Prognose Makrooekonomischer Zeitreihen: Ein Vergleich Linearer Modelle Mit Neuronalen Netzen

ISBN-13: 9783631643365 / Niemiecki / Miękka / 2013 / 260 str.

Wolfgang Koller

Opis

In dieser Arbeit wird die Eignung des Instrumentariums der neuronalen Netze, im Konkreten der autoregressiven Neuronale-Netz-Modelle (ARNN), zur Modellierung und Prognose von makrookonomischen Zeitreihen untersucht und mit jenen der autoregressiven (AR) und autoregressiven Moving-Average-Modelle (ARMA) verglichen. Als beispielhaftes Anwendungsgebiet werden die beiden monatlichen Zeitreihen der osterreichischen Arbeitslosenrate und des osterreichischen 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 makrookonomischen Zeitreihen motiviert sind. Eine Evaluationsstudie zum Vergleich der Gute von Mehr-Schritt-Prognosen verschiedener Modellierungsstrategien wird durchgefuhrt."

Spis treści

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.

O autorze

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.