognoseleistung der KNN mit jüngeren Verfahren aus der Zeitreihenanalyse (Kointegration und Fehlerkorrekturmodelle) zur DM/US-$-Wechselkursprognose kritisch verglichen und evaluiert werden soll. Dazu erfolgt ein Performance-Vergleich von statistischen, neuro-statistischen und neuronalen Fehlerkorrekturmodellen. Den theoretischen Rahmen bilden traditionelle und moderne Wechselkurstheorien. Im Rahmen der komparativen Analyse werden Leistungsfähigkeit und Grenzen der neuronalen Prognose-Tools evident.
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