Time series analysis and data prediction: An ECM neuronal approach applied to EUR/USD currency

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F47813059%3A19240%2F14%3A%230005350" target="_blank" >RIV/47813059:19240/14:#0005350 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMR.918.30" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMR.918.30</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMR.918.30" target="_blank" >10.4028/www.scientific.net/AMR.918.30</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Time series analysis and data prediction: An ECM neuronal approach applied to EUR/USD currency

Popis výsledku v původním jazyce

Several approaches to dynamic modeling in economic such as ARIMA, GARCH, neural nets and error corrected models have become popular in recent years. We evaluate statistical and neuronal methods for daily EUR/USD currency prediction using daily EUR/USD time series data. Both techniques are reviewed and contrasted from the accuracy of forecasting models point of view. We show that an RBF neural network can achieve better prediction results than the latest statistical methodologies. Following fruitful applications of neural networks to predict financial data this work goes ahead by using neural networks for modeling any non-linearities within the estimated statistical models.

Název v anglickém jazyce

Time series analysis and data prediction: An ECM neuronal approach applied to EUR/USD currency

Popis výsledku anglicky

Several approaches to dynamic modeling in economic such as ARIMA, GARCH, neural nets and error corrected models have become popular in recent years. We evaluate statistical and neuronal methods for daily EUR/USD currency prediction using daily EUR/USD time series data. Both techniques are reviewed and contrasted from the accuracy of forecasting models point of view. We show that an RBF neural network can achieve better prediction results than the latest statistical methodologies. Following fruitful applications of neural networks to predict financial data this work goes ahead by using neural networks for modeling any non-linearities within the estimated statistical models.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

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

2014

Kód důvěrnosti údajů

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

Název periodika

Advanced Materials Research

ISSN

1022-6680

e-ISSN

—

Svazek periodika

—

Číslo periodika v rámci svazku

neuvedeno

Stát vydavatele periodika

CH - Švýcarská konfederace

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

301-306

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—