Comparison of neural networks and regression time series in estimating the Czech Republic and China trade balance
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F75081431%3A_____%2F19%3A00001519" target="_blank" >RIV/75081431:_____/19:00001519 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1051/shsconf/20196101023" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1051/shsconf/20196101023</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1051/shsconf/20196101023" target="_blank" >10.1051/shsconf/20196101023</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Comparison of neural networks and regression time series in estimating the Czech Republic and China trade balance
Popis výsledku v původním jazyce
The aim of this paper is to compare the accuracy of time series alignment by means of regression analysis and neural networks on the example of the trade balance of the Czech Republic and the People's Republic of China. This is a monthly balance starting in 2000 and ending in July 2018.
Název v anglickém jazyce
Comparison of neural networks and regression time series in estimating the Czech Republic and China trade balance
Popis výsledku anglicky
The aim of this paper is to compare the accuracy of time series alignment by means of regression analysis and neural networks on the example of the trade balance of the Czech Republic and the People's Republic of China. This is a monthly balance starting in 2000 and ending in July 2018.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
50204 - Business and management
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
N - Vyzkumna aktivita podporovana z neverejnych zdroju
Ostatní
Rok uplatnění
2019
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 2018 - Milestones and Trends of World Economy (IES2018)
ISBN
9782759890637
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
13
Strana od-do
—
Název nakladatele
EDP Sciences
Místo vydání
Les Ulis, France
Místo konání akce
Beijing, PR China
Datum konání akce
8. 11. 2018
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000467727800023