Prognose makrooekonomischer Zeitreihen : Ein Vergleich linearer Modelle mit neuronalen Netzen
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Book Details
Format
Paperback / Softback
ISBN-10
3631643365
ISBN-13
9783631643365
Edition
New
Publisher
Peter Lang AG
Imprint
Peter Lang AG
Country of Manufacture
DE
Country of Publication
GB
Publication Date
Dec 6th, 2013
Print length
260 Pages
Product Classification:
Business strategyResearch & development managementMathematicsPersonal finance
Ksh 11,100.00
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Diese Arbeit entwickelt zahlreiche Methoden und Algorithmen zur verbesserten Modellierung und Prognose von makroökonomischen Zeitreihen mit neuronalen Netzen (ARNN-Modellen) und führt einen Vergleich mit linearen Modellen (AR, ARMA) durch. Mit einer Evaluationsstudie zum Vergleich der Güte von Mehr-Schritt-Prognosen.
In dieser Arbeit wird die Eignung des Instrumentariums der neuronalen Netze, im Konkreten der autoregressiven Neuronale-Netz-Modelle (ARNN), zur Modellierung und Prognose von makroökonomischen Zeitreihen untersucht und mit jenen der autoregressiven (AR) und autoregressiven Moving-Average-Modelle (ARMA) verglichen. Als beispielhaftes Anwendungsgebiet werden die beiden monatlichen Zeitreihen der österreichischen Arbeitslosenrate und des österreichischen Industrieproduktionsindex herangezogen. Die Arbeit beinhaltet eine Reihe von Erweiterungen an den Methoden und Algorithmen im Zusammenhang mit der ARNN-Modellierung, die durch die besonderen Herausforderungen bei der Modellierung und Prognose von makroökonomischen Zeitreihen motiviert sind. Eine Evaluationsstudie zum Vergleich der Güte von Mehr-Schritt-Prognosen verschiedener Modellierungsstrategien wird durchgeführt.
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