Oil Price Prediction Using Ensemble Machine Learning
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27740%2F13%3A86089360" target="_blank" >RIV/61989100:27740/13:86089360 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICCEEE.2013.6634021" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/ICCEEE.2013.6634021</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICCEEE.2013.6634021" target="_blank" >10.1109/ICCEEE.2013.6634021</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Oil Price Prediction Using Ensemble Machine Learning
Popis výsledku v původním jazyce
Crude oil price forecasting is a challenging task due to its complex nonlinear and chaotic behavior. During the last couple of decades, both academicians and practitioners devoted proactive knowledge to address this issue. A strand of them has focused onsome key factors that may influence the crude oil price prediction accuracy. This paper extends this particular branch of recent works by considering a number of influential features as inputs to test the forecasting performance of daily WTI crude oil price covering the period 4th January 1999 through 10th October 2012. Empirical results indicate that the proposed methods are efficient and warrant further research in this field.
Název v anglickém jazyce
Oil Price Prediction Using Ensemble Machine Learning
Popis výsledku anglicky
Crude oil price forecasting is a challenging task due to its complex nonlinear and chaotic behavior. During the last couple of decades, both academicians and practitioners devoted proactive knowledge to address this issue. A strand of them has focused onsome key factors that may influence the crude oil price prediction accuracy. This paper extends this particular branch of recent works by considering a number of influential features as inputs to test the forecasting performance of daily WTI crude oil price covering the period 4th January 1999 through 10th October 2012. Empirical results indicate that the proposed methods are efficient and warrant further research in this field.
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
2013
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 - 2013 International Conference on Computer, Electrical and Electronics Engineering: 'Research Makes a Difference', ICCEEE 2013
ISBN
978-1-4673-6231-3
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
674-679
Název nakladatele
IEEE
Místo vydání
New York
Místo konání akce
Khartoum
Datum konání akce
26. 8. 2013
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—