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Produktinformationen "Prognose makroökonomischer Zeitreihen: Ein Vergleich linearer Modelle mit neuronalen Netzen"

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.

H | B | T | Gramm
210 mm | 148 mm | 16 mm | 366 gr

Erscheinungsjahr
2013

FSK
0

Ausgabe
Taschenbuch

Verlag
Peter Lang

ISBN-10
3631643365

ISBN-13
9783631643365

Autor
Koller, Wolfgang

Sprache
Deutsch

Seitenanzahl
280

Themen
Finanz- und Rechnungswesen, Finanz- und Rechnungswesen, Wirtschaftstheorie und -philosophie, Wirtschaftswachstum, Datenwissenschaft und -analyse: allgemein

Verantwortliche Person gemäß Art. 16 GPSR
r.boehm-korff@peterlang.com, Gontardstraße 11, 10178, Berlin, DE, r.boehm-korff@peterlang.com

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