Diese Arbeit entwickelt zahlreiche Methoden und Algorithmen zur verbesserten Modellierung und Prognose von makroökonomischen Zeitreihen mit neuronalen Netzen (ARNN-Modellen) und führt einen Vergleich mit linearen Modellen (AR, ARMA) durch. Mit einer Evaluationsstudie zum Vergleich der Güte von Mehr-Schritt-Prognosen.
Aktualisiert: 2020-09-01
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Zukunftsorientierte Produktionsplanungs- und Steuerungssysteme müssen neben betriebswirtschaftlichen Zielkriterien, wie z.B. Steigerung der Auslastung, Verkürzung von Durchlaufzeiten, gleichermaßen qualitäts- und emissionsorientierten Zielsetzungen Rechnung tragen. Konventionelle Planungsverfahren, z.B. Verfahren der Linearen Optimierung oder Prioritätsregelverfahren, sind hierfür infolge der Komplexität realer Produktionssysteme und der Struktur des zur Verfügung stehenden Wissens, z.B. unscharfes oder implizites Wissen, im allgemeinen nicht einsetzbar. In der vorliegenden Arbeit wird untersucht, inwiefern Ansätze aus dem Bereich der «Künstlichen Intelligenz» bzw. des «Maschinellen Lernens» zur Abstimmung von Stoff- und Energieströmen eingesetzt werden können. Es werden Planungs- und Steuerungsverfahren entwickelt und anhand eines exemplarischen Produktionssystems aus der Textilindustrie validiert.
Aktualisiert: 2019-12-19
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Seit der Entwicklung der bekannten Optionsbewertungsformel durch Black und Scholes (1973) haben derivative Finanzinstrumente eine rasante Verbreitung erfahren. Für neue Optionstypen («exotische Optionen») und Bewertungsmodelle (z.B. GARCH), die die zum Teil als restriktiv empfundenen Annahmen des Black/Scholes-Modells lockern, können analytische Lösungen meist nicht gefunden werden. Ein nicht geringer Teil der Literatur beschäftigt sich mit dem Auffinden analytischer Näherungslösungen für diese Fälle. In dieser Arbeit wird ein neuer, universeller Ansatz zur Generation derartiger analytischer Näherungslösungen unter Einsatz Neuronaler Netze gemeinsam mit numerischen Resultaten dargestellt. Darüberhinaus wird gezeigt, wie Neuronale Netze zur Gewinnung «empirischer Bewertungsformeln» aus Marktdaten eingesetzt werden können.
Aktualisiert: 2019-12-19
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Eine qualifizierte Absatzpolitik im Einzelverkauf von Publikumszeitschriften gewinnt für Verlage an Gewicht. Ein verschärfter Wettbewerb, eine zunehmende Titelvielfalt und steigende Remissionskosten kennzeichnen den Markt. Gefordert ist eine nachfrageorientierte und effiziente Marketing- und Distributionspolitik. Deren Basis sind qualifizierte Verfahren der kurzfristigen Absatzprognose im Verlag und der Bezugsregulierung des Presseeinzelhandels im Pressegroßhandel. Auf diese Problemstellungen wird der innovative Ansatz der neuronalen Netze übertragen. Dies sind wissensbasierte, lernfähige Systeme. In einer Untersuchung der Einsatzmöglichkeiten in der Zeitreihenprognose werden Backpropagation-Netze mit den entsprechenden Verfahren der Praxis verglichen und Anwendungsperspektiven bewertet.
Aktualisiert: 2019-12-19
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Optionen werden auf internationalen Finanzmärkten zum Risikotransfer eingesetzt. Der gehandelte Preis einer Option enthält Informationen über die erwartete zukünftige Wertentwicklung des Basisobjekts in Form einer impliziten Volatilität. Volatilitätsoberflächen bilden die impliziten Volatilitäten von Optionen mit unterschiedlichen Ausstattungsmerkmalen ab. Ihre Analyse liefert ein umfassendes Bild der gegenwärtigen Marktmeinung. Die Arbeit stellt eine Methodik vor, mit der Volatilitätsoberflächen aufbauend auf Transaktionsdaten von an der EUREX gehandelten DAX-Optionen mit neuronalen Netzen identifiziert, visualisiert und analysiert werden können. Der Autor stellt neben einer detaillierten Auswertung der Ergebnisse auch Anwendungsmöglichkeiten in der Praxis vor.
Aktualisiert: 2019-12-19
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Aus dem Modell der Tetraedrischen Intelligenzen leiten sich vier Fallen ab, in denen wir immer wieder landen.
Es gibt einen sehr einfachen und wirksamen Weg das zu wandeln: …schieb dich frei…
Aktualisiert: 2021-09-24
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Dieses Buch behandelt Verfahren zur Klassifikation. Es werden Methoden zur Clusteranalyse aus der multivariaten Statistik den Methoden Künstlicher Neuronaler Netze gegenübergestellt, welche die Kohonen-Lernregel verwenden. Anhand von Gütekriterien werden die Klassifikationsergebnisse beider Ansätze miteinander verglichen. Es wird ein Vorgehensmodell dargestellt, welches wichtige Entscheidungsprobleme für Klassifikationsaufgaben behandelt.
Aktualisiert: 2019-12-19
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