Finanzmarktanalyse und -prognose mit innovativen by Friedhelm Schwenker (auth.), Professor Dr. Georg Bol,

Finanzmarktanalyse und -prognose mit innovativen by Friedhelm Schwenker (auth.), Professor Dr. Georg Bol,

By Friedhelm Schwenker (auth.), Professor Dr. Georg Bol, Professor Dr. Gholamreza Nakhaeizadeh, Professor Dr. Karl-Heinz Vollmer (eds.)

Mit der Anwendung klassischer ökonometrischer Verfahren und neuronaler Netze auf praktische und theoretische Fragestellungen im Finanzmarkt befaßt sich dieser Band. Die folgenden Themen werden behandelt: Wechselkursprognosen mit ökonometrischen Methoden und künstlichen neuronalen Netzen, examine und Prognose von Finanzmarktdaten, Beziehungen zwischen Renten- und Aktienmarkt, Simultane Prognose von Aktienkursen, Zinsen und Währungen mit neuronalen Netzen in einem integrierten Modell, Variablenselektion und Prognose, Wechselkursvolatilitäten und Autokorrelationsfunktion bei operationalen Zeitskalen, Prognosevergleich von verschiedenen Verfahren zur Zinsprognose mit Teilnahme von mehreren Forschern und Fortbildungsinstitutionen, Tutorien zur Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz.

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1st dies nicht der Fall, so wird das besser validierende System ausgewahlt und dient als Basis fiir eine weitere Aufstockung. 3 Ergebnisse Der Prognosezeitraum umfaBt fUnf Jahre (Mai 1990 bis Mai 1995). 25. Die Methodik, auf deren Grundlage die neu hinzukommenden Hiddenneuronen initialisiert wurden erwies sich als nicht entscheidend, da der NetzentwicklungsprozeB und die hierauf aufbauenden Ergebnisse nur sehr schwach durch diese Systemkomponente beeinfluBt wurden. Der Vergleich mit der traditionellen Vorgehensweise wurde insbesondere in bezug auf den verwendeten Lernbeispielrahmen detaillierter durchgefUhrt.

2). Solche MaBe kannen sowohl syntaktische als auch semantische Aspekte beriicksichtigen. Beide Maglichkeiten kannen auch kombiniert eingesetzt werden. durch eine geschickte Organisation der Fallbasis zunachst die Menge der in Betracht zu ziehenden Falle eingeschrankt werden. AnschlieBend kann aus dieser ausgewahlten Menge geeigneter Kandidaten der beste Fall ausgewahlt werden (siehe etwa [Goos, 1995]). 3 Reuse Der nachste Schritt des fallbasierten SchlieBens besteht nun in der Ubertragung der im erst en Schritt gefundenen bekannten Lasung auf die aktuelle Situation.

Es gibt jedoch auch Moglichkeiten, die Klassifikationsgilte des fallbasierten Ansatzes mit den bereits bekannten Fallen zu beurteilen. Dazu kann beispielsweise jeder einzelne Fall aus der Fallbasis entfernt und als Anfrage an das System gestellt werden. Auf diese Weise ist die Klassifikation des Anfragefalles bekannt, und die erstellte Bewertung kann auf Korrektheit ilberprilft werden [Weiss and Kulikowski, 1991; Wess, 1991b; Wess, 1991a; Wess, 199c]. Eine zweite Moglichkeit besteht darin, die zur VerfUgung stehenden Falle in eine Trainings- und eine Testmenge zu unterteilen.

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