Theoretische und empirische Aspekte der Eignung Neuronaler Netzwerke zur Wirtschaftsprognose:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
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1994
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1 Ziel dieser Arbeit 5
2 Theoretische Grundlagen Neuronaler Netzwerke 7
2.1 Biologischer Hintergrund 9
2.2 Historischer Abriß 13
2.3 Modellierung in der Graphentheorie 16
2.4 Darstellung des Lernprozesses in Neuronalen Netzen 24
2.4.1 Perceptron Lernregel 26
2.4.2 Error Backpropagation im mehrlagigen Perceptron 31
3 Der Einsatz Neuronaler Netzwerke zur Wirtschaftsprognose 38
3.1 Theoretische Vorteile Neuronaler Netze bei Prognoseaufgaben .... 40
3.2 Verfahrenstechnische Modifikationen beim Einsatz Neuronaler Netze
für ökonomische Prognoseaufgaben 44
3.2.1 Das Konzept der Validierungsmenge 45
3.2.2 Modifikationen im Trainingsverfahren 47
3.2.3 Komplexitätsreduktion durch Ausdünnungsverfahren 49
3.2.4 Veränderung der Konnektoren 53
2
3 2 5 Kndogenisierung der Lernrate 55
3 2 6 Änderungen in den Aktivierungsfunktioneo 57
3 3 DWiiuiion von Referenzmodellen 58
4 Überprüfung der Eignung Neuronaler Netzwerke zur Strukturer¬
kennung mittels synthetischer Daten 1
4.1 Deterministische Modelle: Versuchsaufbau und Hypothesen 63
4.1.1 Deterministische exogene Variablen 65
4.1.2 Erzeugung deterministischer Eingleichungsmodelle 67
4.1.3 Vorgehensweise bei der linearen Regression 73
4.1.4 Vorgehensweise bei der nicht linearen Regression 73
4.1.5 Vorgehensweise bei Neuronalen Netzen 74
4.1.6 Versuchsbericht: Überprüfung der verfahrenstechnischen Mo¬
difikationen in deterministischen Modellen 77
4.1.7 Eignung der verfahrenstechnischen Modifikationen bei deter¬
ministischen Daten mengen 85
4.1.8 Ergebnisse Neuronaler Netze im Vergleich zu Regressionsver¬
fahren 87
4.2 Verrauschte Modelle: Versuchsaufbau und Hypothesen 95
4.2.1 Verrauschte exogene Variablen 95
4.2.2 Erzeugung verrauschter Eingleichungsmodelle 97
4.2.3 Vorgehensweise bei linearer Regression 99
4.2.4 Vorgehensweise bei der nicht linearen Regression 100
4.2.5 Vorgehensweise bei Neuronalen Netzen 102
3
4.2.6 Versuchsbericht: Eignung der verfahrenstechnischen Modifika¬
tionen in verrauschten Modellen 103
4.2.7 Eignung der verfahrenstechnischen Modifikationen bei ver¬
rauschten Datenmengen 109
4.2.8 Ergebnisse Neuronaler Netze im Vergleich zu Regressionsver¬
fahren 110
4.3 Neuronale Netze in künstlichen Datenmengen: Zusammenfassung der
Ergebnisse 117
S Überprüfung der Eignung Neuronaler Netzwerke zur Wirtschafts¬
prognose auf der Basis empirischer Applikationen 122
5.1 Versuchsaufbau und Hypothesen 127
5.1.1 Vorgehensweise bei linearer Regression 132
5.1.2 Vorgehensweise bei der nicht linearen Regression 133
5.1.3 Vorgehensweise bei VAR Modellen 134
5.1.4 Vorgehensweise bei ARIMA Prozessen 136
5.1.5 Vorgehensweise bei Neuronalen Netzen 137
5.2 Der langfristige Kapitalmarktzins 139
5.2.1 Versuchsbericht: Überprüfung der verfahrenstechnischen Mo¬
difikationen bei der Prognose des langfristigen Kapitalmarkt¬
zinses 140
5.2.2 Eignung der verfahrenstechnischen Modifikationen bei der
Prognose des langfristigen Kapitalmarktzinses 146
5.2.3 Prognoseergebnisse Neuronaler Netze im Vergleich zu statisti¬
schen Verfahren 148
5.2.4 Selektierte Einflußfaktoren und Granger Kausalität 155
4
5.3 Der Aktienindex des statistischen Bundesamtes 161
5.3.1 Versuchsbericht: Überprüfung der verfahrenstechnischen Mo¬
difikationen bei der Prognose des Aktienindex 162
5.3.2 Eignung der verfahrenstechnischen Modifikationen bei der
Prognose des Aktienindex 166
5.3.3 Prognoseergebnisse Neuronaler Netze im Vergleich zu statisti¬
schen Verfahren 167
5.3.4 Selektierte Einflußfaktoren und Granger Kausalität 173
5.4 Neuronale Netzwerke versus Expertenbefragungen 176
5.5 Univariate Analyse mit Neuronalen Netzen 180
5.6 Zusammenfassung der Ergebnisse 188
6 Fazit 101
7 Literaturverzeichnis 108
A Statistischer Anhang 211
B Graphischer Anhang 228
C Tabellarischer Anhang 242
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