Comparison of neural networks and regression time series in
estimating the development of the EU and the PRC trade balance

D 2019

Comparison of neural networks and regression time series in estimating the development of the EU and the PRC trade balance

VRBKA, Jaromír, Zuzana ROWLAND a Petr ŠULEŘ

Základní údaje

Originální název

Comparison of neural networks and regression time series in estimating the development of the EU and the PRC trade balance

Název česky

Porovnání neuronových sítí a regresních časových řad při odhadu vývoje obchodní bilance EU a ČLR

Autoři

VRBKA, Jaromír (203 Česká republika, garant, domácí), Zuzana ROWLAND (203 Česká republika, domácí) a Petr ŠULEŘ (203 Česká republika, domácí)

Vydání

Les Ulis, France, SHS Web of Conferences: Innovative Economic Symposium 2018 - Milestones and Trends of World Economy (IES2018), od s. nestránkováno, 13 s. 2019

Nakladatel

EDP Sciences

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

50200 5.2 Economics and Business

Stát vydavatele

Francie

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Forma vydání

tištěná verze "print"

Kód RIV

RIV/75081431:_____/19:00001516

Organizační jednotka

Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích

ISBN

978-2-7598-9063-7

DOI

http://dx.doi.org/10.1051/shsconf/20196101031

UT WoS

000467727800031

Klíčová slova česky

obchodní bilance; export a import; lineární regrese; neuronové sítě

Klíčová slova anglicky

trade balance; export and import; linear regression; neural networks

Štítky

MAE, RIV19, WOS

Změněno: 7. 6. 2019 10:54, Mgr. Eva Hynešová

Anotace

ORIG CZ

V originále

This paper aims to compare two useful methods, namely the accuracy of time series alignment through regression analysis and artificial neural networks, to assess the evolution of the EU and the People's Republic of China trade balance. The most appropriate curve is selected from the linear regression, and from the neural networks three useful neural structures are selected.

Česky

Cílem tohoto příspěvku je porovnat dvě užitečné metody, a to přesnost vyrovnání časových řad pomocí regresní analýzy a umělých neuronových sítí, s cílem posoudit vývoj obchodní bilance EU a Čínské lidové republiky. Nejvhodnější křivka je vybrána z lineární regrese, z neuronových sítí jsou vybrány tři užitečné neuronové struktury.

Přiložené soubory

Požádat o autorskou verzi souboru

Citovat

VRBKA, Jaromír, Zuzana ROWLAND a Petr ŠULEŘ. Comparison of neural networks and regression time series in estimating the development of the EU and the PRC trade balance. In Horák, J. SHS Web of Conferences: Innovative Economic Symposium 2018 - Milestones and Trends of World Economy (IES2018). Les Ulis, France: EDP Sciences, 2019, s. nestránkováno, 13 s. ISBN 978-2-7598-9063-7. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1051/shsconf/20196101031.

@inproceedings{48601,
   author = {Vrbka, Jaromír and Rowland, Zuzana and Šuleř, Petr},
   address = {Les Ulis, France},
   booktitle = {SHS Web of Conferences: Innovative Economic Symposium 2018 - Milestones and Trends of World Economy (IES2018)},
   doi = {http://dx.doi.org/10.1051/shsconf/20196101031},
   editor = {Horák, J.},
   keywords = {trade balance; export and import; linear regression; neural networks},
   howpublished = {tištěná verze "print"},
   language = {eng},
   location = {Les Ulis, France},
   isbn = {978-2-7598-9063-7},
   pages = {nestránkováno},
   publisher = {EDP Sciences},
   title = {Comparison of neural networks and regression time series in estimating the development of the EU and the PRC trade balance},
   year = {2019}
}

TY  - JOUR
ID  - 48601
AU  - Vrbka, Jaromír - Rowland, Zuzana - Šuleř, Petr
PY  - 2019
TI  - Comparison of neural networks and regression time series in estimating the development of the EU and the PRC trade balance
PB  - EDP Sciences
CY  - Les Ulis, France
SN  - 9782759890637
KW  - trade balance
KW  - export and import
KW  - linear regression
KW  - neural networks
N2  - This paper aims to compare two useful methods, namely the accuracy of time series alignment through regression analysis and artificial neural networks, to assess the evolution of the EU and the People's Republic of China trade balance. The most appropriate curve is selected from the linear regression, and from the neural networks three useful neural structures are selected.
ER  -

VRBKA, Jaromír, Zuzana ROWLAND a Petr ŠULEŘ. Comparison of neural networks and regression time series in estimating the development of the EU and the PRC trade balance. In Horák, J. \textit{SHS Web of Conferences: Innovative Economic Symposium 2018 - Milestones and Trends of World Economy (IES2018)}. Les Ulis, France: EDP Sciences, 2019, s.~nestránkováno, 13 s. ISBN~978-2-7598-9063-7. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1051/shsconf/20196101031.

Podrobný výpis o publikaci