Prognose makrooekonomischer Zeitreihen | Inhalt & Buchinfos

Alles Wichtige zu Prognose makrooekonomischer Zeitreihen

Mit Prognose makrooekonomischer Zeitreihen liegt ein Buch von Wolfgang Koller vor, das der Kategorie Sachbuch zugeordnet wird und sich für alle eignet, die gezielt nach Literatur mit diesem Schwerpunkt suchen. Der Zusatz Ein Vergleich linearer Modelle mit neuronalen Netzen schärft das Profil von Prognose makrooekonomischer Zeitreihen und unterstützt die thematische Einordnung bereits auf den ersten Blick. Die vorhandene Beschreibung macht deutlich, worauf Prognose makrooekonomischer Zeitreihen den Fokus legt: 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

Einordnung nach Autor, Thema und Ausgabe

Prognose makrooekonomischer Zeitreihen liegt in Deutsch vor, was für die inhaltliche Nutzung ebenso wichtig ist wie für die bibliografische Suche. Der Verlag Peter Lang International Academic Publishers und der Verlagsort Bern liefern zusätzliche Orientierung bei der Einordnung dieser Ausgabe. Wer Literatur aus dem Bereich Sachbuch sucht, findet in Prognose makrooekonomischer Zeitreihen einen gut klassifizierbaren Titel. Im Kontext des Gesamtwerks von Wolfgang Koller lässt sich Prognose makrooekonomischer Zeitreihen gezielt bibliografisch und thematisch einordnen.

Thematische Einordnung von Prognose makrooekonomischer Zeitreihen

Wer wissen möchte, worauf Prognose makrooekonomischer Zeitreihen inhaltlich abzielt, findet in dieser Zusammenfassung einen ersten Ansatzpunkt: 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 Die vorhandenen Tags verdichten die inhaltliche Einordnung des Buches zusätzlich: Economic theory & philosophy, Data analysis: general, Economic growth

Ausgabe, Identifikatoren und Referenzen

Im Open-Library-Kontext ist das Werk über OL20929379W sowie die Editionszuordnungen OL28356123M referenzierbar.

Wichtige Buchdaten im Überblick

1. Ort der Veröffentlichung: Bern
2. Untertitel: Ein Vergleich linearer Modelle mit neuronalen Netzen
3. Externe Work-Referenz: OL20929379W
4. Open-Library-Editions-IDs: OL28356123M
5. Publiziert bei: Peter Lang International Academic Publishers
6. Primäre Kategorie: Sachbuch
7. Umfang: 275 Seiten
8. ISBN-13: 9783631643365
9. Autor beziehungsweise Autoren: Wolfgang Koller
10. Titel: Prognose makrooekonomischer Zeitreihen
11. Sprache: Deutsch
12. Schlagwörter: Economic theory & philosophy, Data analysis: general, Economic growth
13. Inhaltliche Kurzcharakteristik: 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

Auffindbarkeit und bibliografische Präzision

Die Verbindung aus Prognose makrooekonomischer Zeitreihen, Wolfgang Koller, Sachbuch und Economic theory & philosophy, Data analysis: general, Economic growth schafft eine solide Grundlage für eine präzise thematische Suche.

Wichtige Fragen zu Inhalt und Ausgabe

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