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Die Autorin analysiert die Einsatzmöglichkeiten neuronaler Modelle im Bereich der zeitraumorientierten Verteilungsprognosen und entwickelt für den deutschen Aktienindex (DAX) ein Modell zur Prognose von Maßzahlen in Sinne eines Interface-Konzepts.
Dr. Susanne Baun promovierte an der Universität Erlangen-Nürnberg am Lehrstuhl von Prof. Dr. Gerke. Heute ist sie als Partnerin und Leiterin des Geschäftsfeldes Neuronale Netze der Firma INSIDERS TEKNON Wissensbasierte Systeme GmbH in Mainz tätig.
Inhaltsübersicht.- A. Einführung.- 1. State-of-the-Art der Neuronalen Netze in der Finanzmarktanalyse und -prognose als Ausgangspunkt der Problemstellung der Arbeit.- 2. Abgrenzung der Arbeit.- 3. Gang der Untersuchung.- B. Theoretischer Teil.- 1. Grundlagen Neuronaler Netze.- 2. Die Prozeßkette 'Entwicklung - Auswertung - Einsatz' im Rahmen der neuronalen Modellbildung in der Finanzprognose.- 3. Verteilungsprognosen im Rahmen der Interface-Modellierung zwischen Entwicklung und Einsatz neuronaler Modelle.- 4. Entwicklungsmethodologie neuronaler Prognosemodelle in der Finanzprognose.- C. Empirischer Teil.- 1. Prognose von Wahrscheinlichkeitsverteilungen des Deutschen Aktienindex.- 2. Entwicklung des strategienunabhängigen Interface Modells im Rahmen der Prognose von Verteilungsmaßzahlen.- 3. Entwicklung von Benchmark Modellen in Form einer ausgewählten Strategieoptimierung.- 4. Ökonomische Modellbewertung des Interface und der Benchmark Modelle anhand selektiver Auswertungs- bzw. Einsatzstrategien.- D. Resümee.
