Forecasting Financial Data: A Combined Model of Fuzzy Neural Network and Statistics
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F47813059%3A19240%2F16%3AN0000106" target="_blank" >RIV/47813059:19240/16:N0000106 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://www.worldscientific.com/doi/pdf/10.1142/9789813146976_0175" target="_blank" >http://www.worldscientific.com/doi/pdf/10.1142/9789813146976_0175</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1142/9789813146976_0175" target="_blank" >10.1142/9789813146976_0175</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Forecasting Financial Data: A Combined Model of Fuzzy Neural Network and Statistics
Popis výsledku v původním jazyce
In this paper, we apply the ARMA/ARCH methodology to develop forecasting models and compare their forecast accuracy with a class of novel hybrid fuzzy logic RBF neural network models. The used novel approach deals with nonlinear estimate of various RBF NN-based ARMA/GARCH methodologies. Our results show that the proposed approach achieves better forecast accuracy on the validation dataset than most available techniques.
Název v anglickém jazyce
Forecasting Financial Data: A Combined Model of Fuzzy Neural Network and Statistics
Popis výsledku anglicky
In this paper, we apply the ARMA/ARCH methodology to develop forecasting models and compare their forecast accuracy with a class of novel hybrid fuzzy logic RBF neural network models. The used novel approach deals with nonlinear estimate of various RBF NN-based ARMA/GARCH methodologies. Our results show that the proposed approach achieves better forecast accuracy on the validation dataset than most available techniques.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/LQ1602" target="_blank" >LQ1602: IT4Innovations excellence in science</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2016
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
Proceedings of the 12th International FLINS Conference (FLINS 2016)
ISBN
978-981-3146-96-9
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
1137-1142
Název nakladatele
World Scientific
Místo vydání
Neuveden
Místo konání akce
Roubaix
Datum konání akce
24. 8. 2016
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—