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Kombination Knstlicher Neuronaler Netze
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Wechselkursprognosen gelten als uerst problematisch. Knstliche Neuronale Netze werden in solch schwierigen Fllen hufig eingesetzt, denn sie bieten sich an, um nichtlineare Zusammenhnge im konomischen Kontext zu untersuchen. Allerdings knnen einzelne Knstliche Neuronale Netze ihrer Aufgabe oft nicht gerecht werden. Frank Richter zeigt, dass sich bessere Prognosen erstellen lassen, wenn statt eines einzelnen Modells eine Modellkombination verwendet wird, die die Strken einzelner Modelle nutzt, ihre Schwchen hingegen weitestgehend ausschaltet. Er prsentiert Mglichkeiten der Kombination Knstlicher Neuronaler Netze und belegt anhand einer empirischen Untersuchung zur Vorhersage der Relation zwischen US-Dollar und DM die Vorteile von Kombinationsmodellen. Es zeichnet sich ab, dass fr Wechselkursprognosen die Verwendung einer adquaten Nutzenfunktion eine wichtige Rolle spielt.
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