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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Gegen den Glauben an stochastische Trends in ökonomischen Zeitreihen wurden zugunsten von deterministischen Trends gravierende Einwände erhoben. W. Moos untersucht mit Hilfe der Bayesianischen Analyse, inwieweit diese Einwände berechtigt sind.
Aktualisiert: 2023-02-03
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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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Gegen den Glauben an stochastische Trends in ökonomischen Zeitreihen wurden zugunsten von deterministischen Trends gravierende Einwände erhoben. W. Moos untersucht mit Hilfe der Bayesianischen Analyse, inwieweit diese Einwände berechtigt sind.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Ökonometrische Mehrgleichungsmodelle unter Cointegration bilden ein wichtiges Instrumentarium zur Beschreibung und Analyse ökonomischer Realitäten. Im Mittelpunkt der Untersuchung steht die Fragestellung, ob die theoretische Überlegenheit der Systemschätzverfahren gegenüber der OLS-Methode erhalten bleibt, wenn bei der Modellbildung funktionale und stochastische Fehlspezifikationen auftreten. Diese sind in der Regel nicht zu vermeiden, wenn eine höchst komplexe ökonomische Realität mithilfe einer beschränkten Datenbasis durch ein praktisch handhabbares Modell erfasst werden soll. Im Rahmen interdependenter Modelle zeigt sich hinsichtlich der Bestimmung von Multiplikatoren und Prognosen im Gegensatz zu Modellen mit stationären Variablen eine Überlegenheit der Systemschätzverfahren. Für rekursive Modelle ist demgegenüber die OLS-Methode zu präferieren.
Aktualisiert: 2019-12-19
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