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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 mi

Economic forecasting. --- Neural networks (Computer science) --- Artificial neural networks --- Nets, Neural (Computer science) --- Networks, Neural (Computer science) --- Neural nets (Computer science) --- Artificial intelligence --- Natural computation --- Soft computing --- Economics --- Forecasting --- Economic indicators --- ARNN-Modelle --- Güte von Mehr-Schritt-Prognosen --- Koller --- linearer --- makroökonomischen --- makroökonomischer --- Modelle --- Netzen --- neuronalen --- Nicht-Linearität --- Prognose --- Vergleich --- Zeitreihe --- Zeitreihen --- Zeitreihenanalyse