Mit der Anwendung klassischer ökonometrischer Verfahren und neuronaler Netze auf praktische und theoretische Fragestellungen im Finanzmarkt befaßt sich dieser Band. Die folgenden Themen werden behandelt: Wechselkursprognosen mit ökonometrischen Methoden und künstlichen neuronalen Netzen, Analyse und Prognose von Finanzmarktdaten, Beziehungen zwischen Renten- und Aktienmarkt, Simultane Prognose von Aktienkursen, Zinsen und Währungen mit neuronalen Netzen in einem integrierten Modell, Variablenselektion und Prognose, Wechselkursvolatilitäten und Autokorrelationsfunktion bei operationalen Zeitskalen, Prognosevergleich von verschiedenen Verfahren zur Zinsprognose mit Teilnahme von mehreren Forschern und Fortbildungsinstitutionen, Tutorien zur Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz.

Aus dem Inhalt: Künstliche neuronale Netze: Ein Überblick über die theoretischen Grundlagen.- Fallbasiertes Schließen in der Finanzwelt: Eine echte Alternative zu Neuronalen Netzen?- Anwendungen neuronaler Netze.- Wechselkursprognose: Fehlerkorrekturmodelle im Vergleich mit Neuronalen Netzen.- Finanzmarktprognosen mit Neuronalen Netzen - Anforderungsprofil aus der Sicht eines Anwenders.- Nichtparametrische Verfahren zur Analyse und Prognose von Finanzmarktdaten.- Kointegration von Aktien- und Rentenmarkt.- Einsatz integrierter Modelle für die simultane Prognose von Aktienkursen, Zinsen und Währungen für mehrere Länder mit Neuronalen Netzen.- Analyse und Vorhersage von Finanzmarktdaten.- Prognosevergleich: Verschiedene Verfahren zur Zinsprognose: Ein methodischer Prognosegütevergleich.- Einfache ökonometrische Benchmark für den Prognosevergleich.- Zinsanstieg 1994: Eine fundamentale Erklärung mit Hilfe eines ökonometrischen Modells.- Bayes'sche Modelle zur Prognose des langfristigen Zinssatzes in Deutschland.- Zinsprognose mit unvariater nichtparametrischer Zeitreihenanalyse.- Prognose der Rendite 10jähriger Bundesanleihen mit Neuronalen Netzen.