Počet záznamov: 1  

Improving Quality of Long-Term Bond Price Prediction Using Artificial Neural Networks

  1. SYS0280178
    LBL
      
    00000naa--22^^^^^---450-
    005
      
    20240502074339.7
    014
      
    $a 2-s2.0-85104480296 $2 SCOPUS
    014
      
    $a 000636478800008 $2 WOS
    017
    70
    $a 10.12776/QIP.V25I1.1532 $2 DOI
    035
      
    $a 438286 $2 CREPC2
    100
      
    $a 20211210a2021łłłłm--y0sloc0103----ba
    101
    0-
    $a eng $d eng
    102
      
    $a SK
    200
    1-
    $a Improving Quality of Long-Term Bond Price Prediction Using Artificial Neural Networks $f Robert Verner, Michal Tkáč, Michal Tkáč ml.
    301
      
    $a VEGA 1/0736/19
    321
      
    $a Registrovaný: Scopus
    321
      
    $a Registrovaný: Web of Science
    330
      
    $a Použitie umelej inteligencie, ako presnej, robustnej a rýchlej metódy predpovedania cien dlhopisov, vzhľadom na komplexný charakter trhových informácií, ovplyvňujúcich dlhopisy. Návrh nelineárnej autoregresnej neurónovej siete, ktorá môže zlepšiť kvalitu prognózovania cien dlhopisov s výsledkami, dosahujúcimi koeficient determinácie, vyšší ako 95 %, v trénovacej, validačnej a testovacej množine. Návrh nelineárnej autoregresnej siete s externými vstupmi, s použitím 50-ročných úrokových swapov, denominovaných v eurách a indexu volatility VIX, ako dvoch externých premenných. Použitie algoritmov učenia Levenberg-Marquardt a Scaled conjugate gradient na vzorke denných cien od 4. 1. 2016 do 13. 1. 2021 (celkovo 1 270 obchodných dní). Napriek uspokojivým výsledkom oboch učiacich sa algoritmov, implementácia nezávislej premennej do prostredia autoregresnej neurónovej siete nemala významný vplyv na predikčnú schopnosť modelu.
    463
    -1
    $1 001 eu_un_cat*0251446 $1 011 $a 1335-1745 $1 011 $a 1338-984X $1 200 1 $a Quality Innovation Prosperity $d Kvalitna inovácia prosperita $v Vol. 25, no. 1 (2021), pp. 103-123 online $1 210 $a Košice $c Technická univerzita v Košiciach
    541
    1-
    $a Zlepšenie kvality predpovedania cien dlhodobých dlhopisov pomocou umelých neurónových sietí
    610
    1-
    $9 eu_un_auth*h0001730 $a dlhopisy
    610
    1-
    $9 eu_un_auth*h0004100 $a papiere cenné
    610
    1-
    $9 eu_un_auth*h0005687 $a siete neurónové
    610
    1-
    $9 eu_un_auth*h0002511 $a inteligencia umelá
    610
    1-
    $9 eu_un_auth*h0005063 $a prognózovanie
    610
    1-
    $9 eu_un_auth*h0005062 $a prognostika
    610
    1-
    $9 eu_un_auth*h0006167 $a swap
    610
    1-
    $9 eu_un_auth*h0006611 $a trh kapitálový
    700
    -1
    $3 eu_un_auth*0059052 $a Verner $b Robert $p EUBPHFKKM $4 070 $9 34 $f 1986- $T Katedra kvantitatívnych metód PHF
    701
    -1
    $3 eu_un_auth*p0059301 $a Tkáč $b Michal $p EUBPHFKKM $4 070 $9 33 $f 1958- $T Katedra kvantitatívnych metód PHF
    701
    -1
    $3 eu_un_auth*0052526 $a Tkáč $b Michal $c ml. $p EUBPHFKRP $4 070 $9 33 $f 1984- $T Katedra finančného riadenia podniku PHF
    801
    -0
    $a SK $b BA004 $c 20211210 $g AACR2
    T85
      
    $x existuji fulltexy
Počet záznamov: 1  

  Tieto stránky využívajú súbory cookies, ktoré uľahčujú ich prezeranie. Ďalšie informácie o tom ako používame cookies.