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Prognose makrooekonomischer 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 (AR...

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Tác giả chính: Koller, Wolfgang
Định dạng: Online
Ngôn ngữ:Tiếng Đức
Được phát hành: Peter Lang International Academic Publishers 2021
Những chủ đề:
ARNN-Modelle
Güte von Mehr-Schritt-Prognosen
Koller
linearer
makroökonomischen
makroökonomischer
Modelle
Netzen
neuronalen
Nicht-Linearität
Prognose
Vergleich
Zeitreihe
Zeitreihen
Zeitreihenanalyse
thema EDItEUR::G Reference, Information and Interdisciplinary subjects::GP Research and information: general::GPH Data science and analysis: general
thema EDItEUR::K Economics, Finance, Business and Management::KC Economics::KCA Economic theory and philosophy
thema EDItEUR::K Economics, Finance, Business and Management::KC Economics::KCG Economic growth
Truy cập trực tuyến:1002719
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Tóm tắt: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.

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