Künstliche neuronale Netze zur Beschreibung des Anlegerverhaltens auf spekulativen Märkten: eine theoretisch-experimentelle Analyse
Gespeichert in:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Berlin
Tenea
1999
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis 1
Inhaltsverzeichnis
Seite
Abbildungs-und Tabellenverzeichnis 3
Abkürzungsverzeichnis 4
Verzeichnis der Symbole 5
Gliederung
1 Einleitung 9
2 Grundlagen künstlicher neuronaler Netze und die Anwendung in
ökonomischen Erklärungsmodellen 16
2.1 Eingliederung in den Bereich der künstlichen Intelligenz 17
2.2 Kurzer historischer Abriss 19
2.3 Aufbau und Funktionsweise 21
2.4 Lernverfahren 29
2.4.1 Das XOR-Problem 31
2.4.2 Der Error Backpropagation Algorithmus und dessen Probleme 33
2.5 Anwendung in ökonomischen Erklärungsmodellen 43
2.5.1 Die Modellierung des Entscheidungs- und Marktverhaltens 44
2.5.2 Ein kapitalmarkttheoretisches Anwendungsbeispiel 50
3 Verhalten bei Risiko im neoklassischen Kontext 53
3.1 Risikonutzentheorie - Anforderung an ein rationales Verhalten 53
3.2 Der Zustands-Präferenz-Ansatz 58
3.2.1 Differenzierung nach unterschiedlichen Graden der Risikoaversion 62
3.2.2 Abgrenzung zu alternativen Modellen der Kapitalmarkttheorie 64
4 Sichtweise der neueren Kapitalmarkttheorie 73
4.1 Einwände gegen die neoklassische Modellierung des Anlegerverhaltens 74
4.1.1 Die vollkommene Vorausschau 74
4.1.2 Die Verhaltenssymmetrie 78
4.1.3 Das Resultat: Effiziente Märkte 79
]
]
2 Inhaltsverzeichnis |
4.2 Interaktion und Stimmungen heterogener Individuen 81
4.2.1 Die„sophisticated/naive -Dichotomie 82
4.2.2 Stimmungsentwicklungen .naiver Marktteilnehmer:
Der Mastergleichungsansatz 83
4.3 Lernen und endogene Erwartungsbildung 86
4.3.1 Kategorisierung von Lernen 88 j
4.3.2 Der künstliche Kapitalmarkt des Santa Fe Instituts:
Die Anwendung genetischer Algorithmen 91
5 Erweiterung des Zustands-Präferenz-Ansatzes um Komponenten
der neueren Kapitalmarkttheorie 96
5.1 Integration von Erwartungen und interaktiver Beeinflussung 97 i
5.2 Dynamisierung des Modells und die Anlegerstimmung 105
6 Ein künstliches neuronales Netz des Anlegerverhaltens 112
6.1 Die Netzarchitektur 113
6.2 Unterschiede in der Informationswahrnehmung und -Verarbeitung 116
6.3 Das Lernverhalten der Agenten 119
6.4 Preisbildung, Entry- und Exit-Bedingungen 126
7 Modellsimulation 128
7.1 Makroökonomische Entwicklungen in unterschiedlichen Regimen 129
7.2 Der individuelle Erfolg als Folge kognitiver Fähigkeiten 135
7.3 Auswirkungen der Risikobereitschaft 141
8 Experimentelle Überprüfung 143 |
8.1 Die Experimentanlage 144
8.2 Gegenüberstellung der Verhaltensweisen in der Prognoseanwendung
des Modells 147 ;
8.2.1 Das Lernverhalten 150 ;
8.2.2 Die Anlegerstimmung 156
8.2.3 Die Vermögensendpositionen 161
9 Zusammenfassung und Ausblick 165
Anhang 169
Literaturverzeichnis 178 :
Abbildungs- und Tabellenveneichnis 3
Abbildungs- und Tabellenverzeichnis
Seite
Abbildung 2-1 a), b): Natürliches Neuron und Unit 23
Abbildung 2-2 a), b), c): Vorrangig verwendete Outputfunktionen 25
Abbildung 2-3: Struktur eines dreilagigen Feed-Forward-Netzes 28
Abbildung 2-4: Struktur eines zweitägigen Perceptrons 31
Abbildung 2-5: Eindimensionale Fehlerfunktion 36
Abbildung 2-6: Dreischichtiges Netz mit einem Hidden-Layer 37
Abbildung 2-7: Konvergenz in lokalen Minima 42
Abbildung 2-8: Elemente einer ökonomischen Fundierung 45
Abbildung 2-9: Das Neuron als individuelles Entscheidungsmodell 46
Abbildung 2-10: Komponenten eines neuronalen Marktmodells 48
Abbildung 2-11: Netzstruktur eines Anlegers k 51
Abbildung 3-1 a), b), c): Verschiedene Nutzenfunktionen 57
Abbildung 4-1: Funktionsweise der Mastergleichung 84
Abbildung 4-2: 1-Punkt Crossover 92
Abbildung 5-1 a), b), c): Verschiedene Funktionsverläufe von mk 102
Abbildung 5-2: Alternative Portfoliozusammenstellungen 102
Abbildung 5-3 a), b): Reaktionen der Wertpapiemachfragefunktion mt 104
Abbildung 5-4: Verschiedene Stimmungslagen eines Anlegers k 108
Abbildung 6-1: Netzstruktureines neuronalen Kapitalmarktmodells 114
Abbildung 6-2: Target eines Anlegers k 121
Abbildung 6-3: Gewichtsanpassung eines Anlegers k 124
Abbildung 7-1 a), b): Entwicklung des Preises und des Gesamtmarktfehlers 130
Abbildung 7-2 a), b): Durchschnittliche Erwartungs- und Orderpreisentwicklung... 133
Abbildung 7-3 a), b): Gesamtmarktstimmung und Preisentwicklung 134
Abbildung 7-4 a), b): Informationswahrnehmung und Vermögensentwicklung 137
Abbildung 7-5 a), b): Lernfähigkeit und Vermögensentwicklung 138
Abbildung 7-6 a), b): Risikobereitschaft und Vermögensentwicklung 141
Abbildung 8-1 a), b): Vergleich der durchschnittlichen Erwartungen 151
Abbildung 8-2 a), b): Zeitliche Veränderung der durchschnittlichen Erwartungen.. 152
Abbildung 8-3: Vergleich der Preis- und Orderpreisentwicklung 154
Abbildung 8-4 a), b), c): Vergleich der Stimmungsentwicklung 159
Abbildung 8-5 a), b): Vergleich der Vermögensendpositionen 162
Tabelle 2-1: Eigenschaften von Expertensystemen und neuronalen Netzen 19
Tabelle 8-1: Informations- und Preisentwicklung im Experiment 146
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