Ökonometrische Prognose von Bankkennzahlen

Die Monografie befasst sich mit der Untersuchung von Methoden zur Prognose wirtschaftlicher Kennzahlen auf der Grundlage der Analyse von Zeitreihen unter den Bedingungen zunehmender Unsicherheit und Volatilität der modernen Wirtschaft. Es werden die theoretischen Grundlagen der Modellierung dynamischer Prozesse beleuchtet und ein systematischer Überblick über klassische statistische Ansätze (AR, ARIMA, exponentielle Glättungsmodelle u. a.) sowie moderner Methoden des maschinellen Lernens, einschließlich neuronaler Netze und Gradienten-Boosting-Algorithmen, gegeben. Besonderes Augenmerk wird auf die Kriterien für die Auswahl eines adäquaten Modells für konkrete wirtschaftliche Rahmenbedingungen, auf Fragen der Datenvorverarbeitung sowie auf die Bewertung der Genauigkeit und Stabilität von Prognosen gelegt.