Sanctions as a Catalyst for Russia's and China's Balance of Trade: Business Opportunity
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F75081431%3A_____%2F21%3A00001957" target="_blank" >RIV/75081431:_____/21:00001957 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://www.nasemore.com/wp-content/uploads/2018/11/11.-Hlatka-Bartuska.pdf" target="_blank" >http://www.nasemore.com/wp-content/uploads/2018/11/11.-Hlatka-Bartuska.pdf</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.3390/jrfm14010036" target="_blank" >10.3390/jrfm14010036</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Sanctions as a Catalyst for Russia's and China's Balance of Trade: Business Opportunity
Popis výsledku v původním jazyce
The study is based on a highly topical sophisticated model of neural networks, which provides clear results confirming the unintended positive effect. The time series and aggregated data became inputs into multilayer perceptron networks, while the methodology used enabled eliminating of both too large averaging and extreme fluctuations of the equalized time series. Out of 10,000 networks created for each variable and each time lag, five showing the best characteristics given by correlation coefficients and absolute residual sums are retained.
Název v anglickém jazyce
Sanctions as a Catalyst for Russia's and China's Balance of Trade: Business Opportunity
Popis výsledku anglicky
The study is based on a highly topical sophisticated model of neural networks, which provides clear results confirming the unintended positive effect. The time series and aggregated data became inputs into multilayer perceptron networks, while the methodology used enabled eliminating of both too large averaging and extreme fluctuations of the equalized time series. Out of 10,000 networks created for each variable and each time lag, five showing the best characteristics given by correlation coefficients and absolute residual sums are retained.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
50200 - Economics and Business
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
N - Vyzkumna aktivita podporovana z neverejnych zdroju
Ostatní
Rok uplatnění
2021
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Journal of Risk and Financial Management
ISSN
1911-8066
e-ISSN
1911-8074
Svazek periodika
14
Číslo periodika v rámci svazku
1
Stát vydavatele periodika
CH - Švýcarská konfederace
Počet stran výsledku
26
Strana od-do
—
Kód UT WoS článku
000610346800001
EID výsledku v databázi Scopus
—