Comparison of Statistical Models Against an SVM Model for Wages Time Series Modeling and Forecasting

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F47813059%3A19240%2F08%3A%230000835" target="_blank" >RIV/47813059:19240/08:#0000835 - isvavai.cz</a>

Result on the web

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

angličtina

Original language name

Comparison of Statistical Models Against an SVM Model for Wages Time Series Modeling and Forecasting

Original language description

In Support Vector Machines (SVM´s), a non-linear model is estimated based on solving a Quadratic Programming (QP) problem. SWM learning actually minimize confidence interval, estimation error (Vapnik-Chervonenkis dimension) and the empirical risk (approximation error), whereas in the Box-Jenkins method the ARMA model orders to be fitted are determined using an Akaike´s (AIC) or Bayesian (BIC) information criterion. We investigate the quantifying of statistical and econometric structural model parametersof average nominal wages in Slovak economy. SVM´s modeling approaches are used for automated specification of a functional form of the model. We provide the fit of average nominal wages models based on statistical and econometric approach to the quarterly data over the period 1991-2006 in the Slovak Republic. We use these models as tools to compare their approximation and forecasting abilities with those obtained using SVM´s method.

Czech name

Porovnání statistických modelů oproti SVM modelům pro modelování a prognozování časových řad

Czech description

Pro odhad parametrů vstupně-výstupní funkce systému, SVM učící stroj používá optimalizační metodu pro vyhledávaní minima účelové funkce pomocí kvadratického programování. SVM učení je založené na minimalizaci konfidenčného intervalu pro odhad chyby a empirického rizika. V Box-Jenkins metodologii stupně ARMA modelu jsou zpravidla určované na základě Akaikovho nebo Bayesového informačního kritéria. Příspěvek popisuje odhady parametrů modelů časové řady čtvrt ročních dat nominálních mezd Slovenské republiky za roky 1991-2006 založené na B-J metodologii a metodologii SVM a porovnává se aproximační a predikční schopnost těchto modelů.

Type

D - Article in proceedings

CEP classification

AH - Economics

OECD FORD branch

—

Project

<a href="/en/project/GA402%2F08%2F0022" target="_blank" >GA402/08/0022: The Latest Intelligent Methodologies for Economic Time Series Modelling and Forecasting</a><br>

Continuities

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

Publication year

2008

Confidentiality

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

Article name in the collection

EngOpt 2008 - International Conference on Engineering Optimization

ISBN

978-85-7650-156-5

ISSN

—

e-ISSN

—

Number of pages

6

Pages from-to

1-6

Publisher name

—

Place of publication

Rio de Janeiro, Brazil

Event location

Rio de Janeiro

Event date

Jan 1, 2008

Type of event by nationality

WRD - Celosvětová akce

UT code for WoS article

—