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Prognose makroökonomischer Zeitreihen: Ein Vergleich linearer Modelle mit neuronalen Netzen

von Wolfgang Koller (Autor:in)
Dissertation XV, 260 Seiten
Open Access

Zusammenfassung

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.

Details

Seiten
XV, 260
ISBN (eBook)
9783653033441
ISBN (Buch)
9783631643365
Open Access
CC-BY
Sprache
Deutsch
Erscheinungsdatum
2013 (Dezember)
Erschienen
Frankfurt am Main, Berlin, Bern, Bruxelles, New York, Oxford, Wien, 2014. XVI, 260 S., 16 s/w Abb., 64 Tab.

Biographische Angaben

Wolfgang Koller (Autor:in)

Wolfgang Koller studierte Handelswissenschaften an der Wirtschaftsuniversität Wien und war danach als Assistent am dortigen Institut für Wirtschafts- und Sozialgeographie und am Forschungsinstitut für Europafragen tätig. Seit 2005 ist er Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Industriewissenschaftlichen Institut in Wien. 2012 promovierte er zum Themenbereich Zeitreihenanalyse und neuronale Netze.

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Titel: Prognose makroökonomischer Zeitreihen: Ein Vergleich linearer Modelle mit neuronalen Netzen