A rank-order test on the statistical performance of neural network models for regional labor market forecasts
Beschreibung
Auf der Basis eines Panels von 439 deutschen Kreisen werden die Leistungen verschiedener Modelle Neuraler Netze als Vorhersageinstrumente für regionales Beschäftigungswachstum evaluiert und verglichen. Aufgrund relevanter Unterschiede bei der Verfügbarkeit der Daten zwischen Ostdeutschland und Westdeutschland, werden die Modelle getrennt für beide Landesteile berechnet. Die Vergleiche der Modelle und ihrer Ex-post-Vorhersagen werden mittels eines nicht-parametrischen Tests, der Friedmann-Statistik, durchgeführt. Die Friedmann-Statistik überprüft die Konsistenz der gewonnenen Modellresultate in Bezug auf ihre Rangordnung. Weil es keine Hypothese für eine normale Verteilung gibt, stellt diese Methode einen interessanten Ersatz für die übliche Varianzanalyse dar. (IAB)
Zitationshinweis
Patuelli, Roberto, Simonetta Longhi, Aura Reggiani, Peter Nijkamp & Uwe Blien (2007): A rank-order test on the statistical performance of neural network models for regional labor market forecasts. In: The Review of Regional Studies, Jg. 37, H. 1, S. 64-81.