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Neuronale Netze in der wirtschaftswissenschaftlichen Prognose und Modellgenerierung als Buch
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Neuronale Netze in der wirtschaftswissenschaftlichen Prognose und Modellgenerierung

Eine theoretische und empirische Betrachtung mit Programmier-Beispielen. 'Wirtschaftswissenschaftliche…
Buch (kartoniert)
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 ... weiterlesen
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Neuronale Netze in der wirtschaftswissenschaftlichen Prognose und Modellgenerierung als Buch
Produktdetails
Titel: Neuronale Netze in der wirtschaftswissenschaftlichen Prognose und Modellgenerierung
Autor/en: Carsten Lange

ISBN: 3790800597
EAN: 9783790800593
Eine theoretische und empirische Betrachtung mit Programmier-Beispielen.
'Wirtschaftswissenschaftliche Beiträge'.
Book w. online files/update.
Physica-Verlag HD

29. Oktober 2003 - kartoniert - 364 Seiten

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.

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.

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