Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Risk evaluation for ARCH-GARCH vs. RBF NN forecasting and SVR models: Application to high-frequency time series

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F47813059%3A19240%2F15%3A%230005529" target="_blank" >RIV/47813059:19240/15:#0005529 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Risk evaluation for ARCH-GARCH vs. RBF NN forecasting and SVR models: Application to high-frequency time series

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The paper is concerned with measuring and assessment of risk reduction in managerial decision-making. In this paper, we consider the accuracy of forecasting models based on statistical (stochastic) methods and an intelligent methodology based on soft orgranular computing. The proposed intelligent approach is applied to the high frequency time series of BUX indexes. We found that it is possible to achieve significant risk reduction in managerial decision-making by applying intelligent forecasting modelsbased on information technologies. The statistical GARCH-class models can react to the good and bad news

  • Název v anglickém jazyce

    Risk evaluation for ARCH-GARCH vs. RBF NN forecasting and SVR models: Application to high-frequency time series

  • Popis výsledku anglicky

    The paper is concerned with measuring and assessment of risk reduction in managerial decision-making. In this paper, we consider the accuracy of forecasting models based on statistical (stochastic) methods and an intelligent methodology based on soft orgranular computing. The proposed intelligent approach is applied to the high frequency time series of BUX indexes. We found that it is possible to achieve significant risk reduction in managerial decision-making by applying intelligent forecasting modelsbased on information technologies. The statistical GARCH-class models can react to the good and bad news

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • 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)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2015

  • 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

    Intelligent Systems and Decision Making for Risk Analysis and Crisis Response - Proceedings of the 4th International Conference on Risk Analysis and Crisis Response, RACR 2013

  • ISBN

    9781138000193

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    567-573

  • Název nakladatele

    Society for Risk Analysis

  • Místo vydání

  • Místo konání akce

    Istanbul; Turkey

  • Datum konání akce

    1. 1. 2013

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku