Inhaltsangabe: Einleitung: Diese Arbeit widmet sich der Methode der K???nstlichen Neuronalen Netze, um eine Wechselkursprognose vorzunehmen. Bei Neuronalen Netzen handelt es sich um ein neuartiges Verfahren, das sich - stark vereinfacht - an der Arbeitsweise des biologischen Gehirns orientiert. Der Autor entwickelt in dieser Arbeit nachvollziehbar mehrere Neuronale Netze, die anhand realer technischer und fundamentaler Daten aus dem Zeitraum 1991 bis 1998 eine t???gliche 3-Klassen-Prognose (steigt/konstant/f???llt) des DEM ...
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Inhaltsangabe: Einleitung: Diese Arbeit widmet sich der Methode der K???nstlichen Neuronalen Netze, um eine Wechselkursprognose vorzunehmen. Bei Neuronalen Netzen handelt es sich um ein neuartiges Verfahren, das sich - stark vereinfacht - an der Arbeitsweise des biologischen Gehirns orientiert. Der Autor entwickelt in dieser Arbeit nachvollziehbar mehrere Neuronale Netze, die anhand realer technischer und fundamentaler Daten aus dem Zeitraum 1991 bis 1998 eine t???gliche 3-Klassen-Prognose (steigt/konstant/f???llt) des DEM/USD-Wechselkurses erlauben. Zun???chst wird ein kurzer ???berblick ???ber die volkswirtschaftlichen Grundlagen der Wechselkurse gegeben; anschlie???end wird relativ knapp die technische Analyse unter besonderer Ber???cksichtigung mathematisch-statistischer Indikatoren dargestellt. Weiterhin werden die Grundlagen der in dieser Arbeit verwendeten Neuronalen Netze systematisch erl???utert, so dass der auf diesem Gebiet nicht bewanderte Leser f???r das Verst???ndnis keine Sekund???rliteratur ben???tigt. Ein besonderer Schwerpunkt liegt hierbei auf der Darstellung verschiedener Lernverfahren. Die Behandlung anhand des in dieser Arbeit entwickelten konkreten Beispiels erleichtert das Verst???ndnis der komplexen Materie. Abschlie???end werden ein ???berblick ???ber die Prognoseg???te Neuronaler Netze zur Wechselkursprognose in der Literatur gegeben und die Simulationsergebnisse dieser Arbeit vor- gestellt. Die empirischen Daten, die Grundlage der Simulation waren, finden sich in einem gro???en Appendix. Das beste in dieser Arbeit erzielte Prognoseergebnis ist eine Trefferquote von 51,33% (bei einer zuf???lligen Trefferwahrscheinlichkeit von 33,33%). Der Autor ist zuversichtlich, dass sich dieses gute Ergebnis noch weiter verbessern lie???e und liefert hierzu bereits erste Anhaltspunkte in einer abschlie???enden Beurteilung. Inhaltsverzeichnis: Inhaltsverzeichnis: Inhaltsverzeichnisi Abbildungsverzeichnisiii Tabellenverzeichnisiv Abk???rzungsverzeichnisv Symbolverzeichnisvi 1.Einleitung1
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