Zastosowanie sieci Husmeiera do prognozowania dziennych stóp zmian Warszawskiego Indeksu Giełdowego

• Autorzy: Paweł Lula

Warianty tytułu

The Application of Husmeier Networks to Prediction of Daily Return Rates of WIG Index

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Artykuł przedstawia potencjał sieci neuronowych w modelowaniu i prognozowaniu dziennych stóp zwrotu indeksu WIG. Mocne i słabsze stony modelowania neuronowego w ekonomii przedstawiono w pierwszej części artykułu. Następnie pokazano strukturę i zdolności sieci Husmeiera w prognozowaniu warunkowej funkcji gęstości. Wyniki badań empirycznych przedstawiono w końcowej części pracy.

EN

The article presents the possibilities of neural network to modelling and prediction of daily rates of return of the WIG index. Advantages and disadvantages of neural network models in economy is discussed in the first part of the text. The structure and capacity of the Husmeier network for prediction of conditional density function are shown in the next part of the work. The results of empirical research are presented in the final part of the article.

Słowa kluczowe

PL

Sztuczna inteligencja; Sieci neuronowe; Modele neuronalne; Prognozowanie stóp zysku akcji; Giełda papierów wartościowych; Indeks giełdowy

EN

Artificial intelligence; Neural networks; Neuronal models; Forecasting the return rate of shares; Stock market; Stock market indexes

• Czasopismo: Przegląd Statystyczny
• Rocznik: 2003
• Tom: 50
• Numer: z. 4
• Strony: 117--127

Twórcy

autor

Paweł Lula

Bibliografia

• [1] Azoff E.M., Neural networks time series forecasting of financial markets, John Wiley & Sons Ltd., Chiche-ster, England, 1994.
• [2] Husmeier D., Modelling conditional probability densities with neural networks, PhD thesis, Department of Mathematics, Kings College London, 1998, http://www.ee.ic.ac.uk/research/neural/Husmeier.html.
• [3] Husmeier D., Althoefer K., Modelling conditional probability with network committees: How overfitting can be useful, Neural Network World 4/98, 1998, 417-439.
• [4] Husmeier D., Taylor J.G., Neural networks for predicting conditional probability densities: Improved training scheme combining EM and RVFL, Neural Networks 11, 1, 1998, 89-116.
• [5] Husmeier D., Neural networks for conditional probability estimation. Forecasting beyond point prediction, Springer-Verlag London Limited, 1999.
• [6] Lula P., Jednokierunkowe sieci neuronowe w modelowaniu zjawisk ekonomicznych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie, 1999.
• [7] Tadeusiewicz R., Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza RM, Warszawa, 1993.
• [8] Witkowska D., Sztuczne sieci neuronowe w analizach ekonomicznych, Wydział Organizacji i Zarządzania Politechniki Łódzkiej, Łódź, 2000.