search-white-svg
Meine Position
i
Ein Tipp vom Eldar Team
Je mehr Sie bestellen, desto grösser Ihr Rabatt
Lieferbar
Neuronale Netze in der wirtschaftswissenschaftlichen Prognose und Modellgenerierung
Buch
Buch
Fachbuch
2003

Neuronale Netze in der wirtschaftswissenschaftlichen Prognose und Modellgenerierung

Eine theoretische und empirische Betrachtung mit Programmier-Beispielen

Autor/-in
Verlag
ISBN
EAN
978-3-7908-0059-3
9783790800593
Artikel-Nr.
WW222QZ
Kostenloser Versand
Rabatt
-10.2
%
CHF 86.00
CHF
77.20
Anzahl
1
Maximale
Lieferzeit
13
Arbeitstage
Donnerstag
16.12.2021
speech-bubble-svg Beschreibung

Der vorliegende Band beschreibt sowohl die theoretischen als auch die empirischen Aspekte neuronaler Netze. Nach einer detaillierten, auch für Einsteiger geeigneten Einführung in die Funktionsweise neuronaler Netze, richtet sich der zweite Teil des Buches an Forscher, die ein neuronales Netz als Erwartungsbildungsmodul oder als Optimierungsmodul in volkswirtschaftliche Modelle integrieren wollen. Im dritten Teil des Buches schließlich wird am Beispiel der Geldnachfrage dargestellt, wie neuronale Netze für die Analyse und Prognose wirtschaftswissenschaftlicher Zusammenhänge eingesetzt werden können. Gängige Trainings- und Optimierungsverfahren werden vorgestellt, und es wird gezeigt, wie diese Verfahren in einem Simulator für neuronale Netze implementiert werden können. Die beiliegende CD enthält eine interaktive Version des Buches. Computer-Simulationen, Programmierbeispiele und Quellcode für die Programme können direkt aus dem Text aufgerufen und Schritt für Schritt nachvollzogen werden.

feather-svg
Stichwörter
search-svg
Computer
search-svg
Geldtheorie
search-svg
Modell
search-svg
Neuronale Netze
search-svg
Optimierung
search-svg
Optimierungsverfahren
search-svg
Prognose
search-svg
Ökonometrie
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung.- 2. Ursprung und Aufbau neuronaler Netze.- 3. Neuronale Netze in ökonomischen Modellen.- 3.1 Approximation eines Gütermarkt-Modells.- 3.1.1 Idealisierte Trainingsdatenmenge.- 3.1.2 Verrauschte Trainingsdatenmenge.- 3.2 Generierung eines Erwartungsbildungs-Moduls.- 3.3 Optimierung des Geldangebotes.- 3.3.1 Originäres Poole-Modell.- 3.3.2 Implementierung einer neuronalen Geldangebotsfunktion.- 3.4 Zusammenfassende Beurteilung des Einsatzes neuronaler Netze in ökonomischen Modellen.- 4. Erstellung und Training eines neuronalen Netzes.- 4.1 Bereitstellung der Input-Daten.- 4.2 Erstellen der Spezifikationsdatei.- 4.3 Erstellen der Netztopologie.- 4.4 Aufruf von SENN.- 4.5 Auswahl der Aktivierungs- und der Fehlerfunktion.- 4.6 Auswahl von Verfahren und Parametern für den Trainingsprozeß.- 4.7 Überwachung des Trainings.- 5. Prognose der kurzfristigen Geldnachfrage mit einem neuronalen Netz.- 5.1 Ökonomische Vorentscheidungen.- 5.1.1 Abgrenzung der relevanten Geldmenge.- 5.1.2 Auswahl der Periodizität.- 5.1.3 Festlegung des Untersuchungszeitraumes und Aufteilung der Input-Daten in Teilmengen.- 5.1.4 Auswahl geeigneter Inputs.- 5.1.5 Schätzung der Geldnachfrage als Bestandsgröße oder Wachstumsrate.- 5.2 Umsetzung der Modell Vorstellung in SENN.- 5.2.1 Topologie des neuronalen Netzes.- 5.2.2 Aufbereitung der Modellierungs- und Generalisierungsdaten.- 5.2.3 Erstellung der Spezifikationsdatei für SENN.- 5.3 Auswahl der Time-Lag-Struktur.- 5.4 Eliminierung korrelierter Inputs.- 5.5 Training des neuronalen Netzes.- 5.6 Optimierung des neuronalen Netzes.- 5.6.1 Stop-Training.- 5.6.2 InputPruning.- 5.6.3 WeightPruning.- 5.6.3.1 Pruning kleiner Gewichte.- 5.6.3.2 Optimal Brain Damage (OBD) und Early Brain Damage (EBD).- 5.6.3.3 Invers Kurtosis Prunen.- 5.6.3.4 Instability Pruning.- 5.6.3.5 Statistisches Prunen.- 5.6.3.6 Umsetzung des gewählten Pruning-Verfahrens in SENN.- 5.6.4 Merging und Pruning von verdeckten Neuronen.- 5.6.5 Automatisiertes Early Brain Damage Pruning.- 5.6.6 Abschließendes Input-Pruning.- 5.7 Beurteilung der Ergebnisse auf Basis der Generalisierungsdatenmenge.- 5.8 Geldpolitische Verwendbarkeit der Ergebnisse.- 6. Resümee.- 7. Anhang.- 7.1 Anhang zu Abschnitt.- 7.1.1 Delphi 3 0 Quelltexte zum Abschnitt 3 1 1 (Grundversion).- 7.1.1.1 Quelltext-Einheit UNIT1 PAS.- 7.1.1.2 Quelltext-Einheit DATEN_OBJ PAS.- 7.1.1.3 Quelltext-Einheit NEURON_OBJ PAS.- 7.1.2 Delphi 3 0 Quelltexte zum Abschnitt.- 7.1.2.1 Quelltext-Einheit UNIT1 PAS.- 7.1.2.2 Quelltext-Einheit DATEN_OBJ PAS.- 7.2 Anhang zu Abschnitt 3 2 (Delphi 3 0 Quelltexte).- 7.2.1 Quelltext-Einheit UNIT1 PAS.- 7.2.2 Quelltext-Einheit DATEN_OBJ PAS.- 7.3 Anhang zu Abschnitt 3 3 (Delphi 3 0 Quelltexte).- 7.3.1 Quelltext-Einheit UNIT1 PAS.- 7.3.2 Quelltext-Einheit DATEN_OBJ PAS.- 7.4 Anhang zu Abschnitt 4 7 (Delphi 3 0 Quelltext).- Abbildungsverzeichnis.- Tabellenverzeichnis.- Verzeichnis der Boxen.
feather-svg
Herausgeber/-in
Autor/-in
Publikation
Deutschland
29.10.2003
speech-bubble-svg
Sprache
Deutsch
book-svg Format
Softcover
364 Seiten
23 cm
(Höhe)
15 cm
(Breite)
1.9 cm
(Tiefe)
580 g
(Gewicht)
package-svg Versand
Kostenloser Versand: Schweiz & Liechtenstein
Für den Versand nach Deutschland oder Frankreich werden die Versandgebühren der Schweizerischen Post berechnet. Diese werden Ihnen im Warenkorb für Ihre gesamte Bestellung berechnet.
credit-card-svg Zahlungsarten
payment-einzahlungsschein payment-twint payment-mastercard payment-visa payment-american-express payment-paypal
Bestellen Sie einfach auf Rechnung oder bezahlen Sie bequem und gebührenfrei mit Twint, Kreditkarte oder PayPal.
subcategories-svg
Passende Themen
Unterkategorie
Volkswirtschaft
arrow-right-top-svg
Unterkategorie
Informatik
arrow-right-top-svg
Zurück
Zum Start
S
SPIEGEL Bestseller
Hauptkategorie