ŠULEŘ, Petr and Veronika MACHOVÁ. Better results of artificial neural networks in predicting ČEZ share prices. Journal of International Studies. Poland: Centre of Sociological Research, vol. 13, No 2, p. 259-278. ISSN 2071-8330. doi:10.14254/2071-8330.2020/13-2/18. 2020.
Other formats:   BibTeX LaTeX RIS
Basic information
Original name Better results of artificial neural networks in predicting ČEZ share prices
Name in Czech Lepší výsledky umělých neuronových sítí v predikci cen akcií ČEZ
Authors ŠULEŘ, Petr (203 Czech Republic, guarantor, belonging to the institution) and Veronika MACHOVÁ (203 Czech Republic, belonging to the institution).
Edition Journal of International Studies, Poland, Centre of Sociological Research, 2020, 2071-8330.
Other information
Original language English
Type of outcome Article in a journal
Field of Study 50200 5.2 Economics and Business
Country of publisher Poland
Confidentiality degree is not subject to a state or trade secret
WWW URL
RIV identification code RIV/75081431:_____/20:00001826
Organization unit Institute of Technology and Business in České Budějovice
Doi http://dx.doi.org/10.14254/2071-8330.2020/13-2/18
Keywords (in Czech) časové řady; predikce; ceny akcií; umělé neuronové sítě; exponenciální vyhlazování; pražská burza
Keywords in English time series; prediction; share prices; artificial neural networks; exponential smoothing; Prague Stock Exchange
Tags FKT, RIV20, SCOPUS
Changed by Changed by: Kateřina Nygrýnová, učo 23736. Changed: 3/12/2020 10:17.
Abstract
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.
Abstract (in Czech)
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.
PrintDisplayed: 29/3/2024 13:56