VOCHOZKA, Marek and Veronika MACHOVÁ. Komparace neuronových sítí a regresních časových řad při odhadu vývoje ranních cen palladia na Newyorské burze (Comparison of neural networks and regression time series when estimating early morning palladium prices on the New York stock exchange). Mladá veda. Prešov: Vydavateľstvo UNIVERSUM, spol. s r. o., vol. 5, No 7, p. 131-143. ISSN 1339-3189. 2017.
Other formats:   BibTeX LaTeX RIS
Basic information
Original name Komparace neuronových sítí a regresních časových řad při odhadu vývoje ranních cen palladia na Newyorské burze
Name (in English) Comparison of neural networks and regression time series when estimating early morning palladium prices on the New York stock exchange
Authors VOCHOZKA, Marek and Veronika MACHOVÁ.
Edition Mladá veda, Prešov, Vydavateľstvo UNIVERSUM, spol. s r. o. 2017, 1339-3189.
Other information
Original language Czech
Type of outcome Article in a journal
Field of Study 50200 5.2 Economics and Business
Country of publisher Slovakia
Confidentiality degree is not subject to a state or trade secret
Organization unit Institute of Technology and Business in České Budějovice
Keywords (in Czech) palladium; lineární regrese; umělé neuronové sítě; predikce; London Fix Price
Keywords in English palladium; linear regression; artificial neural networks; prediction; London Fix Price
Tags ERIH, FKT, RIV17
Changed by Changed by: Mgr. Eva Hynešová, učo 23116. Changed: 18/4/2018 07:59.
Abstract
Příspěvek využívá regresní časové řady a umělé neuronové sítě pro predikci ceny palladia. Obě metody jsou porovnány a určena je vhodnější z nich pro predikci budoucího vývoje ceny palladia na newyorské burze. Datový soubor obsahuje odpolední ceny palladia za období delší než 10 let. Generováno je celkem 1000 neuronových sítí, z nichž je vybráno 5 takových, které vykazují nejlepší charakteristiky. Výsledky jsou porovnány na úrovni expertního pohledu a zkušenosti hodnotitele.
Abstract (in English)
The article uses regression time analysis and artificial neural networks to predict the price of palladium. Both methods are compared and the more suitable one is selected to predict the price of the palladium on the New York stock exchange. The dataset contains afternoon palladium prices from a period of over 10 years. A total of 1,000 neural networks are generated, from which the five with the best characteristics are selected. Results are compared on the level of the perspective and experience of an evaluator.
PrintDisplayed: 29/3/2024 11:14