- Autor
- Wołoszko Ewa (Akademia Ekonomiczna w Poznaniu, student)
- Tytuł
- 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 - Źródło
- Debiuty Ekonomiczne, 2008, nr 8, s. 109-118, rys., tab., bibliogr. 9 poz.
- Tytuł własny numeru
- Informatyka, ekonometria i statystyka w społeczeństwie informacyjnym
- Słowa kluczowe
- Sieci neuronowe, Szeregi czasowe, Analiza szeregów czasowych, Modele ekonometryczne, Prognozowanie
Neural networks, Time-series, Time-series analysis, Econometric models, Forecasting - Uwagi
- summ.
- Abstrakt
- 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) - Dostępne w
- Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka Szkoły Głównej Handlowej
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu - Bibliografia
-
- Azoff E.M., 1994, Neural Network Time Series Forecasting of Financial Markets, Wiley&Sons, New York.
- Dintcheva-Bis D., 1999, Zastosowanie sieci neuronowych do prognozowania szeregów czasowych, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź.
- Gately E., 1999, Sieci neuronowe, prognozowanie finansowe i projektowanie systemów transakcyjnych, WIGPress, Warszawa.
- Inteligentne systemy w zarządzaniu, teoria i praktyka, 2000, red. Zieliński J., Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
- Inteligentny system prognozowania: zasady funkcjonowania, zastosowania: praca monograficzna, 2000, red. L. Kiełtyka, Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej, Częstochowa.
- Lula P., 1999, Jednokierunkowe sieci neuronowe w modelowaniu zjawisk ekonomicznych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków.
- Masters T., 1993, Sieci neuronowe w praktyce, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa.
- Osińska M., 2006, Ekonometria finansowa. Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
- Rutkowski L., Pilinski M., Rutkowska D., 1997, Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
- Cytowane przez
- ISSN
- 1730-2145
- Język
- pol
