Automated Modelling and an SV Machine Applied to Inflation Modelling

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F47813059%3A19240%2F05%3A%230000179" target="_blank" >RIV/47813059:19240/05:#0000179 - isvavai.cz</a>

Result on the web

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

angličtina

Original language name

Automated Modelling and an SV Machine Applied to Inflation Modelling

Original language description

In Support Vector Machines (SVM´s), a non-linear model is estimated based on solving a Quadratic Programming (QP) problem. Dynamic and SVM´s modelling approaches are used for automated specification of a functional form of the model. Based on dynamic modelling, we provide the fit of inflation models in the Slovak Republic and use them as a tool to compare their forecasting abilities with those obtained using SVM´s method. Some methodological contributions are made to dynamic and SVM´s modelling approaches in economics and to their use in data mining systems. The article discusses building a structural model by modelling strategy described as being a "specific to general" methodology. The study discusses, analytically and numerically demonstrates the quality and interpretability of the obtained results. The SVM´s methodology is extended to predict the time series models. In conclusion the article refers to the knowledge about data mining written by Ken Holden.

Czech name

Automatické modelování a SV učící stroj s aplikací na modelování inflace

Czech description

Při identifikaci ekonometrických modelů založených na strojovém učení (SV Machine) parametry modelů jsou kvantifikovány na základě řešení QP (Quadratic Programming) problému. Dynamické a SVM modelovací přístupy se hodnotí z pohledu automatického modelování a z pohledu jejich použití v data miningových systémech. Článek je změřen na zkoumání a kvantifikaci ekonometrických strukturálních modelů. Je poskytnutý odhad parametrů dynamického modelu inflace Slovenské republiky, který byl použit jako alternativapro porovnání aproximačních a predikčních výsledků oproti modelu založeném na strojovém učení (SVM modelování). Článek poskytuje, diskutuje, analyticky demonstruje a interpretuje kvalitu získaných výsledků. SVM metoda je rozšířená na predikci časových řad. Diskutuje se konstrukce strukturálního modelu strategii známou pod označením jako "specific to general" metoda. V závěru článek se odvolává na poznatky Kena Holdena o datamingových systémech.

Type

J_x - Unclassified - Peer-reviewed scientific article (Jimp, Jsc and Jost)

CEP classification

AH - Economics

OECD FORD branch

—

Project

<a href="/en/project/GA402%2F05%2F2768" target="_blank" >GA402/05/2768: Advanced statistical and econometric techniques for modelling and forecasting of economic time series</a><br>

Continuities

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Publication year

2005

Confidentiality

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Name of the periodical

ECON 05 /selected research papers/

ISSN

0862-7908

e-ISSN

—

Volume of the periodical

neuvdeno

Issue of the periodical within the volume

2005

Country of publishing house

CZ - CZECH REPUBLIC

Number of pages

13

Pages from-to

214-226

UT code for WoS article

—

EID of the result in the Scopus database

—