Vytlačiť
1. Improving Quality of Long-Term Bond Price Prediction Using Artificial Neural Networks
| Názov | Improving Quality of Long-Term Bond Price Prediction Using Artificial Neural Networks | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Preklad názvu | Zlepšenie kvality predpovedania cien dlhodobých dlhopisov pomocou umelých neurónových sietí | ||||||||
| Autorské údaje | Robert Verner, Michal Tkáč, Michal Tkáč ml. | ||||||||
| Autor | Verner Robert EUBPHFKKM - Katedra kvantitatívnych metód PHF | ||||||||
| Spoluautori | Tkáč Michal EUBPHFKKM - Katedra kvantitatívnych metód PHF | ||||||||
| Tkáč Michal ml. EUBPHFKRP - Katedra finančného riadenia podniku PHF | |||||||||
| Zdrojový dokument | Quality Innovation Prosperity. Vol. 25, no. 1 (2021), pp. 103-123 online. - Košice : Technická univerzita v Košiciach. ISSN 1335-1745 | ||||||||
| DOI | 10.12776/QIP.V25I1.1532 | ||||||||
| Poznámky | VEGA 1/0736/19. - Registrovaný: Scopus. - Registrovaný: Web of Science | ||||||||
| Druh dokumentu | rozpis článkov z periodík | ||||||||
| Jazyk dokumentu | angličtina | ||||||||
| Krajina vydania | Slovenská republika | ||||||||
| Heslá | dlhopisy * papiere cenné * siete neurónové * inteligencia umelá * prognózovanie * prognostika * swap * trh kapitálový | ||||||||
| Anotácia | 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. | ||||||||
| Kategória EPC | ADN | ||||||||
| Registrované v | WOS | ||||||||
| Registrované v | SCOPUS | ||||||||
| Báza dát | PUBLIKAČNÁ ČINNOSŤ | ||||||||
| Archív EPC | E21 00628-001, online | ||||||||
| |||||||||