Neuronale Netze als Hilfsmittel zur Rendite- und Risikoschätzung von Aktien:
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| Veröffentlicht: |
Köln
Botermann & Botermann
1994
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| Schriftenreihe: | Reihe Finanzierung, Steuern, Wirtschaftsprüfung
23 |
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Inhaltsverzeichnis
Seite
Inhaltsverzeichnis I
Abkürzungsverzeichnis IV
Symbolverzeichnis V
Abbildungsverzeichnis VI
Tabellenverzeichnis XII
1. Einleitung 1
2. Beschreibung der Grundlagen und Erscheinungsformen von S
künstlichen neuronalen Netzen 3. Arten und Ausprägungen künstlicher neuronaler Netze — 9
3.1. Aufbau eines einfachen künstlichen neuronalen Netzes 9
3.1.1. Grundlagen eines biologischen neuronalen Netzes 9
3.1.2. Bestandteile eines künstlichen Neurons 11
3.1.3. Vereinfachte Struktur eines künstlichen neuronalen Netzes 14
3.1.4. Funktionsweise eines künstlichen neuronalen Netzes 16
3.2. Darstellung ausgewählter Paradigmen 21
3.2.1. Probabilistic Neural Networks 24
3.2.2. General Regression Neural Networks 27
3 2 3. Recurrent Neural Networks 29
3.3. Anwendungsbeispiele künstlicher neuronaler Netze im Bereich 31
Finanzwirtschaft 3.4. Paradigmaspezifische Probleme und mögliche Lösungsansätze 41
3.4.1. Das Problem des Overtrainings und Overfittings 41
3.4.1.1. Fallstudie zum Thema Overtraining und Overfitting 42
3.4.1.1.1. Einsatz und Training eines KNN-Modelles 44
-II-
3.4.1.1.2. Generalisierungsfahigkeit der KNN 47
3.4.1.1.3. Lösungsansatz: Crossvalidation-Technik und Holdout-Daten 53
3.4.1.1.4. Lösungsansatz: KNN-Pruningverfahren 56
3.4.1.2. Ansätze zur Vermeidung von Overfitting 59
3.4.1.2.1. Penalty-Term- und Weight-Decay-Term-Verfahren 61
3.4.1.2.2. Weight-Pruning Verfahren 62
3.4.1.2.3. Alternative Verfahren zu dynamischen 64
Topologiemodifizierung 3.4.1.2.4. Einsatz künstlicher Störgrößen 66
3.4.2. Einsatz genetischer Algorithmen zur Optimierung künstlicher 67
neuronaler Netze 3.4.3. Kontroll-, Überprüfungs- und Darstellungstechniken filr künstliche 74
neuronale Netze 3.4.3.1. Verfahren zur Überwachung des Trainings 75
3.4.3.2. Verfahren zur Analyse der Ergebnisse eines künstlichen 82
neuronalen Netzes 4. Ausgangsbasis der empirischen Untersuchung 87
4.1. Das verwendete Datenmaterial 87
4.2. Die eingesetzte Hard- und Software 88
,15. Empirische Anwendungsbeispiele künstlicher neuronaler Netze 92
5.1. Bewertung des Risikos am Kapitalmarkt 92
5.1.1. Verfahren zur Ermittlung der Volatilität 92
5.1.2. Verfahren zur Prognose der Aktienvolatilität 98
5.1.3. Künstliche neuronale Netze zur Prognose von Aktienvolatilitäten 104
5.1.4. Das systematische Aktienrisiko 117
5.1.5. Künstliche neuronale Netzwerke zur Prognose des systematischen 122
Aktienrisikos 5.2. Aktienrendite-Schätzungen 147
5.2.1. Auftau der Untersuchung 147
-III-
5.2.2. Beschreibung der betrachteten Verfahren 150
5.2.3. Darstellung der Ergebnisse 157
5.2.4. Analyse der Ergebnisse 167
5.2.4.1. Analyse der Residuen 169
5.2.4.2. Quantitative Analyse des Einflusses einzelner Eingangsvariablen 175
5.2.5. Weiterführende Experimente 186
5.3. Nicht-Lineare Kapitalmarkttheorie 197
5.3.1. Vorherrschende Kapitalmarkttheorie 197
5.3.2. Grundlagen der Coherent Market Hypothesis 202
5.3.3. Implementation der Coherent Market Hypothesis unter zu 207
Hilfenahme kunstlicher neuronaler Netze 5.3.4. Anwendung der Coherent Market Hypothesis auf den Kapitalmarkt 209
der BRD 5.3.5. Test einer einfachen Anlagestrategie mittels Coherent Market 216
Hypothesis / 6. Schlußbetrachtung 231
7. Anhang 238
7.1. Daten und Tabellen zur Volatilitätsprognose 238
7.1.1. Tabellierte MSE-Werte der betrachteten Aktien 238
7.1.2. Tabellierte MAD-Werte der betrachteten Aktien 243
7.2. Tabellen zur Betafaktorprognose 247
7.3. Daten und Tabellen zur Aktienrenditeschätzung 254
7.4. Berechnungsvorschriften für die Datumskodierungen 259
7.4.1. Lineare Datumskodierung 259
7.4.2. Paraboloide Datumskodierung 259
7.4.3. Sigmoide Datumskodierung 259
7.5. Abbildungen zu den CMH-Tradingstrategien 260
8. Literaturverzeichnis 261
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