Inhaltsangabe: Problemstellung: Die Entwicklung globaler Aktienm???rkte und der darin gehandelten einzelnen Aktienwerte wird bestimmt von Einflu???faktoren aus der unternehmensinternen Wertsch???pfungskette und von dem Diskontinuit???ten ausl???senden situativen Kontext der betrachteten Unternehmen. F???r die Realisation von Gewinnen und zur Absch???tzung zuk???nftiger Gewinnpotentiale ist eine eingehende Diagnose der aktienkursbestimmenden Informationen und Einflu???faktoren notwendig. Die mit der Diagnose verbundene ...
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Inhaltsangabe: Problemstellung: Die Entwicklung globaler Aktienm???rkte und der darin gehandelten einzelnen Aktienwerte wird bestimmt von Einflu???faktoren aus der unternehmensinternen Wertsch???pfungskette und von dem Diskontinuit???ten ausl???senden situativen Kontext der betrachteten Unternehmen. F???r die Realisation von Gewinnen und zur Absch???tzung zuk???nftiger Gewinnpotentiale ist eine eingehende Diagnose der aktienkursbestimmenden Informationen und Einflu???faktoren notwendig. Die mit der Diagnose verbundene Analyse des Ist-Zustandes und Prognose zuk???nftiger Wird-Zust???nde setzt den Einsatz von Instrumenten f???r den mit dieser Aufgabe verbundenen Informationsverarbeitungsproze??? voraus. In der Vergangenheit sind zu diesem Zweck eine Reihe von - in aller Regel nur einen Ausschnitt betrachtenden - Analyse- und Prognoseinstmmenten entwickelt und angewandt worden. Die Betrachtung nur einzelner aktienkursbestimmender Einflu???faktoren erscheint f???r die Prognosequalit???t und des damit einhergehenden m???glichst hohen lnformations- und Sicherheitsgrades als nicht ausreichend. Vor diesem Hintergrund r???ckten Verfahren, die eine weitestgehende Ber???cksichtigung von verf???gbaren Informationen zur Verbesserung der Prognosequalit???t erm???glichen, in das Zentrum des Interesses. Eine M???glichkeit dieses Ziel zu erreichen, k???nnte im Einsatz von K???nstlichen Neuronalen Netzen bei der Aktienkursprognose liegen. Der Einsatz K???nstlicher Neuronaler Netze im ???konomischen Bereich etabliert sich seit dem Ende der achtziger Jahre, nachdem das Hauptinteresse zuvor der Theorie galt. Als Einsatzgebiete sind solche Aufgabenfelder denkbar, f???r die kein oder nur unzureichend deskriptives Wissen zur Probleml???sung zur Verf???gung steht, wodurch der Einsatz konventioneller Algorithmen ausgeschlossen oder zumindest eingeschr???nkt wird. Des weiteren wird den K???nstlichen Neuronalen Netzen eine Lernf???higkeit gegen???ber variierenden Problemfeldern und eine Approximationsf???higkeit bei nur rudiment???rem Datenmaterial zugesprochen.
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