Genetisches Programmieren als neues Instrumentarium zur Prognose makroökonomischer Größen : Anwendungen auf Inflationsraten und Wechselkurse

Die vorliegende Dissertation untersucht, ob sich das GenetischeProgrammieren als ein neues Instrument zur Vorhersage monetärer Größen eignet. Hierzu wurde auf der Grundlage des Matrizenrechenprogramms GAUSS ein entsprechendes Computerprogramm entwickelt. Das mit GP GAUSS bezeichnete Programm wird zunächst auf nichtlineare dynamische Prozesse angewendet und mit den Ergebnissen anderer Genetischer Programme verglichen. Im Anschluß an eine Sensitivitätsanalyse wird GP GAUSS auf die Prognose von Inflations- und Wechselkursraten angewendet, wobei für die Inflationsprognosen der Mishkin Ansatz und für die Wechselkursprognosen monetaristische und portfoliobasierte Wechselkursmodelle zugrundeliegen

Microscopic models of financial markets

This review deals with several microscopic models of financial markets which have been studied by economists and physicists over the last decade: Kim-Markowitz, Levy-Levy-Solomon, Cont-Bouchaud, Solomon-Weisbuch, Lux-Marchesi, Donangelo-Sneppen and Solomon-Levy-Huang. After an overview of simulation approaches in financial economics, we first give a summary of the Donangelo-Sneppen model of monetary exchange and compare it with related models in economics literature. Our selective review then outlines the main ingredients of some influential early models of multi-agent dynamics in financial markets (Kim-Markowitz, Levy-Levy-Solomon). As will be seen, these contributions draw their inspiration from the complex appearance of investors' interactions in real-life markets. Their main aim is to reproduce (and, thereby, provide possible explanations) for the spectacular bubbles and crashes seen in certain historical episodes, but they lack (like almost all the work before 1998 or so) a perspective in terms of the universal statistical features of financial time series. In fact, awareness of a set of such regularities (power-law tails of the distribution of returns, temporal scaling of volatility) only gradually appeared over the nineties. With the more precise description of the formerly relatively vague characteristics (e.g. moving from the notion of fat tails to the more concrete one of a power-law with index around three), it became clear that financial markets dynamics give rise to some kind of universal scaling laws. Showing similarities with scaling laws for other systems with many interacting subunits, an exploration of financial markets as multi-agent systems appeared to be a natural consequence. This topic was pursued by quite a number of contributions appearing in both the physics and economics literature since the late nineties. From the wealth of different flavors of multi-agent models that have appeared by now, we discuss the Cont-Bouchaud, Solomon-Levy-Huang and Lux-Marchesi models. Open research questions are discussed in our concluding section. --

Genetisches Programmieren als neues Instrumentarium zur Prognose makroökonomischer Größen : Anwendungen auf Inflationsraten und Wechselkurse

Die vorliegende Dissertation untersucht, ob sich das GenetischeProgrammieren als ein neues Instrument zur Vorhersage monetärer Größen eignet. Hierzu wurde auf der Grundlage des Matrizenrechenprogramms GAUSS ein entsprechendes Computerprogramm entwickelt. Das mit GP GAUSS bezeichnete Programm wird zunächst auf nichtlineare dynamische Prozesse angewendet und mit den Ergebnissen anderer Genetischer Programme verglichen. Im Anschluß an eine Sensitivitätsanalyse wird GP GAUSS auf die Prognose von Inflations- und Wechselkursraten angewendet, wobei für die Inflationsprognosen der Mishkin Ansatz und für die Wechselkursprognosen monetaristische und portfoliobasierte Wechselkursmodelle zugrundeliegen