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Prognose der Konjunkturentwicklung durch evolutionäre Verfahren der Informatik

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Adam Spalek

Eine der zentralen Problemdomänen der Ökonometrie ist die Prognose und Prognostizierbarkeit von makroökonomischen Zeitreihen durch geeignete Prognosemodelle. Diese Arbeit beschreibt eine Lösung, mit evolutionären Verfahren ein makroökonomisches Modell aus einer a priori festgelegten Datenmenge an relevanten makroökonomischen Zeitreihen zu induzieren und dieses sinnvoll für makroökonomische Prognosen zu verwenden. Es handelt sich um ein evolutionäres Konzept eines ökonometrischen Verfahrens, wie Hypothesen über empirische Befunde auf evolutionärem Weg entstehen und wie solche Theorien in einem Wettbewerbsrahmen zu differenzierten Lösungen für ein Prognoseproblem evolvieren. Hierzu wird gezeigt, dass Theorien und ihre Genese ein Ergebnis zahlreicher evolutionärer, heuristischer und analytischer Operatoren sind. Die Umsetzung erfolgt abschließend in einer software-basierten Simulation.
Inhalt: Konjunkturprognose durch Evolutionäre Algorithmen – Wirtschaftsprognose und -theorie traditioneller Erklärungsmodelle – Epistemologie der wissenschaftlichen Methode – Kausalerklärung ökonometrischer Modelle – Evolutionstheorie und Theoriebildung – Modellinduktion – Evolutionäres Makromodell – Modellhafte Approximation des Modells von Hicks – Evolutionär ökonometrisches Deutschland-Modell des Produzierenden Gewerbes.