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J-GLOBAL ID：201702264774936618   整理番号：17A1354023

商品価格に基づく機械学習技法を用いた予測マレーシアの交換速度【Powered by NICT】

Forecasting Malaysian exchange rate using machine learning techniques based on commodities prices

著者 (4件)： Ramakrishnan Suresh (Faculty of Management, Universiti Teknologi Malaysia, Johor Bahru, 81310, Malaysia) ,  Butt Shamaila (Faculty of Management, Universiti Teknologi Malaysia, Johor Bahru, 81310, Malaysia) ,  Chohan Muhammad Ali (Faculty of Management, Universiti Teknologi Malaysia, Johor Bahru, 81310, Malaysia) ,  Ahmad Humara (Faculty of Management, Universiti Teknologi Malaysia, Johor Bahru, 81310, Malaysia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICRIIS  ページ： 1-5  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： 四商品価格間の動的相互作用と新興経済,マレーシアの交換速度を調べた。文献は担体中のと為替レートの正確な予測に対する相反するクレームの系列を同定した。三機械学習手法の比較解析を行い,すなわち:サポートベクトルマシン,ニューラルネットワーク,RandomForestへの新しい方法論を提供した。実験結果はRandomForestであるサポートベクトルマシンとニューラルネットワークよりも比較的優れていることを示し,精度と性能。これはマレーシアの交換速度の変動は,他の方法と比較して,RandomForestを用いて正確に評価できることを示した。さらに本論文では,マレーシアの特異的商品価格粗油,パーム油,ゴム,および金,マレーシアの交換速度に影響することを強い動的パラメータであることを明らかにした。それ故,これらの結果は政策立案,投資モデリング,および企業計画のための有益である。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： *予測 ,  投資 ,  金 ,  *マレーシア ,  モデリング ,  サポートベクトルマシン ,  *物価 ,  動的相互作用 ,  ニューラルネットワーク ,  *機械学習 ,  パーム油
準シソーラス用語： 動的パラメータ ,  為替レート , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 商品価格 ,  機械学習 ,  技法 ,  予測 ,  マレーシア