Neuronová síť typu SOM: Přehled finančních a ekonomických aplikací
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27510%2F04%3A00010356" target="_blank" >RIV/61989100:27510/04:00010356 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Self-Organizing Maps: Review of Selected Financial and Economic Applications
Popis výsledku v původním jazyce
This paper presents a neural network approach to solve various financial problems. Especially the possibility of SOM´s (Self-Organizing Maps) financial applications is shown. First the fundamentals of the SOM are described. T.Kohonen discovered this approach in 1982 and it can be used for searching for patterns in data sets and producing visual displays or maps of the similarities and dissimilarities in the data. This attribute of SOM is called clustering. The results from SOM are often improved if it is used in conjunction with traditional statistical techniques or if it is combined with more sophisticated modern techniques such as genetic algorithms or fuzzy logic and modeling. The goal of this paper is to show some practical financial and economic applications and presents the results from these applications.
Název v anglickém jazyce
Self-Organizing Maps: Review of Selected Financial and Economic Applications
Popis výsledku anglicky
This paper presents a neural network approach to solve various financial problems. Especially the possibility of SOM´s (Self-Organizing Maps) financial applications is shown. First the fundamentals of the SOM are described. T.Kohonen discovered this approach in 1982 and it can be used for searching for patterns in data sets and producing visual displays or maps of the similarities and dissimilarities in the data. This attribute of SOM is called clustering. The results from SOM are often improved if it is used in conjunction with traditional statistical techniques or if it is combined with more sophisticated modern techniques such as genetic algorithms or fuzzy logic and modeling. The goal of this paper is to show some practical financial and economic applications and presents the results from these applications.
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
AH - Ekonomie
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2004
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
ECON 04
ISSN
0862-7908
e-ISSN
—
Svazek periodika
11
Číslo periodika v rámci svazku
1
Stát vydavatele periodika
CZ - Česká republika
Počet stran výsledku
10
Strana od-do
108-117
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
—