Das Buch befaßt sich mit der Anwendung klassischer ökonometrischer Verfahren und neuronaler Netze auf Fragestellungen im Finanzmarkt. Dabei werden Methoden und Ergebnisse aus dem praktischen und theoretischen Bereich dargestellt. Folgende Themen werden behandelt: Kurzfristige Wechselkursprognosen mit künstlichen neuronalen Netzen, ökonometrische Schätzmethoden für neuronale Netze, Gegenüberstellung von Fehlerkorrekturmodellen und neuronalen Netzen für Zinsprognosen, Analyse der Kündigungspolitik von Bund, Bahn und Post, ein Kointegrations- und Fehlerkorrekturmodell für die Geldnachfrage (M3) in Deutschland, ein nichtparametrischer Ansatz zur Schätzung der Zeitstruktur, Modellierung von Zeitstruktur-Dynamiken mit Stochastischen Prozessen, makroökonomische Faktoren und Aktienselektion, Optimieren von neuronalen Netzen für den Einsatz zur Prognose in der Ökonomie, Aktienkursprognose mit statistischen Verfahren und neuronalen Netzen, Eignung neuronaler Netze zur Prognose in der Ökonomie, Paradigma neuronale Netze, Vergleich künstlicher neuronaler Netze und statistischer Verfahren zur kurzfristigen Aktienkursprognose.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Einführung in die schließende Statistik anhand von vielen Beispielen. Mit Übungsaufgaben!
Aktualisiert: 2023-05-29
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Das Buch vermittelt die Grundlagen, die in den Spezialvorlesungen des Hauptstudiums (z.B. Statistische Methoden im Marketing, Qualitätskontrolle, Zuverlässigkeitstheorie, Risikotheorie, Portfoliotheorie etc.) benötigt werden, und führt dabei an die stochastische Denkweise heran. Der Autor schafft es, einerseits mathematisch korrekt vorzugehen, aber andererseits den Lesernicht zu überfordern. Dies erreicht er, indem dort, wo elementare Beweise möglich sind, diese auch gegeben werden. Wenn jedoch schwereres mathematisches Geschütz erforderlich wäre, wird statt eines Beweises der Sachverhalt anschaulich dargestellt. Das Buch richtet sich an Studierende wirtschafts- und sozialwissenschaftlicher Studiengänge und setzt mathematische Grundkenntnisse der Differential- und Integralrechnung voraus.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Aus dem Inhalt: Grundbegriffe. Merkmalsarten. Häufigkeitsverteilungen. Graphische Darstellung von Häufigkeitsverteilungen. Lage- und Streuungsparameter. Konzentration von Merkmalswerten. Mehrdimensionale Merkmale. Kontingenzkoeffizient. Lineare Regression. Korrelationsrechnung. Einführung in die Zeitreihenanalyse. Maßzahlen. Preis- und Mengenindices. Das Buch richtet sich an Studierende, die Basisvorlesungen in Statistik besuchen.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Einführung in die schließende Statistik anhand von vielen Beispielen. Mit Übungsaufgaben!
Aktualisiert: 2023-05-29
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Das Buch vermittelt die Grundlagen, die in den Spezialvorlesungen des Hauptstudiums (z.B. Statistische Methoden im Marketing, Qualitätskontrolle, Zuverlässigkeitstheorie, Risikotheorie, Portfoliotheorie etc.) benötigt werden, und führt dabei an die stochastische Denkweise heran. Der Autor schafft es, einerseits mathematisch korrekt vorzugehen, aber andererseits den Lesernicht zu überfordern. Dies erreicht er, indem dort, wo elementare Beweise möglich sind, diese auch gegeben werden. Wenn jedoch schwereres mathematisches Geschütz erforderlich wäre, wird statt eines Beweises der Sachverhalt anschaulich dargestellt. Das Buch richtet sich an Studierende wirtschafts- und sozialwissenschaftlicher Studiengänge und setzt mathematische Grundkenntnisse der Differential- und Integralrechnung voraus.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Aus dem Inhalt: Grundbegriffe. Merkmalsarten. Häufigkeitsverteilungen. Graphische Darstellung von Häufigkeitsverteilungen. Lage- und Streuungsparameter. Konzentration von Merkmalswerten. Mehrdimensionale Merkmale. Kontingenzkoeffizient. Lineare Regression. Korrelationsrechnung. Einführung in die Zeitreihenanalyse. Maßzahlen. Preis- und Mengenindices. Das Buch richtet sich an Studierende, die Basisvorlesungen in Statistik besuchen.
Aktualisiert: 2023-05-29
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Das Buch befaßt sich mit der Anwendung klassischer ökonometrischer Verfahren und neuronaler Netze auf Fragestellungen im Finanzmarkt. Dabei werden Methoden und Ergebnisse aus dem praktischen und theoretischen Bereich dargestellt. Folgende Themen werden behandelt: Kurzfristige Wechselkursprognosen mit künstlichen neuronalen Netzen, ökonometrische Schätzmethoden für neuronale Netze, Gegenüberstellung von Fehlerkorrekturmodellen und neuronalen Netzen für Zinsprognosen, Analyse der Kündigungspolitik von Bund, Bahn und Post, ein Kointegrations- und Fehlerkorrekturmodell für die Geldnachfrage (M3) in Deutschland, ein nichtparametrischer Ansatz zur Schätzung der Zeitstruktur, Modellierung von Zeitstruktur-Dynamiken mit Stochastischen Prozessen, makroökonomische Faktoren und Aktienselektion, Optimieren von neuronalen Netzen für den Einsatz zur Prognose in der Ökonomie, Aktienkursprognose mit statistischen Verfahren und neuronalen Netzen, Eignung neuronaler Netze zur Prognose in der Ökonomie, Paradigma neuronale Netze, Vergleich künstlicher neuronaler Netze und statistischer Verfahren zur kurzfristigen Aktienkursprognose.
Aktualisiert: 2022-08-17
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Aktualisiert: 2022-08-16
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Aus dem Inhalt: Grundbegriffe. Merkmalsarten. Häufigkeitsverteilungen. Graphische Darstellung von Häufigkeitsverteilungen. Lage- und Streuungsparameter. Konzentration von Merkmalswerten. Mehrdimensionale Merkmale. Kontingenzkoeffizient. Lineare Regression. Korrelationsrechnung. Einführung in die Zeitreihenanalyse. Maßzahlen. Preis- und Mengenindices. Das Buch richtet sich an Studierende, die Basisvorlesungen in Statistik besuchen.
Aktualisiert: 2023-03-27
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Einführung in die schließende Statistik anhand von vielen Beispielen. Mit Übungsaufgaben!
Aktualisiert: 2023-03-27
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Das Buch vermittelt die Grundlagen, die in den Spezialvorlesungen des Hauptstudiums (z.B. Statistische Methoden im Marketing, Qualitätskontrolle, Zuverlässigkeitstheorie, Risikotheorie, Portfoliotheorie etc.) benötigt werden, und führt dabei an die stochastische Denkweise heran. Der Autor schafft es, einerseits mathematisch korrekt vorzugehen, aber andererseits den Lesernicht zu überfordern. Dies erreicht er, indem dort, wo elementare Beweise möglich sind, diese auch gegeben werden. Wenn jedoch schwereres mathematisches Geschütz erforderlich wäre, wird statt eines Beweises der Sachverhalt anschaulich dargestellt. Das Buch richtet sich an Studierende wirtschafts- und sozialwissenschaftlicher Studiengänge und setzt mathematische Grundkenntnisse der Differential- und Integralrechnung voraus.
Aktualisiert: 2023-03-27
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Aus dem Inhalt: Grundbegriffe. Merkmalsarten. Häufigkeitsverteilungen. Graphische Darstellung von Häufigkeitsverteilungen. Lage- und Streuungsparameter. Konzentration von Merkmalswerten. Mehrdimensionale Merkmale. Kontingenzkoeffizient. Lineare Regression. Korrelationsrechnung. Einführung in die Zeitreihenanalyse. Maßzahlen. Preis- und Mengenindices. Das Buch richtet sich an Studierende, die Basisvorlesungen in Statistik besuchen.
Aktualisiert: 2023-03-27
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Das Buch befaßt sich mit der Anwendung klassischer ökonometrischer Verfahren und neuronaler Netze auf Fragestellungen im Finanzmarkt. Dabei werden Methoden und Ergebnisse aus dem praktischen und theoretischen Bereich dargestellt. Folgende Themen werden behandelt: Kurzfristige Wechselkursprognosen mit künstlichen neuronalen Netzen, ökonometrische Schätzmethoden für neuronale Netze, Gegenüberstellung von Fehlerkorrekturmodellen und neuronalen Netzen für Zinsprognosen, Analyse der Kündigungspolitik von Bund, Bahn und Post, ein Kointegrations- und Fehlerkorrekturmodell für die Geldnachfrage (M3) in Deutschland, ein nichtparametrischer Ansatz zur Schätzung der Zeitstruktur, Modellierung von Zeitstruktur-Dynamiken mit Stochastischen Prozessen, makroökonomische Faktoren und Aktienselektion, Optimieren von neuronalen Netzen für den Einsatz zur Prognose in der Ökonomie, Aktienkursprognose mit statistischen Verfahren und neuronalen Netzen, Eignung neuronaler Netze zur Prognose in der Ökonomie, Paradigma neuronale Netze, Vergleich künstlicher neuronaler Netze und statistischer Verfahren zur kurzfristigen Aktienkursprognose.
Aktualisiert: 2023-04-11
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