Aplikace dynamických modelů a SVM stroje pro modelování inflace

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F47813059%3A19240%2F06%3A%230001864" target="_blank" >RIV/47813059:19240/06:#0001864 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Application of Dynamic Models and an SV Machine to Inflation Modelling

Popis výsledku v původním jazyce

Based oil work [1] we investigate the quantifying of statistical structural model parameters of inflation in the Slovak economics. Dynamic and SVM's (Supper Vector Machine) modelling approaches are used for automated specification of a functional form ofthe model in data mining systems. Based on dynamic modelling, we provide the fit of the inflation models over the period 1993-2003 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 study discusses, analytically and numerically demonstrates the quality and interpretability of the obtainedresults. The SVM's methodology is extended to predict the time series models.

Název v anglickém jazyce

Application of Dynamic Models and an SV Machine to Inflation Modelling

Popis výsledku anglicky

Based oil work [1] we investigate the quantifying of statistical structural model parameters of inflation in the Slovak economics. Dynamic and SVM's (Supper Vector Machine) modelling approaches are used for automated specification of a functional form ofthe model in data mining systems. Based on dynamic modelling, we provide the fit of the inflation models over the period 1993-2003 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 study discusses, analytically and numerically demonstrates the quality and interpretability of the obtainedresults. The SVM's methodology is extended to predict the time series models.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2006

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

PROCEEDINGS OF THE 24TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON MATHEMATICAL METHODS IN ECONOMICS 2006

ISBN

978-80-7043-480-2

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

—

Název nakladatele

—

Místo vydání

Plzeň

Místo konání akce

Plzeň

Datum konání akce

1. 1. 2006

Typ akce podle státní příslušnosti

EUR - Evropská akce

Kód UT WoS článku

—