Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/308664
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Бельзецкий, А. И. | - |
dc.date.accessioned | 2024-02-05T12:23:05Z | - |
dc.date.available | 2024-02-05T12:23:05Z | - |
dc.date.issued | 2023 | - |
dc.identifier.citation | Журнал Белорусского государственного университета. Экономика = Journal of the Belarusian State University. Economics. – 2023. – № 2. – С. 25-38 | ru |
dc.identifier.issn | 2520-6206 | - |
dc.identifier.uri | https://elib.bsu.by/handle/123456789/308664 | - |
dc.description.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. | ru |
dc.language.iso | ru | ru |
dc.publisher | Минск : БГУ | ru |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | ru |
dc.subject | ЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Экономика и экономические науки | ru |
dc.title | Гибридная нейросетевая модель прогнозирования поведения рынка | ru |
dc.title.alternative | Hybrid neural network model for forecasting market behaviour / A. I. Belzetsky | ru |
dc.type | article | ru |
dc.rights.license | CC BY 4.0 | ru |
dc.description.alternative | 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. | ru |
Располагается в коллекциях: | 2023, №2 |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.