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Künstliche Neuronale Netze versus ökonometrische und zeitreihenanalytische Verfahren zur Prognose ökonomischer Zeitreihen

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Thomas Zimmerer

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.
Aus dem Inhalt: Künstliche Neuronale Netze - Backpropagation Algorithmus - Wechselkurstheorien - Kointegration - Fehlerkorrekturmodelle.