Finanzmarktanwendungen neuronaler Netze und ökonometrischer Verfahren

Das Buch befaßt sich mit der Anwendung klassischer ökonometrischer Verfahren und neuronaler Netze auf Fragestellungen im Finanzmarkt. Dabei werden Methoden und Ergebnisse aus dem praktischen und theoretischen Bereich dargestellt. Folgende Themen werden behandelt: Kurzfristige Wechselkursprognosen mit künstlichen neuronalen Netzen, ökonometrische Schätzmethoden für neuronale Netze, Gegenüberstellung von Fehlerkorrekturmodellen und neuronalen Netzen für Zinsprognosen, Analyse der Kündigungspolitik von Bund, Bahn und Post, ein Kointegrations- und Fehlerkorrekturmodell für die Geldnachfrage (M3) in Deutschland, ein nichtparametrischer Ansatz zur Schätzung der Zeitstruktur, Modellierung von Zeitstruktur-Dynamiken mit Stochastischen Prozessen, makroökonomische Faktoren und Aktienselektion, Optimieren von neuronalen Netzen für den Einsatz zur Prognose in der Ökonomie, Aktienkursprognose mit statistischen Verfahren und neuronalen Netzen, Eignung neuronaler Netze zur Prognose in der Ökonomie, Paradigma neuronale Netze, Vergleich künstlicher neuronaler Netze und statistischer Verfahren zur kurzfristigen Aktienkursprognose.

Inhalt
Kurzfristige Wechselkursprognosen mit Künstlichen Neuronalen Netzwerken.- Ökonometrische Schatzmethoden für neuronale Netze.- Zinsprognosen: Fehlerkorrekturmodelle vs. Neuronale Netze.- Analyse der Kündigungspolitik von Bund, Bahn und Post.- A Cointegration and Error Correction Model of the Demand for Money (M3) in Germany.- A Non-parametric Approach to Term Structure Estimation.- Modelling of Term Structure Dynamics Using Stochastic Processes.- Makroökonomische Faktoren und Aktienselektion.- Das Optimieren von Neuronalen Netzen für den Einsatz zur Prognose in der Ökonomie.- Aktienkursprognose mit statistischen Verfahren und Neuronalen Netzen: Ein Systemvergleich.- Die Eignung Neuronaler Netze zur Prognose in der Ökonomie.- Das Paradigma Neuronale Netze/Konnektionismus: Einige Anmerkungen und Hinweise zu Anwendungen.- Kurzfristige Aktienkursprognose Vergleich Künstlicher Neuronaler Netze und statistischer Verfahren.- Autorenverzeichnis.