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Die Eignung Neuronaler Netze zur Prognose in der Ökonomie

  • Conference paper
Finanzmarktanwendungen neuronaler Netze und ökonometrischer Verfahren

Part of the book series: Wirtschaftswissenschaftliche Beiträge ((WIRTSCH.BEITR.,volume 93))

Zusammenfassung

Die anhaltende Diskussion um den Einsatz Künstlicher Neuronaler Netzwerke bei der Prognose ökonomischer Zeitreihen veranlaßt immer mehr Praktiker, sich mit dieser Methode auseinanderzusetzen. Dabei sind die Zielvorstellungen für den praktischen Einsatz nicht notwendigerweise kongruent mit denen theoretischer Untersuchungen. Die vorliegende Arbeit evaluiert die Einsatzfähigkeit Neuronaler Netze zur Vorhersage aus praktischer Sicht. Es wird der Versuch unternommen, die Prognosefähigkeit statistischer Verfahren systematisch und fair der von Neuronalen Netzwerken gegenüberzustellen, wobei als Gütekriterium keine Trefferquote, sondern eine Punktprognose gewählt wird.

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Authors
  1. Markus Riess
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Editors and Affiliations

  1. Institut für Statistik und Mathematische Wirtschaftstheorie, Universität Karlsruhe(TH), Rechenzentrum, Zirkel 2, D-76128, Karlsruhe, Deutschland

    Georg Bol

  2. Sterntalerweg 27, D-89077, Ulm, Deutschland

    Gholamreza Nakhaeizadeh

  3. Mitglied des Vorstandes der SGZ Bank, Südwestdeutsche Genossenschafts-Zentralbank AG, Karl-Friedrich-Straße 23, D-76049, Karlsruhe, Deutschland

    Karl-Heinz Vollmer

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© 1994 Physica-Verlag Heidelberg

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Riess, M. (1994). Die Eignung Neuronaler Netze zur Prognose in der Ökonomie. In: Bol, G., Nakhaeizadeh, G., Vollmer, KH. (eds) Finanzmarktanwendungen neuronaler Netze und ökonometrischer Verfahren. Wirtschaftswissenschaftliche Beiträge, vol 93. Physica-Verlag HD. https://doi.org/10.1007/978-3-642-46948-0_11

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  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-46948-0_11

  • Publisher Name: Physica-Verlag HD

  • Print ISBN: 978-3-7908-0748-6

  • Online ISBN: 978-3-642-46948-0

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