Forecasting cryptocurrencies volatility using statistical and machine learning methods: A comparative study

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61384399%3A31110%2F24%3A00059654" target="_blank" >RIV/61384399:31110/24:00059654 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S156849462301150X" target="_blank" >https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S156849462301150X</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2023.111132" target="_blank" >10.1016/j.asoc.2023.111132</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Forecasting cryptocurrencies volatility using statistical and machine learning methods: A comparative study

Popis výsledku v původním jazyce

Main topics of the document: machine learning; cryptocurrency; bitcoin; volatility; neural network; GARCH; HAR LASSO; SVR; LSTM

Název v anglickém jazyce

Forecasting cryptocurrencies volatility using statistical and machine learning methods: A comparative study

Popis výsledku anglicky

Main topics of the document: machine learning; cryptocurrency; bitcoin; volatility; neural network; GARCH; HAR LASSO; SVR; LSTM

Druh

J_imp - Článek v periodiku v databázi Web of Science

CEP obor

—

OECD FORD obor

50206 - Finance

Projekt

—

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2024

Kód důvěrnosti údajů

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

Název periodika

Applied Soft Computing

ISSN

1568-4946

e-ISSN

1872-9681

Svazek periodika

151

Číslo periodika v rámci svazku

1

Stát vydavatele periodika

NL - Nizozemsko

Počet stran výsledku

21

Strana od-do

"nestrankovano"

Kód UT WoS článku

001137349000001

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-85180463854