J 2017

Komparace neuronových sítí a regresních časových řad při odhadu vývoje ranních cen palladia na Newyorské burze

VOCHOZKA, Marek a Veronika MACHOVÁ

Základní údaje

Originální název

Komparace neuronových sítí a regresních časových řad při odhadu vývoje ranních cen palladia na Newyorské burze

Název anglicky

Comparison of neural networks and regression time series when estimating early morning palladium prices on the New York stock exchange

Autoři

VOCHOZKA, Marek a Veronika MACHOVÁ

Vydání

Mladá veda, Prešov, Vydavateľstvo UNIVERSUM, spol. s r. o. 2017, 1339-3189

Další údaje

Jazyk

čeština

Typ výsledku

Článek v odborném periodiku

Obor

50200 5.2 Economics and Business

Stát vydavatele

Slovensko

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Organizační jednotka

Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích

Klíčová slova česky

palladium; lineární regrese; umělé neuronové sítě; predikce; London Fix Price

Klíčová slova anglicky

palladium; linear regression; artificial neural networks; prediction; London Fix Price

Štítky

ERIH, FKT, RIV17
Změněno: 18. 4. 2018 07:59, Mgr. Eva Hynešová

Anotace

ORIG EN

V originále

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.

Anglicky

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.
Zobrazeno: 16. 7. 2025 15:31