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J-GLOBAL ID：201702218633765673   整理番号：17A1646862

逆伝搬ニューラルネットワークを用いたミューチュアルファンド正味価値の予測【Powered by NICT】

Prediction of mutual fund net value using Backpropagation Neural Network

著者 (5件)： Pan Wen-Tsao (Department of Business Administration, Hwa Hsia University of Technology, Taipei, Taiwan) ,  Shao Yan-Mei (School of Business, Guangdong University of Foreign Studies, Guangzhou, China) ,  Yang Tian-Tian (School of Business, Guangdong University of Foreign Studies, Guangzhou, China) ,  Luo Shi-Hua (School of Business, Guangdong University of Foreign Studies, Guangzhou, China) ,  Li Xuan-Wan (School of Business, Guangdong University of Foreign Studies, Guangzhou, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICBDA  ページ： 198-201  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 国内証券会社のウェブサイトから17オープンエンドバランス株式資金データを収集するために計画,資金性能を解析するためのデータ包絡分析を利用することによる投資標的として1の技術効率値と資金を選択する。ミューチュアルファンド正味価値予測モデルを逆伝搬ニューラルネットワーク(BPN)を含む種々の新しいデータマイニング法により構築し,予測能力は多重回帰モデルと比較した。RMSEにより,これらの資金予測モデルの長所と短所を理解することができた。この結果は投資戦略としての投資家への参照のために利用可能である。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 証券 ,  予測モデル ,  データマイニング ,  *投資
準シソーラス用語： 投資家 ,  投資戦略 ,  多重回帰モデル ,  予測能力 ,  技術効率 ,  データ包絡分析 ,  Webサイト ,  *逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 逆伝搬ニューラルネットワーク ,  ミューチュアルファンド ,  価値 ,  予測