Wolfgang Koller

Prognose makrooekonomischer Zeitreihen: Ein Vergleich linearer Modelle mit neuronalen Netzen (eBook, PDF)

• Format: PDF

Produktbeschreibung

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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Produktdetails

• Verlag: Peter Lang GmbH, Internationaler Verlag der Wissenschaften
• Erscheinungstermin: 4. Dezember 2013
• Deutsch
• ISBN-13: 9783653033441
• Artikelnr.: 52964073

Autorenporträt

Wolfgang Koller studierte Handelswissenschaften an der Wirtschaftsuniversität Wien und war danach als Assistent am dortigen Institut für Wirtschafts- und Sozialgeographie und am Forschungsinstitut für Europafragen tätig. Seit 2005 ist er Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Industriewissenschaftlichen Institut in Wien. 2012 promovierte er zum Themenbereich Zeitreihenanalyse und neuronale Netze.

Inhaltsangabe

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.