Part I Conceptualization and Definition of Evolutions of Economies in Four General Equilibrium Frameworks

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1 Contents 1 General Introduction 1 2 Notations and Mathematical Preliminaries 13 Part I Conceptualization and Definition of Evolutions of Economies in Four General Equilibrium Frameworks 3 Introduction to Part I 27 4 Evolutions in the Traditional Walrasian Exchange Equilibrium. Framework, Evolutions Based on the Model of an Exchange Economy by Arrow and Hahn Evolutions Based on Dierkers Version of the Model of an Exchange Economy Evolutions Based on a Model of a Large Exchange Economy Evolutions in an Exchange Equilibrium Framework Without Walras' Law and Homogeneity Evolutions Based on a Model of an Exchange Economy Without Walras' Law and Homogeneity Evolutions Based on a Model With Weakened Boundary Assumptions 54 6 Evolutions in a General Equilibrium Framework With Production, Taxes, and Subsidies Evolutions Based on a General Equilibrium Model With Production and Taxes Evolutions Based on a General Equilibrium Model With Production, Taxes, and Subsidies. 68

2 VI Contents 7 Evolutions in the Temporary Fixprice Equilibrium Framework Evolutions Based on a Quantity Constrained Micromoclel With Effective Demand ä la Benassy Evolutions Based on a Quantity Constrained Multi-Sectoral Model 77 8 Conclusions 87 Part II Formal Analysis 9 Introduction to Part II Near-Equilibrium Paths Existence of Joining Equilibrium Components and of Near-Equilibrium Paths for Each Type of Evolution From Parti A Criterion for Identifying Points on Joining Equilibrium Components Equilibrium Paths Approximating Evolutions of Exchange Economies With Nice Equilibrium Paths Based on Dierker's Model from Section Polynomial Approximating Exchange Evolutions Piecewise Linear Approximating Exchange Evolutions Approximating Evolutions With Equilibrium Paths for the Other Basic Models From Part I A Strong Connectedness Result for the Graphs of the Equilibrium Correspondences of the Basic Models From Part I Economic Refinements of the Notion of an Evolution of Economies Course Evolutions and Connection Evolutions New and Old Commodities The Structure of the Equilibrium Price Set of an Evolution of Exchange Economies Comparison With Related Results in the Literature Studies of the Graph of the Walras Correspondence The Regular Approach Conclusions 175

3 Contents VII Part III Economic Analysis 16 Introduction to Part III Applications of the Analytical Results From Part II in the Economist's Laboratory Extending the Path-Following Method to the Computation of Equilibria of Non-Regular Economies Generalizing Comparative Statics to Economies With Multiple Equilibria The Method of Kinetic Analysis of Evolving Economies in Historical Time Evolving Economies in Historical Time Evolving Economies in Discrete Historical Time Alternative Models of Evolving Economies in Continuous Historical Time Flow Commodity Models of Piecewise Continuously Balanced Evolving Economies The Frequency Model of a Piecewise Continuously Balanced Evolving Economy Time Consuming Equilibrium Adjustment Processes Frictionless Tuning of Coordination Signals in Evolving Economies in Continuous Historical Time General Conceptualization Frictionless Tuning in the Quantity Constrained Multi-Sectoral Model From Chapter Frictionless Tuning in the General Equilibrium Framework With Production, Taxes, and Subsidies From Chapter Conclusions 223 Part IV General Conclusions and Outlook 21 General Conclusions and Outlook 227 Appendix A 231 Appendix B 241 Appendix C,. _ 259

4 VIII Contents References Subject Index 271

5 Inhalt 2.1 Was ist Data Mining? Data Mining, KDD und Business Intelligence KDD-Prozessmodelle Übersicht Data-Mining-Verfahren Erfolgreiche Anwendung von Data Mining Datenanalyse in SAP NetWenvec Bl Zusammenfassung Die APD Workbench Aufbau der APD Workbench Eingangsdaten für eine Analyse: Datenquellen Durchführung einer Analyse: Transformationen Ergebnisdaten einer Analyse: Datenzieie Ein einfaches Beispiel für einen Analyseprozess, Standardfunktionen zur Datenanalyse Sonderfunktionalitäten in der APD Workbench Individuelle Anwendungshierarchien Versteckte Funktionen Verwaltung neuer Anwendungen, Data Mining Workbench Aufbau der DM Workbench Verwaltung der Data-Mining-Modelle Anlegen eines Data-Mining-Modells Modelfergebnfsse eines Data-Mining- Modeffs Integration in die Datenbewirtschaftung Einsatz von Jobs (HintergrundVerarbeitung) Analyseprozess ausführen mit ABAP 137?'

6 Inhalt Aufruf aus einer Prozesskette Empfehlungen Zusammenfassung Die Clusteranalyse Anwendungsbeispiele für eine Clusteranalyse Ähnlichkeit und Kompaktheit Ablauf einer Clusteranalyse Verfahrensvarianten einer Clusteranalyse Konfiguration einer Clusteranalyse in SAP NetWeaver Bl Durchführung einer Clusteranalyse in SAP NetWeaver Bl Neue Zuordnungen einer trainierten Clusteranalyse Die ABC-Analyse Anwendungsbeispiele für eine ABC-Analyse Ablauf einer ABC-Analyse Konfiguration einer ABC-Analyse in SAP NetWeaver Bl Durchführung" einer ABC-Analyse in SAP NetWeaver Bl Das Scoring-Verfahren Anwendungsbeispiele für ein Scoring- Verfahren Ablauf eines Scoring-Verfahrens Konfiguration eines Scoring-Verfahrens in SAP NetWeaver Bl Durchführung eines Scoring-Verfahrens in SAP NetWeaver Bl Die Assoziationsanalyse Anwendungsbeispiele für eine Assoziationsanalyse Ablauf einer Assoziationsanalyse Konfiguration einer Assoziationsanalyse in SAP NetWeaver Bl 213 8

7 4.4.4 Durchführung einer Assoziationsanalyse in SAP NetWeaver Bl Zusammenfassung Der Entscheidungsbaum Anwendungsbeispiele für einen Entscheidungsbaum Aufbau eines Entscheidungsbaums Konfiguration eines Entscheidungsbaums in SAP NetWeaver Bl Analyse mit einem Entscheidungsbaum in SAP NetWeaver Bl Die Regressionsanalyse Anwendungsbeispiele für eine Regressionsanalyse Berechnung einer einfachen Regressionsanalyse r Güte einer Regressionsanalyse Modellierung einer Regressionsanalyse Konfiguration einer Regressionsanalyse in SAP NetWeaver Bl Durchführung einer Regressionsanalyse in SAP NetWeaver Bl Integriertes Gesamtbeispiel Ausgangssituation und Zielsetzung Training des Entscheidungsbaums- Analyseschritt 1a Training des Regressionsmodells- Analyseschritt 1 b Anwendung der trainierten Modelle Analyseschritt Zusammenfassung, Evolutionäre Algorithmen Das Vorbild der Evolution Wie funktioniert ein evolutionärer Algorithmus? 285

8 Inhalt S Erfolgreiche Anwendung und Modellierung Varianten evolutionärer Algorithmen 292 Clusteranalyse mit Mutations-Selektionsverfahren Modellierung des Mutations- Selektionsverfahrens Implementierung In SAP NetWeaver Integration in den APD Ergebnisse des Clustering-Problem 6A 304 Clusteranalyse mit Threshold Accepting Modellierung des Threshold-Accepting- Verfahrens Implementierung in SAP NetWeaver Ergebnisse des Clustering- Problem 6A 309 Neuronale Netze Wie funktioniert ein neuronales Netz? Erfolgreiche Anwendungen 312 Clusteranalyse mit einer selbstorganisierenden Karte (SOM) Wie funktioniert eine SOM? Implementierung in SAP NetWeaver Ergebnisse des Clustering- Problem 6B Ergebnisse des Clustering-Problem 6C Ergebnisse des Clustering-Problem 6D 328 Zusammenfassung 330 B Daten für das Fallbeispiel 339 A.1 Daten des Jntegrationsbeispiels für das Problem 5C A.2 Funktionsbaustein Clustering Mutations- Selektionsverfahren 343 A.3 Funktionsbaustein Clustering SOM 354 Literaturverzeichnis 365 B.1 Literaturempfehlungen 365 B.2 Quellen 366 Die Autoren 369 Index

9 PPN: Titel: Data Mining in SAP NetWeaver BI : [Data-Mining-Modelle entwickeln, umsetzen und anwenden; detaillierte Darstellung des Analyseprozessdesigners(APD); mit zahlreichen, leicht nachvollziehbaren Beispielen] / Martin Kießwetter; Dirk Vahlkamp Bonn : Galileo Press, 2007 ISBN: Gb.EUR 69.90, EUR (AT), sfr Bibliographischer Datensatz im SWB-Verbund

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