VOCHOZKA, Marek, Jakub HORÁK a Tomáš KRULICKÝ. Innovations in management forecast: Time development of stock prices with neural networks. Marketing and Management of Innovations. Sumy, Ukrajina: Sumy State University, roč. 2020, č. 2, s. 324-339. ISSN 2218-4511. 2020.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Innovations in management forecast: Time development of stock prices with neural networks
Název česky Inovace v řízení předpovědi: Časový vývoj cen akcií pomocí neuronových sítí
Autoři VOCHOZKA, Marek (203 Česká republika, garant, domácí), Jakub HORÁK (203 Česká republika, domácí) a Tomáš KRULICKÝ (203 Česká republika, domácí).
Vydání Marketing and Management of Innovations, Sumy, Ukrajina, Sumy State University, 2020, 2218-4511.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 50200 5.2 Economics and Business
Stát vydavatele Ukrajina
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW URL
Kód RIV RIV/75081431:_____/20:00001791
Organizační jednotka Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích
UT WoS 000545377200024
Klíčová slova česky software Statistica; software Matlab; vývoj cen akcií; neuronové sítě; predikce
Klíčová slova anglicky Statistica software; Malab software; stock price development; neural networks; prediction
Štítky FKT, RIV20, WOS
Změnil Změnila: Kateřina Nygrýnová, učo 23736. Změněno: 18. 8. 2020 15:53.
Anotace
This paper aims to innovate the prediction management when predicting the share price development over time by the use of neural networks. For the contribution, the data on the prices of CEZ, a.s. shares obtained from the Prague Stock Exchange database. The stock price data are available for the period 2012-2017. In the case of Statistica software, the multilayer perceptron networks (MLP) and the radial basis function networks (RBF) are generated. Inthe case of Matlab software, the Support Vector Regression (SVR) and the Back-Propagation Neural Network (BPNN) are generated. The networks with the best characteristics are retained and based on the statistical interpretation of the results, and all are applicable in practice.
Anotace česky
Tato práce si klade za cíl inovovat správu predikcí při předpovídání vývoje cen akcií v čase pomocí neuronových sítí. Pro příspěvek jsou použity údaje o cenách akcií společnosti ČEZ, a.s. získané z databáze Burzy cenných papírů Praha. Údaje o cenách akcií jsou k dispozici za období 2012-2017. V případě softwaru Statistica jsou generovány vícevrstvé perceptronové sítě (MLP) a sítě radiální základní funkce (RBF). V případě softwaru Matlab jsou generovány Support Vector Regression (SVR) a neuronové sítě zpětného šíření (BPNN). Sítě s nejlepšími vlastnostmi jsou zachovány a na základě statistické interpretace výsledků jsou použitelné v praxi.
VytisknoutZobrazeno: 28. 3. 2024 13:10