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Latente Variable, die beobachtbare Variable beeinflussen, selbst aber nicht direkt beobachtbar sind, entweder weil die beobachtbaren Größen mit Meßfehlern behaftet sind oder weil sie selbst direkt beobachtbaren und meßbaren Variablen nicht direkt entsprechen, wurden lange Zeit in der modernen Ökonometrie nicht beachtet. Besondere Bedeutung kommt der Verwendung von latenten Variablen zu, wenn die unternehmerischen Erwartungen im Rahmen eines simultanen Entscheidungsbildungsprozesses auf der Grundlage von quantitativem und qualitativem Datenmaterial modelliert werden. In der vorliegenden Arbeit wird die Theorie linearer latenter Kovarianzstrukturmodelle mit gemischtverteilten qualitativen und quantitativen Indikatoren und stetigen normalverteilten latenten Faktoren auf ein empirisches Preis- und Produktionsplanungsmodell mit Lagerhaltung übertragen. Im Vordergrund steht die Frage, welche Bedeutung die Existenz von Lager- und/oder Auftragsbeständen im Rahmen der intertemporalen Entscheidungsbildung besitzt, wenn insbesondere Unsicherheit in den Erwartungen über die künftige kurz- bzw. langfristige Entwicklung der innen- und außenwirtschaftlichen Nachfrage sowie der Kostenfaktoren besteht. Im Rahmen eines komparativ-statistischen und dynamischen latenten Strukturansatzes wird anschließend das Unternehmensverhalten von deutschen und französischen Unternehmen international vergleichend analysiert.
Anwendung --- deutschen --- Entwicklungen --- französischen --- Gewerbes --- Indikatorvariablen --- Kovarianzstrukturmodelle --- Krader --- Lageranpassungsverhaltens --- latenter --- linearer --- mikroempirisches --- Modell --- Neuere --- Preis --- Produktions --- qualitativen --- quantitativen --- Theorie --- Unternehmen --- Verarbeitenden
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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
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