Bernd Ebersberger

Genetische Programmierung (eBook, PDF)

Ein Instrument zur empirischen Fundierung ökonomischer Modelle

• Format: PDF

Produktbeschreibung

Ökonomische Modellierung ist häufig der Kritik ausgesetzt, sie sei realitätsfern. Welche Möglichkeiten gibt es, sie realitätsnäher zu gestalten? Bernd Ebersberger stellt ein quantitatives Verfahren vor, das der Erstellung realistischer ökonomischer Modelle dient. Er untersucht, wie die Genetische Programmierung, eine Methode aus der künstlichen Intelligenzforschung, nutzbar gemacht werden kann, um zu wirklichkeitsnahen Modellen zu gelangen. Der Autor zeigt die wissenschaftstheoretischen Wurzeln der ökonomischer Modellierung auf und setzt sich kritisch mit ihrem derzeitigen Stand auseinander. Es wird deutlich, dass der Kernpunkt einer realistischen Darstellung die empirische Fundierung der in den Modellen unterstellten Zusammenhänge ist. Daher werden Kriterien für Verfahren erarbeitet, die diese empirische Fundierung leisten können, und es wird dargelegt, dass die Genetische Programmierung ein geeignetes Verfahren ist. Zahlreiche Beispiele und Beispielanwendungen veranschaulichen die Arbeit, und der im Anhang angegebene Quell-Code einer Genetischen Programmierungs-Routine ermöglicht dem Leser, die Genetische Programmierung selbst einzusetzen.

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Produktdetails

• Verlag: Deutscher Universitätsvlg
• Seitenzahl: 312
• Erscheinungstermin: 29. Juli 2013
• Deutsch
• ISBN-13: 9783663101390
• Artikelnr.: 53291477

Autorenporträt

Dr. Bernd Ebersberger promovierte bei Prof. Dr. Horst Hanusch am Lehrstuhl für Volkswirtschaftslehre V der Universität Augsburg. Er ist derzeit als Senior Researcher im Technical Research Center of Finland (VTT) tätig.

Inhaltsangabe

1 Einführung.- 2 Evolutorische Herausforderung.- 3 Methodisches zur Erklärung.- 4 Deduktive Erklärung im Kontext der evolutorischen Ökonomik.- 5 Anforderungen an ein Instrument zur empirischen Fundierung.- 6 Genetische Programmierung - Idee und Hintergrund.- 7 Genetische Programmierung - Grundkonzepte.- 8 Genetische Programmierung - ökonomische Anwendungen.- 9 GP als Instrument zur empirischen Fundierung.- 10 Empirische Fundierung - Erklärung der twin peaks.- 11 Schlussbetrachtung und Ausblick.- A Implementation.- A.1 Hilfsroutinen.- A.2 Erzeugen der ersten Population.- A.3 Genetische Operatoren.- A.4 Bestimmung der Fitness.- A.5 Erzeugen der nächsten Generation.- A.6 Hauptroutine des GP-Algorithmus.- A.7 Code der Illustrationen.- B Simulationsergebnisse.