Prognozování ekonomických veličin použitím fuzzy AR modelu a soft RBF neuronové sítě
Popis výsledku
Mnoho modelů časových řad sesoustřeďuje kolem AR (autoregressve) procesů. Tradičně hlavní směr modelování cen akcí e založena na Box-Jenkinsové metodologii. Příspěvek nejprve popisuje základní modelovací etapy B-J metodologie pro vývoj AR modelů cen akcí. Potom se konstruují alternativní modely cen akcí založené na FAR (Fuzzy AutoRegressive) a soft RBF NN (Radial Basic Neural Network) metodologii. Následně se porovnává predikční přesnost uvedených model a diskutují se interpretace získáních výsledků.
Klíčová slova
Time Series Analysis and ForecastingFuzzy Autoregressive ModelSoft RBF Neural Network
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Forecasting of Economic Quantities using Fuzy Autoregressive Model and Soft RBF Neural Network
Popis výsledku v původním jazyce
Most models for the time series of stock prices have centered on autoregressive (AR) processes. Traditionally, fundamental Box-Jenkins analysis have been the mainstream methodology used to develop time series models. Next, we briefly describe the developa classical AR model for stock price forecasting. Then a fuzzy regression model is introduced. Following this description, an artificial soft RBF neural network is presented as an alternative to the stock prediction method based on AR models. Finally, we present our preliminary results and some further experiments that we performed.
Název v anglickém jazyce
Forecasting of Economic Quantities using Fuzy Autoregressive Model and Soft RBF Neural Network
Popis výsledku anglicky
Most models for the time series of stock prices have centered on autoregressive (AR) processes. Traditionally, fundamental Box-Jenkins analysis have been the mainstream methodology used to develop time series models. Next, we briefly describe the developa classical AR model for stock price forecasting. Then a fuzzy regression model is introduced. Following this description, an artificial soft RBF neural network is presented as an alternative to the stock prediction method based on AR models. Finally, we present our preliminary results and some further experiments that we performed.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
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
2009
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Sventh International Conference on Soft Computing Applied in Computer and Economic Environments
ISBN
978-80-7314-163-9
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
—
Název nakladatele
European Polytechnical Institute Kunovice
Místo vydání
Kunovice
Místo konání akce
Hodonín
Datum konání akce
1. 1. 2009
Typ akce podle státní příslušnosti
EUR - Evropská akce
Kód UT WoS článku
—
Základní informace
Druh výsledku
D - Stať ve sborníku
CEP
AH - Ekonomie
Rok uplatnění
2009