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Neuronale Netze in Vorhersage der Rentabilitaet von Finanzlagen

Neuronale Netze sind eine der Methoden künstlicher Intelligenz, die nach der Struktur des menschlichen Gehirns modelliert worden sind. Forschungsergebnisse zahlreicher Autoren haben einige positive Eigenschaften von neuronalen Netzen ausgewiesen, die dieser Methode den Vorrang vor den anderen Techniken geben: Fähigkeit, unzulängliche, ungewisse Daten zu analysieren und die Fähigkeit Probleme zu lösen, bei denen die Lösung nicht klar einzusehen ist, Fähigkeit auf Vorinformationen zu lernen. Neuronale Netze finden ihre Anwendung bei Problemlösungen im Finanz- und Investitionsbereich. Unter den häufigsten sind: Vorhersage von Rentabilität/Bankrott des Unternehmens, verschiedene Risikokalkulationen (beim Gewähren hypothekarischer und anderer Kredite, Obligationskurse, u.ä.), Vorhersage auf dem Warenmarkt und auf der Wertpapierbörse (Aktienkurse, Warenverkauf, u. ä.), Finanzielle Prognosen (Vorhersagen von Zeitreihen). Die neuere Forschung richtet sich auf holographische neuronale Netze, Anwendung eines stufenartigen (conjugate gradient) Algorithmus mit dem Ziel der Fehlerverringerung, und anderer, meistens kombinierter Verfahren zur Verbesserung der Effizienz. Integriert mit Expertensystemen und anderen Methoden der künstlichen Intelligenz, ist diese Methode sicherlich ein unumgänglicher Teil intelligenter Systeme für die Entscheidungsunterstüzung.

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