Boosting bei der Analyse von Konjunkturzyklen

Inhaltsverzeichnis

• Einleitung
• Bezeichnungen
• Kapitel 1: Grundlagen
  • 1.1 Das Klassifikationsproblem
  • 1.2 Der CART-Algorithmus
  • 1.3 Das PAC-Lern-Modell
  • 1.4 Das dynamische Modell und die Integration von Hintergrundwissen
• Kapitel 2: Boosting
  • 2.1 Entstehungsgeschichte und Wurzeln von Boosting
  • 2.2 Bisherige Anwendungsgebiete und Bewährung von Boosting
  • 2.3 Erklärung verschiedener Algorithmen
  • 2.4 Gradientenboosting
• Kapitel 3: Wirtschaftliches Szenario
  • 3.1 Beschreibung des RWI-Datensatzes
  • 3.2 Problemstellung des Projektes B3 im Rahmen des SFB 475
  • 3.3 Stand der Forschung bei der Auswertung der RWI-Datensatzes
• Kapitel 4: Implementierung und Anwendung von MART
  • 4.1 Aufrufparameter von MART
  • 4.2 Anwendung auf den RWI-Datensatz
• Kapitel 5: Ergebnis
  • 5.1 Ergebnisdarstellung
  • 5.2 Vergleich von CART und MART
• Kapitel 6: Zusammenfassung und Ausblick

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die Diplomarbeit befasst sich mit der Anwendung von Boosting-Algorithmen, speziell dem MART-Algorithmus, zur Analyse von Konjunkturzyklen. Das Ziel der Arbeit ist es, die Leistungsfähigkeit von Boosting im Vergleich zu klassischen Klassifikationsmethoden wie CART zu demonstrieren und dessen Eignung für die Analyse von ökonomischen Daten aufzuzeigen.

• Klassifikationsmethoden und Entscheidungsbäume
• Boosting-Algorithmen und ihre Anwendung
• Analyse von Konjunkturzyklen anhand ökonomischer Daten
• Vergleich der Performance von CART und MART
• Integration von Hintergrundwissen in die Analyse

Zusammenfassung der Kapitel

Die Einleitung führt in die Thematik der Klassifikation ein und erläutert grundlegende Begriffe wie Entscheidungsbäume und den CART-Algorithmus. Kapitel 2 definiert Boosting und beschreibt verschiedene Boosting-Algorithmen, darunter den MART-Algorithmus, der im weiteren Verlauf der Arbeit angewendet wird. Kapitel 3 stellt den RWI-Datensatz vor und beschreibt dessen Bedeutung für die Analyse von Konjunkturzyklen. Kapitel 4 widmet sich der Implementierung und Anwendung des MART-Algorithmus auf den RWI-Datensatz. Kapitel 5 präsentiert die Ergebnisse der Analyse und vergleicht die Performance von CART und MART.

Schlüsselwörter

Klassifikation, Entscheidungsbaum, CART-Algorithmus, Boosting, MART, Konjunkturzyklen, RWI-Datensatz, ökonomische Daten, Komplexitätsreduktion, multivariate Datenstrukturen.