Prognose makrooekonomischer Zeitreihen: Ein Vergleich linearer Modelle mit neuronalen Netzen

• Автор: Koller, Wolfgang (auth)
• Формат: Електронний ресурс Частина з книги
• Опубліковано: Bern Peter Lang International Academic Publishers 2013
• Серія: Forschungsergebnisse der Wirtschaftsuniversitaet Wien 63
• Предмети: Data analysis: general; Economic theory & philosophy; Economic growth; ARNN-Modelle; Güte von Mehr-Schritt-Prognosen; Koller; linearer; makroökonomischen; makroökonomischer; Modelle; Netzen; neuronalen; Nicht-Linearität; Prognose; Vergleich; Zeitreihe; Zeitreihen; Zeitreihenanalyse
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Резюме

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

Фізичний опис

1 electronic resource (275 p.)

ISBN

978-3-653-03344-1
9783653033441

Доступ

Open Access