By Friedhelm Schwenker (auth.), Professor Dr. Georg Bol, Professor Dr. Gholamreza Nakhaeizadeh, Professor Dr. Karl-Heinz Vollmer (eds.)
Mit der Anwendung klassischer ökonometrischer Verfahren und neuronaler Netze auf praktische und theoretische Fragestellungen im Finanzmarkt befaßt sich dieser Band. Die folgenden Themen werden behandelt: Wechselkursprognosen mit ökonometrischen Methoden und künstlichen neuronalen Netzen, examine und Prognose von Finanzmarktdaten, Beziehungen zwischen Renten- und Aktienmarkt, Simultane Prognose von Aktienkursen, Zinsen und Währungen mit neuronalen Netzen in einem integrierten Modell, Variablenselektion und Prognose, Wechselkursvolatilitäten und Autokorrelationsfunktion bei operationalen Zeitskalen, Prognosevergleich von verschiedenen Verfahren zur Zinsprognose mit Teilnahme von mehreren Forschern und Fortbildungsinstitutionen, Tutorien zur Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz.
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Die vorliegende Arbeit entstand wahrend meiner Tatigkeit als wissenschaftlicher Mitar beiter am Institut fur Steuerungstechnik der Werkzeugmaschinen und Fertigungseinrich tungen (ISW) der Universitat Stuttgart. Mein besonderer Dank gilt Herrn Prof. DrAng. A. Storr fur seine Unterstutzung und seine kritischen Anregungen bei der Erstellung dieser Arbeit sowie fur die Ubernahme des Hauptberichts.
Darstellungen von Gruppen: Mit Berücksichtigung der Bedürfnisse der Modernen Physik
Die Matrizen, die zu Transpositionen gehören, nicht nur (wie bei der natürlichen Darstellung) leicht berechnen, sondern unmittelbar hin schreiben kann. Und die orthogonale Darstellung ist es ja, die bei den Anwendungen quick immer gebraucht wird (IV § five und 6). In VIII § five ist die Freudenthalsche explizite Spindarstellung der Drehgruppe hinzugekommen, die ebenso wie der oben genannte Satz über die Darstellungsgrade bereits in die 1963 erschienene englische Ausgabe des Buches aufgenommen worden struggle.
Nach der Methode der kleinsten Quadrate nebst Anwendung in der Geodsie.
- Galaxien: Aufbau und Entwicklung
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Es geht nun darum, Strukturen in groBen Mengen von La. hochdimensionalen Datenpunkten zu finden. Hierbei stehen folgende Methoden im Vordergrund: • Die Clusteranalyse, die im wesentlichen darauf abzielt, eine groBe Menge von Datenpunkten X C IRn auf wenige reprlisentative Clusterzentren cl , ... , ck E IRn zu reduzieren . • Die multidimensionale Skalierung, bei der die Datenpunkte moglichst distanzerhaltend in einen niedrigdimensionalen Raum IRr abgebildet werden. Typischerweise ist die Reprasentantendimension r = 2 oder r = 3.
Nakheizadeh, 1993] Nakhaeizadeh, G. (1993). Learning Prediction of Time Series. A Theoretical and Empirical Comparison of CBR with some other Approaches. In Proceedings First European Workshop on Case-Based Reasoning (EWCBR-93), pages 149-153. [Nebel and Koehler, 1993] Nebel, B. and Koehler, J. (1993). Plan Modification versus Plan Generation: A Complexity Theoretic Perspective. In Proceedings 7. Workshop Plan en und Konfigurieren. [Paulokat and Wess, 1994] Paulokat, J. and Wess, S. (1994). Planning for Machining Workpieces with a Partial-Order Nonlinear Planner.
Abbildung 3 zeigt die Ergebnisse fUr die gleiche Problemstellung wie in Abbildung 2. Die Kurven gehOren zu den LLM-Netzgr6Ben von N = 40,60,120 und 240 Knoten und zeigen den NRMSE, der sich ergibt, wenn die N Knoten gleichmaBig auf L Kaskadierungschichten mit jeweils NIL Knoten 3 aufgeteilt werden. L reicht dabei von einer bis zu zehn Kaskadierungsstufen. Die Ergebnisse zeigen, daB (i) die optimale Anzahl von Schichten monoton mit der Anzahl der verwendeten Knoten wachst und zu dieser ungefiihr proportional ist; (ii) wenn fUr jede Anzahl von Knoten die entsprechende optimale Anzahl von Schichten verwendet wird, die Leistung monoton mit der Anzahl der verfiigbaren Knoten wachst, und somit auch, als Folge von (i), mit der Anzahl der kaskadierten Schichten.