Logo BSU

Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.bsu.by/handle/123456789/308664
Title: Гибридная нейросетевая модель прогнозирования поведения рынка
Other Titles: Hybrid neural network model for forecasting market behaviour / A. I. Belzetsky
Authors: Бельзецкий, А. И.
Keywords: ЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Экономика и экономические науки
Issue Date: 2023
Publisher: Минск : БГУ
Citation: Журнал Белорусского государственного университета. Экономика = Journal of the Belarusian State University. Economics. – 2023. – № 2. – С. 25-38
Abstract: Для повышения качества прогнозирования поведения рынка предложена гибридная модель, объединяющая модели организованной целостности рынка и искусственной нейронной сети. Гибридная модель позволяет учесть неоднородную пространственно-временную структуру рынка во взаимодействии с внешней средой, принять в расчет нелинейные эффекты и выполнить достоверный прогноз для основных показателей рынка на несколько будущих периодов. Представлен пример нейросетевого прогнозирования поведения финансового рынка, подтверждающий качество гибридной модели.
Abstract (in another language): For improving the quality of forecasting market behaviour, a hybrid model that combines models of organised market integrity and an artificial neural network is proposed. The hybrid model allows us to take into account the heterogeneous spatiotemporal structure of the market in interaction with the external environment, to take into account non-linear effects and to make a reliable forecast of the main market indicators for several future periods. An example of neural network forecasting of financial market behaviour, confirming the quality of the hybrid model is presented.
URI: https://elib.bsu.by/handle/123456789/308664
ISSN: 2520-6206
Licence: info:eu-repo/semantics/openAccess
Appears in Collections:2023, №2

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
25-38.pdf972,17 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.