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 and Petr ŠULEŘ
Basic information
Original name
Comparison of neural networks and regression time series in estimating the development of the EU and the PRC trade balance
Name in Czech
Porovnání neuronových sítí a regresních časových řad při odhadu vývoje obchodní bilance EU a ČLR
Authors
VRBKA, Jaromír (203 Czech Republic, guarantor, belonging to the institution),
Zuzana ROWLAND (203 Czech Republic, belonging to the institution) and
Petr ŠULEŘ (203 Czech Republic, belonging to the institution)
Edition
Les Ulis, France, SHS Web of Conferences: Innovative Economic Symposium 2018 - Milestones and Trends of World Economy (IES2018), p. nestránkováno, 13 pp. 2019
Other information
Type of outcome
Stať ve sborníku
Field of Study
50200 5.2 Economics and Business
Country of publisher
France
Confidentiality degree
není předmětem státního či obchodního tajemství
Publication form
printed version "print"
RIV identification code
RIV/75081431:_____/19:00001516
Organization unit
Institute of Technology and Business in České Budějovice
Keywords (in Czech)
obchodní bilance; export a import; lineární regrese; neuronové sítě
Keywords in English
trade balance; export and import; linear regression; neural networks
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.
In Czech
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.
Displayed: 23/12/2024 08:11