Managerial Forecasting System Based on RBF Neural Network for Financial Data

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F47813059%3A19240%2F12%3A%230004399" target="_blank" >RIV/47813059:19240/12:#0004399 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Managerial Forecasting System Based on RBF Neural Network for Financial Data

Popis výsledku v původním jazyce

Forecasting systems are applied which are based on the latest statistical theory and artificial neural networks. The impact of these methods to risk reduction is judged in managerial decision-making. The fundamental question arises whether non-linear methods like neural networks can help modeling any non-linearities being inherent within the estimated statistical model. The proposed novel modeling approach is applied to high frequency time series of USD/CAD exchange rates. Our results show that the proposed neural approach achieves better forecast accuracy on the validation dataset than most available statistical techniques.

Název v anglickém jazyce

Managerial Forecasting System Based on RBF Neural Network for Financial Data

Popis výsledku anglicky

Forecasting systems are applied which are based on the latest statistical theory and artificial neural networks. The impact of these methods to risk reduction is judged in managerial decision-making. The fundamental question arises whether non-linear methods like neural networks can help modeling any non-linearities being inherent within the estimated statistical model. The proposed novel modeling approach is applied to high frequency time series of USD/CAD exchange rates. Our results show that the proposed neural approach achieves better forecast accuracy on the validation dataset than most available statistical techniques.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/ED1.1.00%2F02.0070" target="_blank" >ED1.1.00/02.0070: Centrum excelence IT4Innovations</a><br>

Návaznosti

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

Rok uplatnění

2012

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

2013 International Conference on Information, Businessand Education Technology - ICIBET 2013

ISBN

978-90-78677-56-7

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

225-228

Název nakladatele

Atlantis Press Paris

Místo vydání

Peking, Čína

Místo konání akce

Peking, Čína

Datum konání akce

1. 1. 2012

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—