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Erfahrungsregeln und Konjunkturdynamik

Makromodelle mit Neuro-Fuzzy-generierten Erwartungen

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Stefan Kooths and Universität Münster

Die herkömmliche Abbildung von Erwartungen in Makromodellen ist entweder zu primitiv (autoregressive Ansätze) oder aus Sicht der Wirtschaftssubjekte zu anspruchsvoll (rationale Ansätze). Diesen Extremen wird in der Arbeit das Konzept «Erfahrungsregel-basierter Erwartungen» gegenübergestellt, das den Wirtschaftssubjekten ein theoriegeleitetes und erfahrungsabhängiges Prognoseverhalten ermöglicht (Bsp.: «Bei hoher Arbeitslosigkeit und normaler Geldmengenexpansion wird mit geringem Preisauftrieb gerechnet.»). Die technische Handhabung dieses Ansatzes ermöglicht ein hybrides Neuro-Fuzzy-System, dessen Aufbau und Funktionsweise ausführlich beschrieben wird. Dieses wurde zusammen mit einem Konjunkturmodell in der Simulationssoftware MAKROMAT-nfx umgesetzt. Das Programm wird in diesem Buch anhand zahlreicher Beispielstudien dokumentiert und kann kostenlos aus dem WWW bezogen werden.
Aus dem Inhalt: Überwindung extremer Annahmen der bisherigen Erwartungsmodellierung in Makromodellen - Verbindung von Makroökonomik und Künstlicher Intelligenz - Simulationssoftware MAKROMAT-nfx für den experimentellen Umgang mit dem Neuro-Fuzzy-Erwartungsgenerator - Ausgangspunkt für empirische Anwendungen.