Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/301966
Заглавие документа: Нейросетевое прогнозирование поведения рынка как организованной целостности
Другое заглавие: Neural network forecasting of market behavior as an organized integrity / A. Belzetsky
Авторы: Бельзецкий, А.И.
Тема: ЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Экономика и экономические науки
Дата публикации: 2023
Издатель: Минск : Институт бизнеса БГУ
Библиографическое описание источника: Бизнес. Инновации. Экономика : сб. науч. ст. Вып. 7 / Институт бизнеса БГУ; редкол.: Г. А. Хацкевич (председатель) [и др.]. – Минск : Институт бизнеса БГУ, 2023. – С. 7-15
Аннотация: В настоящей статье для прогнозирования поведения рынка использована концепция организованной целостности рынка во взаимосвязи с методом прогнозирования с помощью искусственных нейронных сетей. Комбинированная модель позволяет учесть неоднородную пространственно-временную структуру рынка во взаимодействии с внешней средой и выполнить достоверный прогноз основных показателей рынка на несколько месяцев вперед. Представлен пример нейросетевого прогнозирования поведения финансового рынка.
Аннотация (на другом языке): In this article, the concept of organized market integrity in conjunction with the forecasting method using artificial neural networks is used to predict market behavior. The combined model makes it possible to take into account the heterogeneous spatio-temporal structure of the market in interaction with the external environment and to make a reliable forecast of the main market indicators for several months ahead. An example of neural network forecasting of financial market behavior is presented.
URI документа: https://elib.bsu.by/handle/123456789/301966
ISSN: 2523­-4714
Лицензия: info:eu-repo/semantics/openAccess
Располагается в коллекциях:2023. Бизнес. Инновации. Экономика

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
Neural(23)p7-15.pdf868,94 kBAdobe PDFОткрыть
Показать полное описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.