Aplikace dynamických modelů a SV stroje pro modelování inflace
Popis výsledku
Při identifikaci ekonometrických modelů založených na strojovém učení (SV Machine) parametry modelů jsou kvantifikovány na základě řešení QP (Quadratic Programming) problému. Článek je zaměřen na zkoumání a kvantifikaci ekonometrických strukturálních modelů. Je poskytnutý odhad parametrů dynamického modelu inflace Slovenské republiky, který byl použit jako alternativa pro 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.
Klíčová slova
Support Vector MachinesLearning MachinesDynamic ModellingTime Series Analysis and Forecasting
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Application of Dynamic Models and a Support Vector Machine to Inflation Modelling
Popis výsledku v původním jazyce
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 methods. Some methodological contributions are made to dynamic and SVM´s modelling approaches in economics and to their use in data mining systems. 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.
Název v anglickém jazyce
Application of Dynamic Models and a Support Vector Machine to Inflation Modelling
Popis výsledku anglicky
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 methods. Some methodological contributions are made to dynamic and SVM´s modelling approaches in economics and to their use in data mining systems. 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.
Klasifikace
Druh
Jx - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
AH - Ekonomie
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2006
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Bulletin of the Czech Econometric Society
ISSN
1212-074x
e-ISSN
—
Svazek periodika
13
Číslo periodika v rámci svazku
23
Stát vydavatele periodika
CZ - Česká republika
Počet stran výsledku
15
Strana od-do
21-34
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
—
Základní informace
Druh výsledku
Jx - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP
AH - Ekonomie
Rok uplatnění
2006