Application of support vector machines to the modelling and forecasting of inflation

Result code in IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F47813059%3A19240%2F06%3A%230001868" target="_blank" >RIV/47813059:19240/06:#0001868 - isvavai.cz</a>
Result on the web
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Result language
angličtina
Original language name
Application of support vector machines to the modelling and forecasting of inflation
Original language description
In Support Vector Machines (SVM's), a non-linear model is estimated based on solving a Quadratic Programming (QP) problem. Based on work [1] we investigate the quantifying of econometric structural model parameters of inflation in Slovak economics. The theory of classical Phillips curve [7] is used to specify a structural model of inflation. We provide the fit of the models based on econometric approach for the inflation over the period 1993-2003 in the Slovak Republic, and use them as a tool to comparetheir approximation and forecasting abilities with those obtained using SVM's method. Some methodological contributions are made for SVM implementations to the causal econometric modelling. The SVM's methodology is extended for economic time series forecasting.
Czech name
Aplikace SVM strojového učení na modelování inflace
Czech description
Ve SVM (Support Vector Machine) učení je odhad parametrů nelineárního modelu založen na řešení metodou kvadratického programování. Na tomto principu se v článku odhadují parametry nelineárního modelu časové řady inflace SR za roky 1993-2003 a porovnává se aproximační a predikční přesnost této metody s kauzálním modelem založeným na klasické Phillipsově křivce. Metoda SVM se rozšiřuje pro predikci ekonomických časových řad.

Publication year
2006
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Similar results(10)