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In dieser Arbeit wird die Eignung des Instrumentariums der neuronalen Netze, im Konkreten der autoregressiven Neuronale-Netz-Modelle (ARNN), zur Modellierung und Prognose von makrookonomischen Zeitreihen untersucht und mit jenen der autoregressiven (AR) und autoregressiven Moving-Average-Modelle (ARMA) verglichen. Als beispielhaftes Anwendungsgebiet werden die beiden monatlichen Zeitreihen der osterreichischen Arbeitslosenrate und des osterreichischen 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 makrookonomischen Zeitreihen motiviert sind. Eine Evaluationsstudie zum Vergleich der Gute von Mehr-Schritt-Prognosen verschiedener Modellierungsstrategien wird durchgefuhrt. - Prognose makrooekonomischer Zeitreihen: Ein Vergleich linearer Modelle mit neuronalen Netzen: In dieser Arbeit wird die Eignung des Instrumentariums der neuronalen Netze, im Konkreten der autoregressiven Neuronale-Netz-Modelle (ARNN), zur Modellierung und Prognose von makrookonomischen Zeitreihen untersucht und mit jenen der autoregressiven (AR) und autoregressiven Moving-Average-Modelle (ARMA) verglichen. Als beispielhaftes Anwendungsgebiet werden die beiden monatlichen Zeitreihen der osterreichischen Arbeitslosenrate und des osterreichischen 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 makrookonomischen Zeitreihen motiviert sind. Eine Evaluationsstudie zum Vergleich der Gute von Mehr-Schritt-Prognosen verschiedener Modellierungsstrategien wird durchgefuhrt. - EAN: 9783653033441 - bei rheinberg-buch.de inforius-bilder.de - aus belboon Produktdaten



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In dieser Arbeit wird die Eignung des Instrumentariums der neuronalen Netze, im Konkreten der autoregressiven Neuronale-Netz-Modelle (ARNN), zur Modellierung und Prognose von makrookonomischen Zeitreihen untersucht und mit jenen der autoregressiven (AR) und autoregressiven Moving-Average-Modelle (ARMA) verglichen. Als beispielhaftes Anwendungsgebiet werden die beiden monatlichen Zeitreihen der osterreichischen Arbeitslosenrate und des osterreichischen 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 makrookonomischen Zeitreihen motiviert sind. Eine Evaluationsstudie zum Vergleich der Gute von Mehr-Schritt-Prognosen verschiedener Modellierungsstrategien wird durchgefuhrt. - Prognose makrooekonomischer Zeitreihen: Ein Vergleich linearer Modelle mit neuronalen Netzen: In dieser Arbeit wird die Eignung des Instrumentariums der neuronalen Netze, im Konkreten der autoregressiven Neuronale-Netz-Modelle (ARNN), zur Modellierung und Prognose von makrookonomischen Zeitreihen untersucht und mit jenen der autoregressiven (AR) und autoregressiven Moving-Average-Modelle (ARMA) verglichen. Als beispielhaftes Anwendungsgebiet werden die beiden monatlichen Zeitreihen der osterreichischen Arbeitslosenrate und des osterreichischen 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 makrookonomischen Zeitreihen motiviert sind. Eine Evaluationsstudie zum Vergleich der Gute von Mehr-Schritt-Prognosen verschiedener Modellierungsstrategien wird durchgefuhrt. - EAN: 9783653033441 - bei rheinberg-buch.de inforius-bilder.de - aus belboon Produktdaten



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- Skript aus dem Jahr 1999 im Fachbereich Statistik, Note: 1,0, European Business School - Internationale Universität Schloß Reichartshausen Oestrich-Winkel (EBS), Sprache: Deutsch, Abstract: Dieses 8-seitige Skript befasst sich mit der theoretischen Seite quantitativer Prognoseverfahren, insbesondere der Zeitreihenanalyse. Inhalte: Komponenten einer Zeitreihe Trendextrapolation o Linearer Trend (Methode der kleinsten Quadrate) o Parabolischer Trend (Methode der kleinsten Quadrate) o Expotentieller Trend (Methode der kleinsten Quadrate) o Varianz, Standartabweichung, Variationskoeffizient, Bestimmtheitsmaß - GRIN - EAN: 09783638111850 - category_path: eBooks Fachbücher Mathematik - person: Thomas Kramer - erscheinungsdatum: 07.02.2002 - einband: ePUB - Zeitreihenanalyse#Methoden#Prognoseverfahren#Quantitative#Deskriptive - Kategorie: eBook - bei Thalia.de - E-Books - aus Affilinet Produktdaten



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Diplomarbeit aus dem Jahr 2005 im Fachbereich Mathematik - Stochastik, Note: 1.3, Universität zu Köln (Mathematisches Institut), 32 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Autoregressive bedingt heteroskedastische Modelle (G)ARCH bilden eine Modellklasse, mit der stochastische Prozesse beschrieben werden können, deren Volatilität nicht konstant bleibt, sondern sich im Zeitverlauf verändert. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit dem Modelltyp GARCH(1,1), der in der Praxis oft zur Beschreibung von Finanzzeitreihen eingesetzt wird. Zuerst werden Kriterien für die Stationarität und für die Existenz und Endlichkeit von Momenten eines GARCH(1,1)-Prozesses erläutert. Danach werden einige in der Literatur vorgeschlagene Erweiterungen des Standardmodells vorgestellt und hinsichtlich der Existenz der stationären Lösungen und Momente untersucht. Anschließend wird im Rahmen der Change-Point-Analyse ein sequentieller Test zum Erkennen von Parameteränderungen eines stationären GARCH(1,1)-Prozesses detailliert beschrieben. Dazu wird das asymptotische Verhalten der entsprechenden Teststatistik untersucht und die Grenzverteilung der zugehörigen Stoppzeit bestimmt. - MATHEMATICS / Advanced Strukturanalyse Zeitreihen - Nonbooks/Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik/Mathematik/Wahrscheinlichkeitstheorie, Stochastik, Mathematische Statistik - Zur Strukturanalyse von bedingt heteroskedastischen Zeitreihen: Diplomarbeit aus dem Jahr 2005 im Fachbereich Mathematik - Stochastik, Note: 1.3, Universität zu Köln (Mathematisches Institut), 32 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Autoregressive bedingt heteroskedastische Modelle (G)ARCH bilden eine Modellklasse, mit der stochastische Prozesse beschrieben werden können, deren Volatilität nicht konstant bleibt, sondern sich im Zeitverlauf verändert. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit dem Modelltyp GARCH(1,1), der in der Praxis oft zur Beschreibung von Finanzzeitreihen eingesetzt wird. Zuerst werden Kriterien für die Stationarität und für die Existenz und Endlichkeit von Momenten eines GARCH(1,1)-Prozesses erläutert. Danach werden einige in der Literatur vorgeschlagene Erweiterungen des Standardmodells vorgestellt und hinsichtlich der Existenz der stationären Lösungen und Momente untersucht. Anschließend wird im Rahmen der Change-Point-Analyse ein sequentieller Test zum Erkennen von Parameteränderungen eines stationären GARCH(1,1)-Prozesses detailliert beschrieben. Dazu wird das asymptotische Verhalten der entsprechenden Teststatistik untersucht und die Grenzverteilung der zugehörigen Stoppzeit bestimmt. - EAN: 9783638392501 - bei rheinberg-buch.de inforius-bilder.de - aus belboon Produktdaten



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- Diplomarbeit aus dem Jahr 2005 im Fachbereich Mathematik - Stochastik, Note: 1.3, Universität zu Köln (Mathematisches Institut), 32 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Autoregressive bedingt heteroskedastische Modelle (G)ARCH bilden eine Modellklasse, mit der stochastische Prozesse beschrieben werden können, deren Volatilität nicht konstant bleibt, sondern sich im Zeitverlauf verändert. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit dem Modelltyp GARCH(1,1), der in der Praxis oft zur Beschreibung von Finanzzeitreihen eingesetzt wird. Zuerst werden Kriterien für die Stationarität und für die Existenz und Endlichkeit von Momenten eines GARCH(1,1)-Prozesses erläutert. Danach werden einige in der Literatur vorgeschlagene Erweiterungen des Standardmodells vorgestellt und hinsichtlich der Existenz der stationären Lösungen und Momente untersucht. Anschließend wird im Rahmen der Change-Point-Analyse ein sequentieller Test zum Erkennen von Parameteränderungen eines stationären GARCH(1,1)-Prozesses detailliert beschrieben. Dazu wird das asymptotische Verhalten der entsprechenden Teststatistik untersucht und die Grenzverteilung der zugehörigen Stoppzeit bestimmt. - GRIN - EAN: 09783638392501 - category_path: eBooks Fachbücher Mathematik - person: Natalie Kulenko - erscheinungsdatum: 02.07.2005 - einband: ePUB - Strukturanalyse#Zeitreihen - Kategorie: eBook - bei Thalia.de - E-Books - aus Affilinet Produktdaten



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- 15.99 EUR in stock - Analyse jähriger und unterjähriger Zeitreihen: Markus Krauß, Johannes Raithel - EAN: 09783640923410 - Verlag: GRIN Verlag - Autor: Markus Krauß, Johannes Raithel - Versandkommentar: Lieferung innerhalb 1-4 Werktagen. Versandkostenfrei, wenn Buch oder Hörbuch enthalten ist, sonst 2,95 EUR. Ab 19,90 EUR versandkostenfrei. (Deutschland) - Bücher, Buch, Literatur, Markus Krauß, Johannes Raithel, Analyse jähriger und unterjähriger Zeitreihen, GRIN Verlag - Kategorie: eBooks Wirtschaft - bei Hugendubel.de - eBooks - aus Affilinet Produktdaten



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Studienarbeit aus dem Jahr 2011 im Fachbereich BWL - Unternehmensforschung, Operations Research, Note: 1,0, Fachhochschule Stralsund, Sprache: Deutsch, Abstract: Der Tourismus ist in Deutschland zweifellos ein ökonomischer und gesellschaftlicher Faktor von höchster Bedeutung. In keiner anderen Branche finden so viele Menschen Arbeit und ... - BUSINESS & ECONOMICS / Operations Research analyse zeitreihen - Nonbooks/Sozialwissenschaften, Recht, Wirtschaft/Wirtschaft/Betriebswirtschaft - Analyse jähriger und unterjähriger Zeitreihen: Studienarbeit aus dem Jahr 2011 im Fachbereich BWL - Unternehmensforschung, Operations Research, Note: 1,0, Fachhochschule Stralsund, Sprache: Deutsch, Abstract: Der Tourismus ist in Deutschland zweifellos ein ökonomischer und gesellschaftlicher Faktor von höchster Bedeutung. In keiner anderen Branche finden so viele Menschen Arbeit und ... - EAN: 9783640923410 - bei rheinberg-buch.de inforius-bilder.de - aus belboon Produktdaten



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Studienarbeit aus dem Jahr 2011 im Fachbereich BWL - Unternehmensforschung, Operations Research, Note: 1,0, Fachhochschule Stralsund, Sprache: Deutsch, Abstract: Der Tourismus ist in Deutschland zweifellos ein ökonomischer und gesellschaftlicher Faktor von höchster Bedeutung. In keiner anderen Branche finden so viele Menschen Arbeit und ... - BUSINESS & ECONOMICS / Operations Research analyse zeitreihen - Nonbooks/Sozialwissenschaften, Recht, Wirtschaft/Wirtschaft/Betriebswirtschaft - Analyse jähriger und unterjähriger Zeitreihen: Studienarbeit aus dem Jahr 2011 im Fachbereich BWL - Unternehmensforschung, Operations Research, Note: 1,0, Fachhochschule Stralsund, Sprache: Deutsch, Abstract: Der Tourismus ist in Deutschland zweifellos ein ökonomischer und gesellschaftlicher Faktor von höchster Bedeutung. In keiner anderen Branche finden so viele Menschen Arbeit und ... - EAN: 9783640923410 - bei rheinberg-buch.de inforius-bilder.de - aus belboon Produktdaten



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- Diplomarbeit aus dem Jahr 1993 im Fachbereich Physik - Theoretische Physik, Note: 1,7, Bergische Universität Wuppertal (Theoretische Physik), Veranstaltung: Nichtlineare Dynamik, Sprache: Deutsch, Abstract: In der vorliegenden Arbeit werden anhand von Zeitreihen mit bekannter unterliegender Dynamik die Algorithmen zur numerischen Bestimmung von invarianten dynamischen Größen abgeleitet, implementiert und insbesondere an Messdaten unbekannter Dynamik angewendet. Als bekannte nichtlineare Dynamiken werden erläutert und ausgewertet: das Räuber-Beute-Modell, das Lorenzmodell, die quadratische Ikeda-Abbildung und die kubische Henon-Abbildung. Die analysierten Messdaten stammen von einem Nuclear-Magnetic-Resonance-Laserexperiment. Alle untersuchten nichtlinearen Systeme weisen ein deterministisch chaotisches Verhalten auf. Dabei zeigt sich, dass der durch die Bewegungsgleichungen beschriebene Fluß im Phasenraum auf einen z.T. fraktalen Unterraum - den Attraktor - beschränkt ist. Neben Verfahren zur Rekonstruktion des Phasenraums und des Attaktors aus den Daten, wird eine Methode zur lokal-linearen Rauschunterdrückung für die Präparation von Messdaten im Detail abgeleitet, erläutert und angewendet. Der Schwerpunkt der Arbeit liegt auf der numerischen Bestimmung invarianter dynamischer Größen aus den Daten. Diese Größen charakterisieren die unterliegende nichtlineare Dynamik auf einer Makroskala und erlauben Vergleiche verschiedener Systeme. Die hier betrachteten Invarianten sind: der Lyapunov-Exponent, die verallgemeinerten Renyi-Entropien und die verallgemeinerten (fraktalen) Dimensionen des Attraktors. Die erforderlichen Algorithmen zur Bestimmung der Invarianten werden im Detail erläutert und ihre Wirkungsweise anhand der Ergebnisse kritisch gewürdigt. Die vorliegende Arbeit stellt im Detail den Arbeitsprozess von den (Mess-)Daten zu den invarianten dynamischen Größen dar. - GRIN - EAN: 09783640529834 - category_path: eBooks Fachbücher Physik Astronomie - person: Ingo Hoffmann - erscheinungsdatum: 06.02.2010 - einband: PDF - Chaos#Entropie#Laser#Phasenraum#Zeitreihen#Rauschunterdrückung#Lyapunov#Ikeda#Attraktor#fraktale Dimension#Poincare#Lagrange Funktion#logistische Abbildung#Lorenzattraktor#nichtlineare dynamische Systeme#Noise-Reduction#Nuclear-Magnetic-Resonance#Per - Kategorie: eBook - bei Thalia.de - E-Books - aus Affilinet Produktdaten



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- 10.99 EUR in stock - Auswertung von Zeitreihen mit Methoden der nichtlinearen Dynamik: Ingo Hoffmann - EAN: 09783640529834 - Verlag: GRIN Verlag - Autor: Ingo Hoffmann - Versandkommentar: Lieferung innerhalb 1-4 Werktagen. Versandkostenfrei, wenn Buch oder Hörbuch enthalten ist, sonst 2,95 EUR. Ab 19,90 EUR versandkostenfrei. (Deutschland) - Bücher, Buch, Literatur, Ingo Hoffmann, Auswertung von Zeitreihen mit Methoden der nichtlinearen Dynamik, GRIN Verlag - Kategorie: eBooks Fachthemen Wissenschaft Wissenschaften allgemein - bei Hugendubel.de - eBooks - aus Affilinet Produktdaten



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