Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/301966| Title: | Нейросетевое прогнозирование поведения рынка как организованной целостности |
| Other Titles: | Neural network forecasting of market behavior as an organized integrity / A. Belzetsky |
| Authors: | Бельзецкий, А.И. |
| Keywords: | ЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Экономика и экономические науки |
| Issue Date: | 2023 |
| Publisher: | Минск : Институт бизнеса БГУ |
| Citation: | 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 |
| Abstract: | 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. |
| Abstract (in another language): | 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: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/301966 |
| ISSN: | 2523-4714 |
| Licence: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Appears in Collections: | 2023. Бизнес. Инновации. Экономика |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Neural(23)p7-15.pdf | 868,94 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.