- Autor
- Paliwoda-Pękosz Grażyna
- Tytuł
- Wykorzystanie sieci Husmeiera do prognozowania zjawisk finansowych
Application of Husmeier Neural Networks to Financial Forecasting - Źródło
- Zeszyty Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Krakowie, 2004, nr 641, s. 67-86, bibliogr. 4 poz.
- Słowa kluczowe
- Szeregi czasowe, Sieci neuronowe
Time-series, Neural networks - Uwagi
- summ.
- Abstrakt
- W pracy przedstawiono modele sieci neuronowych zaproponowane przez Husmeiera, które można wykorzystać do prognozowania rozkładów prawdopodobieństw. Zaprezentowano również wyniki testów przeprowadzonych przez autorkę artykułu nad wykorzystaniem modeli do prognozowania wysokości wskaźnika (kurs dolara)/(kurs marki).
The paper discusses the models of neural networks proposed by Husmeier, which can be applied to probability distribution forecasting. The results of the tests, carried out by the author and concerning utilisation of these models for (US dollar rate)/ (German mark rate) ratio prediction, have also been presented. (original abstract) - Dostępne w
- Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu - Pełny tekst
- Pokaż
- Bibliografia
-
- Azoff E.M. [1994], Neural Networks Time Series Forecasting of Financial Markets, John Wiley&Sons Ltd., Chichester.
- Husmeier D. [1999], Neural Networks for Conditional Probability Estimation. Forecasting Beyond Point Prediction, Springer-Yerlag, London.
- Husmeier D., Taylor J.G. [1998], Neural Networks for Predicting Conditional Probability Densities: Improved Training Scheme Combining EM and RVFL, Neural Networks 1,11,89-116.
- Zastosowanie metod sztucznej inteligencji i data mining na rynkach finansowych [2001], P. Lula, J. Morąjda, G. Paliwoda-Pekosz, P. Stefanów praca badawcza pod kierunkiem P.Luli,46/KI/3/2001/S.
- Cytowane przez
- ISSN
- 0208-7944
- Język
- pol






