Regressionsanalyse zur Optimierung von künstlichen neuronalen Netzen bei der DAX-Prognose

ISBN-13: 9783638831642 / Niemiecki / Miękka / 2007 / 78 str.

Philipp Von Der Born

Opis

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2007 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 2,3, Universitat Bremen, Sprache: Deutsch, Abstract: Der weltweite Borsenhandel ist ein auerst komplexer Wirtschaftsbereich, in dem sich Veranderungen weder durch mathematische Berechnungen (Formeln) noch durch sichere Faustregeln vorher bestimmen lassen. Dies gilt sowohl fur die Aktienindizes als auch fur alle Aktienwerte. Selbst wenn sich bestimmte Korrelationen zwischen einzelnen Kenngroen (Variablen) unter Berucksichtigung vorausgegangener Borsenjahre erkennen lassen, konnen augenblickliche politische Ereignisse, Unruhen, Katastrophen usw. samtliche Vorhersagetendenzen zunichte machen. Im Bereich der Informatik gibt es seit mehreren Jahrzehnten Bestrebungen, mit kunstlichen neuronalen Netzen (KNN) komplexe Sachverhalte, wie z.B. den Borsenhandel, Aussagen abzuverlangen, die Entscheidungen bezuglich solcher Sachverhalte erleichtern sollen. Kunstliche neuronale Netzwerke und kunstliche Neuronen haben ihren Ursprung in der Biologie. In der Informatik, dieser Bereich wird heute auch Neuroinformatik genannt, geht es dabei weniger um das Nachbilden naturlicher neuronaler Netze, sondern um eine Abstraktion von Informationsverarbeitung in einem kunstlichen neuronalen Netz. Erst durch schnelle Computer kann der komplexe Lernprozess von kunstlichen neuronalen Netzen in, z.B. fur den Borsenhandel, akzeptablen Zeitraumen ablaufen. In der vorliegenden Arbeit geht es schwerpunktmaig darum, den Aktienindex DAX vorherzusagen. Fur diesen Anwendungsbereich soll die Regressionsanalyse (multiple Regressionsanalyse) dabei helfen, die Ergebnisse der Prognose mit den kunstlichen neuronalen Netzen zu optimieren, in dem aus einer Menge von Variablen die relevantesten extrahiert werden. Ein abschlieender Vergleich soll zeigen welches Verfahren besser ist. Verglichen werden die kunstlichen neuronalen Netze, die Regressionsanalyse, die kunstlichen neuronalen Netze in Kombination mit der Regre