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Full Description
Frank Richter prasentiert Moglichkeiten der Kombination Kunstlicher Neuronaler Netze und belegt anhand einer empirischen Untersuchung zur Vorhersage der Relation zwischen US-Dollar und DM die Vorteile von Kombinationsmodellen.
Contents
1 Einleitung.- 1.1 Problemstellung.- 1.2 Kapitelübersicht.- 2 Prognose einer ökonomischen Zeitreihe.- 2.1 Prognosen und Modelle.- 2.2 Wechselkursprognosen.- 3 Optimale Modelle.- 3.1 Der bedingte Erwartungswert.- 3.2 Separierung des Inputraumes.- 3.3 Bias-Varianz-Dilemma.- 4 Fehlermaße.- 4.1 Der quadratische Fehler.- 4.2 Die mittlere absolute Abweichung.- 4.3 Sharpe-Ratio.- 5 Kombinationsmodelle.- 5.1 Kombination einzelner Modelle.- 5.2 Kombination von Modulen.- 5.3 Gruppen-Ansatz versus modularer Ansatz.- 6 Künstliche Neuronale Netze.- 6.1 Struktur und Funktionsweise von KNN.- 6.2 Abbildungskapazität.- 6.3 KNN zur Funktionsapproximation.- 6.4 Lernen mit KNN.- 6.5 Datenvorverarbeitung.- 6.6 Lernverfahren für KNN.- 6.7 Komplexitätskontrolle.- 7 Prognose einer Finanzzeitreihe mit KNN.- 7.1 Finanzzeitreihe USD/DEM.- 7.2 Monte-Carlo-Simulation.- 7.3 Inputs.- 7.4 Beispieldaten.- 7.5 Topologie.- 7.6 Lernverfahren.- 7.6.2 Abbruchkriterium.- 7.7 Performance-Maße für die Prognosemodelle.- 7.8 Ergebnisse des Trainings.- 7.9 Modellauswahl.- 7.10 Unterschiedliche Fehlermaße.- 7.11 Modellkombination mit einzelnen KNN.- 8 Mixture Density Networks.- 8.1 Inverse Probleme.- 8.2 Aufbau eines MDN-Modells.- 8.3 Beispielmodelle für ein inverses Problem.- 8.4 Modellierung USD/DEM mit MDN.- 9 Evolution von KNN und MDN.- 9.1 Genetische Algorithmen.- 9.2 Evolution von MDN-Modellen.- 9.3 Anwendung.- 10 Schlussbetrachtungen.
