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