J 2017

Comparison of neural networks and regression time series in estimating the development of the afternoon price of palladium on the New York Stock Exchange

VOCHOZKA, Marek

Základní údaje

Originální název

Comparison of neural networks and regression time series in estimating the development of the afternoon price of palladium on the New York Stock Exchange

Název česky

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

Autoři

Vydání

Trends Economics and Management, Brno, Fakulta podnikatelská Vysokého učení technického v Brně, 2017, 1802-8527

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Článek v odborném periodiku

Obor

50200 5.2 Economics and Business

Stát vydavatele

Česká republika

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Organizační jednotka

Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích

Klíčová slova česky

palladium; umělé neuronové sítě; regresní časové řady; predikce; vícevrstvé perceptronové sítě

Klíčová slova anglicky

palladium; artificial neural networks; regression time series; prediction; multilayer perceptron network

Štítky

Změněno: 18. 4. 2018 08:18, Mgr. Blanka Mikšíková

Anotace

V originále

The aim of the paper is to perform a regression analysis of the development of afternoon 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 afternoon platinum prices on the New York Stock Exchange. The analysis is made on the data on afternoon platinum prices in a time period exceeding 10 years. The result is a prediction of afternoon platinum prices and the fact that neural networks are more suitable than simple linear regression for this prediction.

Česky

The aim of the paper is to perform a regression analysis of the development of afternoon 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 afternoon platinum prices on the New York Stock Exchange. The analysis is made on the data on afternoon platinum prices in a time period exceeding 10 years. The result is a prediction of afternoon platinum prices and the fact that neural networks are more suitable than simple linear regression for this prediction.

Přiložené soubory

Vochozka_-_comparison_of_neural_networks....pdf
Požádat o autorskou verzi souboru