Multiple nonlinear prediction of S&P500 returns using an ANFIS

Diese Arbeit präsentiert mit dem ANFIS ein Konzept aus dem Machine Learning mit dessen Hilfe die Rendite des S&P500 nichtlinear vorhergesagt wird. In Anlehnung an Welch and Goyal (2008) wird als Vergleichsgröße zur Renditevorhersage der historische Durchschnitt der Rendite verwendet. Das ANFIS wird auf Daten angewendet, welche über 1-jährige Zeiträume und 2-jährige Zeiträume erhoben wurden. Bei der Verwendung der Daten der 1-jährigen Zeiträume gelingt es mit dem ANFIS nicht den historischen Durchschnitt der Rendite als Vergleichsgröße zu schlagen. Angewendet auf die Daten der 2-jährigen Zeiträume ist es jedoch möglich die Vergleichsgröße zu schlagen.

Grantor dc:publisher

Humboldt-Universität zu Berlin, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät

Year dc:date.issued

2015

Author dc:creator

• Winkel, David

• Fuzzylogik
• Fuzzy Inferenz System
• Neurales Netzwerk
• ANFIS
• Machine Learning
• Renditevorhersage
• Fuzzy logic
• fuzzy inference systems
• neural networks
• return prediction

Statement dc:rights

• Namensnennung - Keine kommerzielle Nutzung - Keine Bearbeitung

Licence dc:rights.uri

• http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/de/

Language dc:language.iso

eng

DOI

https://doi.org/10.18452/14236

OAI record oai:identifier

https://edoc.hu-berlin.de/server/oai/request?verb=GetRecord&metadataPrefix=dim&identifier=oai%3Aedoc.hu-berlin.de%3A18452%2F14888