ŠULEŘ, Petr a Veronika MACHOVÁ. Better results of artificial neural networks in predicting ČEZ share prices. Journal of International Studies. Poland: Centre of Sociological Research, roč. 13, č. 2, s. 259-278. ISSN 2071-8330. doi:10.14254/2071-8330.2020/13-2/18. 2020.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Better results of artificial neural networks in predicting ČEZ share prices
Název česky Lepší výsledky umělých neuronových sítí v predikci cen akcií ČEZ
Autoři ŠULEŘ, Petr (203 Česká republika, garant, domácí) a Veronika MACHOVÁ (203 Česká republika, domácí).
Vydání Journal of International Studies, Poland, Centre of Sociological Research, 2020, 2071-8330.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 50200 5.2 Economics and Business
Stát vydavatele Polsko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW URL
Kód RIV RIV/75081431:_____/20:00001826
Organizační jednotka Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích
Doi http://dx.doi.org/10.14254/2071-8330.2020/13-2/18
Klíčová slova česky časové řady; predikce; ceny akcií; umělé neuronové sítě; exponenciální vyhlazování; pražská burza
Klíčová slova anglicky time series; prediction; share prices; artificial neural networks; exponential smoothing; Prague Stock Exchange
Štítky FKT, RIV20, SCOPUS
Změnil Změnila: Kateřina Nygrýnová, učo 23736. Změněno: 3. 12. 2020 10:17.
Anotace
The specific objective of the article is to propose a methodology for predicting future price development of the ČEZ, a.s., share prices on Prague Stock Exchange using artificial neural networks and time series exponential smoothing to validate the results on a part of the time series, and to compare the success rate of these two methods. The data used in our analysis is the data on the share prices for the period of 2014-2019. Multilayer perceptron (MLP) and radial basis function (RBF) networks are generated, with the time series time lag of 1, 5, and 10 days.
Anotace česky
Specifickým cílem článku je navrhnout metodiku pro predikci budoucího vývoje cen akcií společnosti ČEZ, a.s. na Pražské burze s využitím umělých neuronových sítí a exponenciálního vyhlazování časových řad k ověření výsledků na části časové řady a porovnat úspěšnost těchto dvou metod. Data použitá v naší analýze jsou data o cenách akcií za období 2014-2019. Generují se vícevrstvé perceptronové sítě (MLP) a sítě základní radiální funkce (RBF) s časovým zpožděním časové řady 1, 5 a 10 dnů.
VytisknoutZobrazeno: 28. 3. 2024 19:10