Regressionsanalyse zur Optimierung von künstlichen neuronalen Netzen bei der DAX-Prognose [German]

By Philipp von der Born

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2007 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 2,3, Universit t Bremen, Sprache: Deutsch, Abstract: Der weltweite B rsenhandel ist ein u erst komplexer Wirtschaftsbereich, in dem sich Ver nderungen weder durch mathematische Berechnungen (Formeln) noch durch sichere Faustregeln vorher bestimmen lassen. Dies gilt sowohl f r die Aktienindizes als auch f r alle Aktienwerte. Selbst wenn sich bestimmte Korrelationen zwischen einzelnen Kenngr en (Variablen) unter Ber cksichtigung vorausgegangener B rsenjahre erkennen lassen, k nnen augenblickliche politische Ereignisse, Unruhen, Katastrophen usw. s mtliche Vorhersagetendenzen zunichte machen. Im Bereich der Informatik gibt es seit mehreren Jahrzehnten Bestrebungen, mit k nstlichen neuronalen Netzen (KNN) komplexe Sachverhalte, wie z.B. den B rsenhandel, Aussagen abzuverlangen, die Entscheidungen bez glich solcher Sachverhalte erleichtern sollen. K nstliche neuronale Netzwerke und k nstliche Neuronen haben ihren Ursprung in der Biologie. In der Informatik, dieser Bereich wird heute auch Neuroinformatik genannt, geht es dabei weniger um das Nachbilden nat rlicher neuronaler Netze, sondern um eine Abstraktion von Informationsverarbeitung in einem k nstlichen neuronalen Netz. Erst durch schnelle Computer kann der komplexe Lernprozess von k nstlichen neuronalen Netzen in, z.B. f r den B rsenhandel, akzeptablen Zeitr umen ablaufen. In der vorliegenden Arbeit geht es schwerpunktm ig darum, den Aktienindex DAX vorherzusagen. F r diesen Anwendungsbereich soll die Regressionsanalyse (multiple Regressionsanalyse) dabei helfen, die Ergebnisse der Prognose mit den k nstlichen neuronalen Netzen zu optimieren, in dem aus einer Menge von Variablen die relevantesten extrahiert werden. Ein abschlie ender Vergleich soll zeigen welches Verfahren besser ist. Verglichen werden die k nstlichen neuronalen Netze, die Regressionsanalyse, die k nstlichen neuronalen Netze in Kombination mit der R

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 3638831647
• ISBN13: 9783638831642
• Release Date: November 2007
• Publisher: Grin Verlag
• Length: 78 Pages
• Weight: 0.46 lbs.
• Dimensions: 0.2" x 8.3" x 11.7"