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J-GLOBAL ID：201802226141447777   整理番号：18A1030132

定常時系列分析に基づく金融市場予測のための改良手法【JST・京大機械翻訳】

Improved approaches for financial market forecasting based on stationary time series analysis

著者 (2件)： Sun Hongbo (College of Computer and Control Engineering, Nankai university, Tianjin, China) ,  Xu Jing (College of Computer and Control Engineering, Nankai university, Tianjin, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICBDA  ページ： 334-339  発行年： 2018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： 金融市場の時系列を予測することは,近年重要な話題になった。データマイニング法はより高い精度を提供する。それは,計量経済モデル処理手順がデータの非定常状態によって複雑であるという問題を避けることができた。しかし,安定した実験データの条件下では,より高い適用性を持つ方法は未知である。そこで本論文では,金融データ予測のためのいくつかのグループのソリューションにアプローチした。一方では,計量経済分析に基づく方法に関して,著者らはA-VARと呼ばれる改良ベクトル自己回帰モデルを提案した。他方,データマイニングに基づく方法に関して,著者らは,Co-BPNNとRNNベースと呼ばれる2つの改良ニューラルネットワークモデルを提案した。結果として,異なる方法の利点と欠点を分析し比較した。最後に,異なる予測提案を特定の環境下で与えた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データマイニング ,  *予測 ,  適応性 ,  *金融 ,  *時系列分析
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  VARモデル ,  非定常状態 ,  計量経済モデル ,  *金融市場 ,  市場予測 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 利益管理  (KA05030A) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 時系列分析 ,  金融 ,  市場予測 ,  手法