J
2014
Predicting stock prices in Bank VIG
ZEMAN, Robert and Jaroslav STUCHLÝ
Basic information
Original name
Predicting stock prices in Bank VIG
Name in Czech
Predikování cen akcií v bance VIG
Authors
ZEMAN, Robert (203 Czech Republic, guarantor, belonging to the institution) and Jaroslav STUCHLÝ (203 Czech Republic, belonging to the institution)
Edition
Logi, Pardubice, Univerzita Pardubice, 2014, 1804-3216
Other information
Type of outcome
Článek v odborném periodiku
Field of Study
50600 5.6 Political science
Country of publisher
Czech Republic
Confidentiality degree
není předmětem státního či obchodního tajemství
RIV identification code
RIV/75081431:_____/14:00000461
Organization unit
Institute of Technology and Business in České Budějovice
Keywords (in Czech)
trendová analýza; analýza časových řad; předpovídání; predikční modely; ceny akcií; banka VIG; porovnání předpovědí
Keywords in English
trend analysis; time series analysis; predicting; predictive models; stock prices; bank VIG; comparing predictions
V originále
The aim of the work is to describe the various ways of modelling used for predicting stock prices in the bank VIG (hereinafter in VIG) made using trend analysis and time series analysis in order to obtain effective predictive models.Time series of 1525 final prices of VIP shares on stock exchanges in Prague are used and the models are applied to determine point and interval predictions of the prices of these stocks during the successive 5 trading days. The results are compared using the rates of accuracy and it is selected optimum application on the selected time series.
In Czech
V článku jsou stručně popsány základní metody a modely používané pro predikci cen akcií v bance VIG (dále jen ve VIG) prováděných pomocí trendové analýzy a analýzy časových řad. Je použita časová řada 1525 konečných cen akcií ve VIG na burze cenných papírů v Praze a jednotlivé modely jsou aplikovány na určení bodových i intervalových předpovědí cen těchto akcií na 5 následných obchodních dní. Výsledky jsou porovnány pomocí měr přesnosti a je vybrána optimální aplikace na vybranou časovou řadu.
Displayed: 27/12/2024 07:00