Automated Modelling and an SV Machine Applied to Inflation Modelling
Result 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.
Keywords
data miningstructural and automated modellingSVM modeltime series forecasting
The result's identifiers
Result code in IS VaVaI
Result on the web
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternative languages
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.
Classification
Type
Jx - Unclassified - Peer-reviewed scientific article (Jimp, Jsc and Jost)
CEP classification
AH - Economics
OECD FORD branch
—
Result continuities
Project
Continuities
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Others
Publication year
2005
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data specific for result type
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
—
Basic information
Result type
Jx - Unclassified - Peer-reviewed scientific article (Jimp, Jsc and Jost)
CEP
AH - Economics
Year of implementation
2005