ROWLAND, Zuzana, George LAZAROIU and Ivana PODHORSKÁ. Use of Neural Networks to accommodate seasonal fluctuations when equalizing time series for the CZK/RMB exchange rate. Risks. Basel: MDPI, 2021, vol. 9, No 1, p. nestránkováno, 21 pp. ISSN 2227-9091. Available from: https://dx.doi.org/10.3390/risks9010001.
Other formats:   BibTeX LaTeX RIS
Basic information
Original name Use of Neural Networks to accommodate seasonal fluctuations when equalizing time series for the CZK/RMB exchange rate
Name in Czech Využití neuronových sítí k vyrovnání sezónních výkyvů při vyrovnávání časových řad pro směnný kurz CZK/RMB
Authors ROWLAND, Zuzana (203 Czech Republic, guarantor, belonging to the institution), George LAZAROIU (642 Romania) and Ivana PODHORSKÁ (703 Slovakia).
Edition Risks, Basel, MDPI, 2021, 2227-9091.
Other information
Original language English
Type of outcome Article in a journal
Field of Study 50200 5.2 Economics and Business
Country of publisher Switzerland
Confidentiality degree is not subject to a state or trade secret
WWW URL
RIV identification code RIV/75081431:_____/21:00001945
Organization unit Institute of Technology and Business in České Budějovice
Doi http://dx.doi.org/10.3390/risks9010001
UT WoS 000610727100001
Keywords (in Czech) časové řady; predikce; směnný kurz; umělé neuronové sítě; základní radiální funkce; vícevrstvý perceptron; sezónní výkyvy; globální ekonomika
Keywords in English time series; prediction; exchange rate; artificial neural networks; radial basis function; multi-layer perceptron; seasonal fluctuations; global economy
Tags FKT, RIV20, WOS
Changed by Changed by: Ing. Barbora Langšádlová, učo 16591. Changed: 15/2/2021 13:03.
Abstract
The authors aim is to present a methodology based on neural networks that takes into consideration seasonal fluctuations when equalizing time series by using the Czech crown and Chinese yuan as examples. The analysis is conducted using daily information on the Czech crown/Chinese yuan exchange rate over a period of more than nine years. Statistica software, version 12 by Dell Inc. is used to process the input data and, subsequently, to generate multi-layer perceptron networks and radial basis function neural networks.
Abstract (in Czech)
Cílem autorů je představit metodiku založenou na neuronových sítích, která bere v úvahu sezónní výkyvy při vyrovnávání časových řad, a to na příkladu české koruny a čínského jüanu. Analýza je provedena s využitím denních informací o vývoji kurzu české koruny / čínského jüanu po dobu delší než devět let. Ke zpracování vstupních dat je použit software Statistica, verze 12 od společnosti Dell Inc. a následně jsou generovány vícevrstvé perceptronové sítě a sítě základní radiální funkce.
PrintDisplayed: 8/6/2024 02:56