Künstliche neuronale Netze in der Finanzprognose: security selection basiert auf Parameterschätzungen künstlicher neuronaler Netze
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Sternenfels
Verl. Wissenschaft & Praxis
1999
|
| Schriftenreihe: | Schriftenreihe Wirtschafts- und Sozialwissenschaften
35 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | 265 S. Ill., graph. Darst. |
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I.
INHALTSVERZEICHNIS
II.
ABKUERZUNGSVERZEICHNIS
.
9
III.
ABBILDUNGSVERZEICHNIS
.
11
IV.
TABELLENVERZEICHNIS
.
15
1
EINLEITUNG
.
17
2
MATHEMATISCHE
GRUNDLAGEN
.
25
2.1
DIFFERENTIATIONSREGELN
.
25
2.1.1
KETTENREGEL
.
25
2.1.2
SUMMENREGEL
.
27
2.2
PARTIELLE
ABLEITUNGEN
UND
GRADIENT
.
28
2.3
UEBER
UND
UNTERBESTIMMTE
GLEICHUNGSSYSTEME
.
30
2.4
EXTREMWERTPROBLEME
MIT
NEBENBEDINGUNGEN
.
33
2.4.1
SUBSTITUTION
.
34
2.4.2
LAGRANGE-VERFAHREN
.
37
2.5
DETERMINANTEN
.
40
2.6
LINEARE
ABBILDUNGEN
.
41
2.7
EIGENWERT
UND
EIGENVEKTOR
.
42
2.8
ZUSAMMENFASSUNG
.
44
3
GRUNDLAGEN
DER
AKTIENMAERKTE
.
45
3.1
HYPOTHESE
EFFIZIENTER
MAERKTE
.
45
3.2
RANDOM
WALK
UND
WIENER
PROZESS
.
47
3.3
PORTFOLIO-THEORIE
.
50
3.4
BESTIMMUNG
DER
EFFIZIENZKURVE
.
67
3.5
ANALYSE
DER
MARKTEFFIZIENZ
.
71
3.5.1
CAPM
.
71
6
FINANZPROGNOSEN
MIT
KUENSTLICHEN
NEURONALEN
NETZEN
3.5.2
NORMALVERTEILUNG
DER
RENDITEN
.
73
3.5.3
BUCHWERT
PRO
AKTIE
.
74
3.5.4
ABGEZINSTE
CASH-FLOWS
.
75
3.5.5
MARKTPREIS
BEI
VERSCHIEDENEN
THEORETISCHEN
KURSEN
.
77
3.5.6
SCHLUSSBETRACHTUNG
.
81
3.6
ZUSAMMENFASSUNG
.
82
4
GRUNDLAGEN
NEURONALER
NETZE
.
83
4.1
AUFBAU
KUENSTLICHER
NEURONEN
.
83
4.1.1
AUFBAU
UND
FUNKTIONSWEISE
BIOLOGISCHER
NERVENZELLEN
.
83
4.1.2
MATHEMATISCHE
MODELLIERUNG
KUENSTLICHER
NEURONEN
.
85
4.2
AUFBAU
KUENSTLICHER
NEURONALER
NETZE
.
89
4.3
TRAINING
KUENSTLICHER
NEURONALER
NETZE
.
98
4.3.1
ANPASSUNG
DER
GEWICHTSFAKTOREN
.
101
4.3.1.1
GRUNDLAGEN
.
102
4.3.1.2
REGRESSION
.
102
4.3.1.3
BACKPROPAGATION
.
105
4.3.1.3.1
GRADIENTENABSTIEGSVER
FAHREN
.
107
4.3.1.3.2
DELTA-REGEL
.
109
4.3.1.3.3
ABLEITUNG
DER
KLASSISCHEN
BACKPROPAGATION
.
110
4.3.1.3.4
PROBLEMATIKEN
VON
GRADIENTEN
VERFAHREN
.
115
4.3.1.3.5
ERWEITERUNGEN
DER
BACK
PROPAGATION
.
119
4.3.1.4
TRAINING
VON
NETZEN
.
123
4.3.2
VERAENDERUNG
DER
NETZSTRUKTUR
.
128
4.3.2.1
PRUNING
.
128
4.3.2.2
GENETISCHE
ALGORITHMEN
.
130
FINANZPROGNOSEN
MIT
KUENSTLICHEN
NEURONALEN
NETZEN
7
4.3.2.3
KONSTRUKTIVE
UND
DESTRUKTIVE
ALGORITHMEN
.
132
4.3.3
OPTIMIERUNG
DES
TRAININGSVORGANGS
.
138
4.3.4
ABLAUF
DES
TRAININGSVORGANGS
.
147
4.4
ZUSAMMENFASSUNG
.
150
5
ABGRENZUNG
NEURONALER
NETZE
.
151
5.1
LINEARE
REGRESSIONSMODELLE
.
152
5.2
NICHT-LINEARE
REGRESSIONSMODELLE
.
154
5.3
POLYNOMINALE
INTERPOLATION
.
157
5.4
INTERPOLATIONSSPLINES
.
159
5.5
AUSGLEICHSSPLINES
.
163
5.6
VERGLEICH
.
165
5.7
ZUSAMMENFASSUNG
.
173
6
ANWENDUNG
NEURONALER
NETZE
.
177
6.1
AUFBEREITUNG
DES
DATENMATERIALS
.
177
6.1.1
AUSWAHL
DER
PRIMAERDATEN
.
188
6.1.1.1
UNIVARIATE
ANALYSEN
.
189
6.1.1.2
MULTIVARIATE
ANALYSEN
.
196
6.1.2
TECHNISCHE
INDIKATOREN
.
199
6.1.3
REDUKTION
VON
ZEITREIHEN
.
204
6.1.3.1
DEKORRELATION
.
205
6.1.3.2
PRINCIPLE
COMPONENT
ANALYSIS
.
207
6.1.4
GENERIERUNG
DER
TRAININGSDATEN
.
218
6.2
PROPAGATION
.
223
6.3
ZUSAMMENFASSUNG
.
229
7
RESUEMEE
.
231
V.
ANHANG
.
235
VI.
LITERATURVERZEICHNIS
.
253 |
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