Neuronale Netze in der wirtschaftswissenschaftlichen Prognose und Modellgenerierung Eine theoretische und empirische Betrachtung mit Programmier-Beispielen

Die Methode neuronaler Netze ist eine ökonometrische Methode zur Schätzung nichtlinearer Zusammenhänge. Der vorliegende Band beschreibt ausführlich sowohl die theoretischen als auch die empirischen Aspekte neuronaler Netze. Nach einer detaillierten Einführung in die Funktionsweise neuronaler Netze i...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Lange, Carsten
Format: eBook
Language:German
Published: Heidelberg Physica-Verlag HD 2004, 2004
Edition:1st ed. 2004
Series:Wirtschaftswissenschaftliche Beiträge
Subjects:
Online Access:
Collection: Springer Book Archives -2004 - Collection details see MPG.ReNa
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100 1 |a Lange, Carsten 
245 0 0 |a Neuronale Netze in der wirtschaftswissenschaftlichen Prognose und Modellgenerierung  |h Elektronische Ressource  |b Eine theoretische und empirische Betrachtung mit Programmier-Beispielen  |c von Carsten Lange 
250 |a 1st ed. 2004 
260 |a Heidelberg  |b Physica-Verlag HD  |c 2004, 2004 
300 |a XIII, 349 S. 151 Abb  |b online resource 
505 0 |a 1. Einleitung -- 2. Ursprung und Aufbau neuronaler Netze -- 3. Neuronale Netze in ökonomischen Modellen -- 3.1 Approximation eines Gütermarkt-Modells -- 3.2 Generierung eines Erwartungsbildungs-Moduls -- 3.3 Optimierung des Geldangebotes -- 3.4 Zusammenfassende Beurteilung des Einsatzes neuronaler Netze in ökonomischen Modellen -- 4. Erstellung und Training eines neuronalen Netzes -- 4.1 Bereitstellung der Input-Daten -- 4.2 Erstellen der Spezifikationsdatei -- 4.3 Erstellen der Netztopologie -- 4.4 Aufruf von SENN -- 4.5 Auswahl der Aktivierungs- und der Fehlerfunktion -- 4.6 Auswahl von Verfahren und Parametern für den Trainingsprozeß -- 4.7 Überwachung des Trainings -- 5. Prognose der kurzfristigen Geldnachfrage mit einem neuronalen Netz -- 5.1 Ökonomische Vorentscheidungen -- 5.2 Umsetzung der Modell Vorstellung in SENN -- 5.3 Auswahl der Time-Lag-Struktur -- 5.4 Eliminierung korrelierter Inputs -- 5.5 Training des neuronalen Netzes -- 5.6 Optimierung des neuronalen Netzes -- 5.7 Beurteilung der Ergebnisse auf Basis der Generalisierungsdatenmenge -- 5.8 Geldpolitische Verwendbarkeit der Ergebnisse -- 6. Resümee -- 7. Anhang -- 7.1 Anhang zu Abschnitt -- 7.2 Anhang zu Abschnitt 3 2 (Delphi 3 0 Quelltexte) -- 7.3 Anhang zu Abschnitt 3 3 (Delphi 3 0 Quelltexte) -- 7.4 Anhang zu Abschnitt 4 7 (Delphi 3 0 Quelltext) -- Abbildungsverzeichnis -- Tabellenverzeichnis -- Verzeichnis der Boxen 
653 |a Computer Appl. in Social and Behavioral Sciences 
653 |a Macroeconomics/Monetary Economics//Financial Economics 
653 |a Econometrics 
653 |a Computer simulation 
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653 |a Artificial Intelligence 
653 |a Artificial intelligence 
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041 0 7 |a ger  |2 ISO 639-2 
989 |b SBA  |a Springer Book Archives -2004 
490 0 |a Wirtschaftswissenschaftliche Beiträge 
856 4 0 |u https://doi.org/10.1007/978-3-7908-2696-8?nosfx=y  |x Verlag  |3 Volltext 
082 0 |a 330.015195 
520 |a Die Methode neuronaler Netze ist eine ökonometrische Methode zur Schätzung nichtlinearer Zusammenhänge. Der vorliegende Band beschreibt ausführlich sowohl die theoretischen als auch die empirischen Aspekte neuronaler Netze. Nach einer detaillierten Einführung in die Funktionsweise neuronaler Netze im ersten Teil, die auch für Einsteiger und Studenten geeignet ist, richtet sich der zweite Teil des Buches an Wirtschaftswissenschaftler, die ein neuronales Netz als Erwartungsbildungsmodul oder als Optimierungsmodul in volkswirtschaftliche Modelle integrieren wollen. Im dritten Teil des Buches schließlich wird am Beispiel der Geldnachfrage dargestellt, wie neuronale Netze fuer die Analyse und Prognose wirtschaftswissenschaftlicher Zusammenhänge eingesetzt werden können. Gängige Trainings- und Optimierungsverfahren werden vorgestellt und es wird gezeigt, wie diese Verfahren in einem Simulator fuer neuronale Netze implementiert werden können. Die beiliegende CD enthält eine interaktive Version des Buches. Computer-Simulationen, Programmierbeispiele und Quellcode für die Programme können direkt aus dem Text aufgerufen und Schritt für Schritt nachvollzogen werden