E-Book, Deutsch, Band 63, 0 Seiten
Koller Prognose makroökonomischer Zeitreihen: Ein Vergleich linearer Modelle mit neuronalen Netzen
150. Auflage 2013
ISBN: 978-3-653-03344-1
Verlag: Peter Lang
Format: PDF
Kopierschutz: Adobe DRM (»Systemvoraussetzungen)
E-Book, Deutsch, Band 63, 0 Seiten
Reihe: Forschungsergebnisse der Wirtschaftsuniversität Wien
ISBN: 978-3-653-03344-1
Verlag: Peter Lang
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In dieser Arbeit wird die Eignung des Instrumentariums der neuronalen Netze, im Konkreten der autoregressiven Neuronale-Netz-Modelle (ARNN), zur Modellierung und Prognose von makroökonomischen Zeitreihen untersucht und mit jenen der autoregressiven (AR) und autoregressiven Moving-Average-Modelle (ARMA) verglichen. Als beispielhaftes Anwendungsgebiet werden die beiden monatlichen Zeitreihen der österreichischen Arbeitslosenrate und des österreichischen Industrieproduktionsindex herangezogen. Die Arbeit beinhaltet eine Reihe von Erweiterungen an den Methoden und Algorithmen im Zusammenhang mit der ARNN-Modellierung, die durch die besonderen Herausforderungen bei der Modellierung und Prognose von makroökonomischen Zeitreihen motiviert sind. Eine Evaluationsstudie zum Vergleich der Güte von Mehr-Schritt-Prognosen verschiedener Modellierungsstrategien wird durchgeführt.
Autoren/Hrsg.
Fachgebiete
- Wirtschaftswissenschaften Volkswirtschaftslehre Volkswirtschaftslehre Allgemein Makroökonomie
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Künstliche Intelligenz Neuronale Netzwerke
- Wirtschaftswissenschaften Volkswirtschaftslehre Volkswirtschaftslehre Allgemein Wirtschaftsprognose
- Wirtschaftswissenschaften Volkswirtschaftslehre Volkswirtschaftslehre Allgemein Wirtschaftsstatistik, Demographie
- Wirtschaftswissenschaften Volkswirtschaftslehre Volkswirtschaftslehre Allgemein Ökonometrie
Weitere Infos & Material
Inhalt: Univariate lineare und nicht-lineare Modellierung von makroökonomischen Zeitreihen – Neuronale Netze zur Zeitreihenmodellierung und Prognose – Tests auf Nicht-Linearität – Vergleich von Modellierungsstrategien – Evaluierung der Prognosegüte von Mehr-Schritt-Prognosen.