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In dieser Arbeit wird die Eignung des Instrumentariums der
neuronalen Netze, im Konkreten der autoregressiven
Neuronale-Netz-Modelle (ARNN), zur Modellierung und Prognose von
makrooekonomischen Zeitreihen untersucht und mit jenen der
autoregressiven (AR) und autoregressiven Moving-Average-Modelle
(ARMA) verglichen. Als beispielhaftes Anwendungsgebiet werden die
beiden monatlichen Zeitreihen der oesterreichischen
Arbeitslosenrate und des oesterreichischen
Industrieproduktionsindex herangezogen. Die Arbeit beinhaltet eine
Reihe von Erweiterungen an den Methoden und Algorithmen im
Zusammenhang mit der ARNN-Modellierung, die durch die besonderen
Herausforderungen bei der Modellierung und Prognose von
makrooekonomischen Zeitreihen motiviert sind. Eine
Evaluationsstudie zum Vergleich der Gute von Mehr-Schritt-Prognosen
verschiedener Modellierungsstrategien wird durchgefuhrt.
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