Modelling Durations Using Artificial Neural Networks
| Autor: | Mgr. Martin Žofka |
|---|---|
| Rok: | 2014 - zimní |
| Vedoucí: | doc. PhDr. Jozef Baruník Ph.D. |
| Konzultant: | |
| Typ práce: | Diplomová Ekonomická teorie |
| Jazyk: | Anglicky |
| Stránky: | 68 |
| Ocenění: | Pochvala děkana Fakulty sociálních věd za vynikající výkon u státních zkoušek. |
| Odkaz: | https://is.cuni.cz/webapps/zzp/detail/125501/ |
| Abstrakt: | Hlavním cílem této diplomové práce je zavedení umělých neuronových sítí (U NS) pro modelování finančních durací. Na začátku shrneme stávající poznat ky ohledně finančních durací a modelů pro jejich analýzu. Následně prozkoumáme stávající druhy UNS a vybereme jednu z možných architektur sítí pro následné modelování. Zvolená síť je vícevrstvá dopředná, má sigmoidní aktivační funkcí, jednu skrytou vrstvu a genetický algoritmus optimalizace . V práci používáme jak očištěná tak neočištěná data pro předpovídání, ale na rozdíl od ostatních modelů pro durace, neuronové sítě nevyžadují očištění dat. Lze je tedy odhadnout v j ednom kroku bez potřeby odstranit sezónnosti. V další části práce porovnáme UNS s odhadem získaným modelem autoregresivních podmíněných durací (APD), který nám slouží jako měřítko pro porovnání výkonnosti. Výsledky potvrzují , že UNS jsou schopné předpovíd at durace s přibližně shodnou přesností jako APD model. Pro neočištěná data jsou lepší UNS, zatímco pro očištěná data vychází o něco lépe APD model. Nicméně rozdíly v předpovědích nejsou signifikantní. |
