Wykorzystanie modeli regresji i sztucznych sieci neuronowych do analiz związków między największymi giełdami światowymi

• Autorzy: Dorota Witkowska

Warianty tytułu

Application of Regression Models and Neural Networks in the Analysis of the Biggest Stock Markets

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule omówiono zagadnienia dotyczące dwóch metod badania zależności między największymi rynkami kapitałowymi. Przedstawiono i porównano wyniki eksperymentów, przeprowadzonych za pomocą analizy regresji oraz sieci neuronowych. (abstrakt oryginalny)

EN

In the paper we discuss our research on the financial markets in the USA, Canada, Germany, France, Great Britain, Japan and "World without the USA" in period 1987-1994. Analysis was provided for daily stock returns by regression models and artifical neural networks, applying SAS System 6.9 and 6.11. Numerical experiments were made for general linear model and multilayer perceptron with one hidden layer containing two or five processing elements.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Sztuczna inteligencja; Sieci neuronowe; Regresja liniowa; Analiza giełdowa

EN

Artificial intelligence; Neural networks; Linear regression; Stock exchange analysis

• Czasopismo: Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Łódzka
• Rocznik: 1997
• Numer: z. 28, nr 785
• Strony: 71--106

Twórcy

autor

Dorota Witkowska

Bibliografia

• Caporaletti L.E., Dorsey R.E., Johnson J.D., Powell W.A.: A Decision Support System for In-Sample Simultaneous Equation System Forecasting Using Artificial Neural Systems, Decision Support Systems, 11, 1994, 481-495.
• Friedman J., Shachmurove Y.: Dynamic Linkages Among European Stock Markets, Advances in International Stock Market Relationships and Interactions, J. Doukas ed. Greenwood Publishing, 1996, forthcoming.
• Friedman J., Shachmurove Y.: Co - Movements of Major European Community Stock Markets: A Vector Autoregression Analysis, Global Finance Journal, 7(2), 1996, forthcoming.
• Hertz J., Krogh A., Palmer R.G.: Introduction to the Theory of Natural Computation, Redwood City: Addison Wesley, 1991.
• Hsieg CH.: Some Potential Applications of Artificial Neural Systems in Financial Management, Journal of Systems Management, April 1993, s. 12-15.
• Korbicz J., Obuchowicz A., Uciński D.: Sztuczne sieci neuronowe. Podstawy i zastosowanie, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa 1994.
• Mulawka J., Rydgier E.: Prognozowanie i modelowanie z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych, VII Ogólnopolskie Konserwatorium nt. "Sztuczna Inteligencja i Systemy Rozwijające się", CIR'94 Warszawa - Siedlce 1994, maszynopis.
• Rydgier E.: Using Neural Networks to Solve Prediction Problems in Econometrics and Economics. W: System Modelling Control, Vol. 3 pod red. E. Kąckiego, Polskie Towarzystwo Informacji Medycznej, Łódź 1995, s. 103-112.
• Schocken S., Ariav G.: Neural Networks for Decision Support. Problems and Opportunities, Decision Support Systems 11, 1994, s. 393-414.
• Tadeusiewicz R.: Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa 1993.
• Wilson R.L., Sharda R.: Bancrupcy Prediction Using Neural Networks, Decision Support Systems 11, 1994, s. 545-557.
• Witkowska D.: Przykład wykorzystania prostych sieci neuronowych do prognozowania produkcji, Studia Prawno - Ekonomiczne, t. L., 1994 s. 139-156.
• Witkowska D.: Nowe trendy w badaniach ekonomicznych: Sieci neuronowe, Zeszyty Naukowe Politechniki Łódzkiej, Nr 25, Łódź 1994, s. 5-15.
• Witkowska D.: Application of Neural Networks in Forecasting, referat prezentowany na XXXIX Atlantic Economic Conference w Wiedniu w marcu 1995 r., maszynopis.
• Witkowska D.: Wyznaczanie prognoz cen akcji za pomocą sztucznych sieci neuronowych, Ekspert Rachunkowość i Finanse, 1995, nr 3/4, s. 71-82.
• Witkowska D.: Neural Networks as a Forecasting Instrument for the Polish Stock Exchange, International Advances in Economic Research, Vol. 1, No. 3, August 1995, 232-241.
• Witkowska D.: Neural Networks as a Forecasting Tool. An Example of the Polish Stock Exchange, Dynamic Econometric Models, Vol. 2, Nicolas Copernicus University, Toruń 1996 s. 132-154.