Neuronale Netze

Abstract

"Anwendungen künstlicher neuronaler Netze (KNN) werden für empirische Analysen nationalökonomischer Problemstellungen verwendet. KNN entstanden als Teilgebiet der Erforschung 'künstlicher Intelligenz', um offenkundig gewordene Beschränkungen traditioneller Ansätze durch stärkere Orientierung an biologischen Prinzipien der Informationsverarbeitung zu überwinden. In dem Beitrag werden das Multilayer-Perceptron mit Backpropagation und das BAM-Netz als spezielle Verfahren aus dem Bereich der KNN vorgestellt. Diese und verwandte Methoden können als Abwandlungen bzw. Verallgemeinerungen gängiger multivariater Verfahren verstanden werden. Die Leistungskraft der neuronalen Verfahren ist noch nicht allgemein getestet. Dennoch existiert bereits eine Vielzahl von Anwendungen u.a. aus den Bereichen der Klassifikationsanalyse, z.B. der Typisierung von Regionen , und der Zeitreihenanalyse. Bereits oft angegangene Probleme sind z.B. die Konjunktur-, die Zinsentwicklungs- und die Wechselkursprognose." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Cite article

Blien, U. & Lindner, H. (1993): Neuronale Netze. Werkzeuge für empirische Analysen ökonomischer Fragestellungen. In: Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik, Vol. 212, No. 5-6, p. 497-521.