Stock price development forecasting using neural networks
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F75081431%3A_____%2F17%3A00001380" target="_blank" >RIV/75081431:_____/17:00001380 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1051/shsconf/20173901032" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1051/shsconf/20173901032</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1051/shsconf/20173901032" target="_blank" >10.1051/shsconf/20173901032</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Stock price development forecasting using neural networks
Popis výsledku v původním jazyce
The objective of this contribution is to use neural networks for forecasting the development of the ČEZ, a. s. stock prices on the Prague Stock Exchange for the next 62 trading days. The data for the forecast have been obtained from the Prague Stock Exchange database. These are final prices at the end of each trading day when the company shares were traded, starting from the beginning of the year 2012 till September 2017.
Název v anglickém jazyce
Stock price development forecasting using neural networks
Popis výsledku anglicky
The objective of this contribution is to use neural networks for forecasting the development of the ČEZ, a. s. stock prices on the Prague Stock Exchange for the next 62 trading days. The data for the forecast have been obtained from the Prague Stock Exchange database. These are final prices at the end of each trading day when the company shares were traded, starting from the beginning of the year 2012 till September 2017.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
50200 - Economics and Business
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
N - Vyzkumna aktivita podporovana z neverejnych zdroju
Ostatní
Rok uplatnění
2017
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
SHS Web of Conferences - Innovative Economic Symposium 2017: Strategic Partnership in International Trade
ISBN
9782759890286
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
—
Název nakladatele
EDP Sciences
Místo vydání
Les Ulis, France
Místo konání akce
České Budějovice, Czech Republic.
Datum konání akce
19. 10. 2017
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000452181300032