BazEkon - The Main Library of the Cracow University of Economics

BazEkon home page

Main menu

Author
Wołoszko Ewa (Akademia Ekonomiczna w Poznaniu, student)
Title
Perceptron wielowarstwowy w prognozowaniu szeregów czasowych na tle klasycznych metod ekonometrycznych
Multilayered Perception in Financial Time-Series Short-Term Forecasting in Comparison with Classical Econometric Methods
Source
Debiuty Ekonomiczne, 2008, nr 8, s. 109-118, rys., tab., bibliogr. 9 poz.
Issue title
Informatyka, ekonometria i statystyka w społeczeństwie informacyjnym
Keyword
Sieci neuronowe, Szeregi czasowe, Analiza szeregów czasowych, Modele ekonometryczne, Prognozowanie
Neural networks, Time-series, Time-series analysis, Econometric models, Forecasting
Note
summ.
Abstract
Zwrócono uwagę na sieci neuronowe, które mogą stanowić narzędzie prognozowania finansowych szeregów czasowych. Sieci te mogą być stosowane jako metoda alternatywna lub uzupełniająca wobec klasycznych metod ekonometrycznych, np. modeli ARMA-GARCH.

This study discusses utility of perception-type neural networks in financial time-series short-term forecasting. The performance of groups of models will be evaluated in comparison with classical econometric methods (ARMA-GARCH models). Research results obtained with packages: Statistica and OxMetrics will be presented. The author demonstrates the chosen practical problems: determining the number of variables, selecting testing probe, data pre-processing and choosing the optimal architecture. Two distinct data sources (stock prices) have been used to examine neural modeling in the cases where classical non-linear models fail. (original abstract)
Accessibility
The Main Library of the Cracow University of Economics
The Library of Warsaw School of Economics
The Main Library of Poznań University of Economics and Business
The Main Library of the Wroclaw University of Economics
Bibliography
Show
  1. Azoff E.M., 1994, Neural Network Time Series Forecasting of Financial Markets, Wiley&Sons, New York.
  2. Dintcheva-Bis D., 1999, Zastosowanie sieci neuronowych do prognozowania szeregów czasowych, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź.
  3. Gately E., 1999, Sieci neuronowe, prognozowanie finansowe i projektowanie systemów transakcyjnych, WIGPress, Warszawa.
  4. Inteligentne systemy w zarządzaniu, teoria i praktyka, 2000, red. Zieliński J., Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
  5. Inteligentny system prognozowania: zasady funkcjonowania, zastosowania: praca monograficzna, 2000, red. L. Kiełtyka, Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej, Częstochowa.
  6. Lula P., 1999, Jednokierunkowe sieci neuronowe w modelowaniu zjawisk ekonomicznych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków.
  7. Masters T., 1993, Sieci neuronowe w praktyce, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa.
  8. Osińska M., 2006, Ekonometria finansowa. Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
  9. Rutkowski L., Pilinski M., Rutkowska D., 1997, Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
Cited by
Show
ISSN
1730-2145
Language
pol
Share on Facebook Share on Twitter Share on Google+ Share on Pinterest Share on LinkedIn Wyślij znajomemu