VOCHOZKA, Marek and Pavel ROUSEK. Komparace neuronových sítí a regresních časových řad při odhadu vývoje ranních cen platiny na Newyorské burze (Comparison of neural networks and regressive time series in estimating the development of the prices of platinum on the New York stock exchange). Mladá veda. Prešov: Vydavateľstvo UNIVERSUM, spol. s r. o., vol. 5, No 9, p. 141-154. 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 platiny na Newyorské burze
Name (in English) Comparison of neural networks and regressive time series in estimating the development of the prices of platinum on the New York stock exchange
Authors VOCHOZKA, Marek and Pavel ROUSEK.
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) predikce; platina; umělé neuronové sítě; lineární regrese; časové řady
Keywords in English prediction; platinum; artificial neural networks; linear regression; time series
Tags ERIH, FKT, RIV17
Changed by Changed by: Mgr. Eva Hynešová, učo 23116. Changed: 18/4/2018 07:59.
Abstract
Cílem příspěvku je provést regresní analýzu vývoje ranních cen platiny na newyorské burze pomocí neuronových sítí a jednoduché lineární regrese. Dílčím cílem je porovnání těchto dvou metod a určení vhodnější z nich pro predikci budoucího vývoje ranních cen platiny na newyorské burze. Analýza je provedena na datech o ranních cenách platiny v době přesahující 10 let. Výsledkem je predikce ranních cen platiny a fakt, že neuronové sítě jsou pro tuto predikci vhodnějším nástrojem než jednoduchá lineární regrese.
Abstract (in English)
The aim of the paper is to perform a regression analysis of the development of platinum prices on the New York Stock Exchange using neural networks and a simple linear regression. The partial aim is to compare these two methods and determine the most suitable ones for predicting the future development of platinum prices on the New York Stock Exchange. The analysis is made on the data on platinum prices in a time period exceeding 10 years. The result is a prediction of platinum prices and the fact that neural networks are more suitable than simple linear regression for this prediction.
PrintDisplayed: 28/3/2024 14:30