Главная » Просмотр файлов » Диссертация

Диссертация (1138079), страница 27

Файл №1138079 Диссертация (Прогнозирование доходности на фондовом и валютном рынках на основе моделей искусственных нейронных сетей) 27 страницаДиссертация (1138079) страница 272019-05-20СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 27)

On the convexity of some divergence measures based onentropy functions, IEEE Trans. Information Theory, Vol. 28, 1982.54. Burkhart, R., Langton, C., & Askenazi, M. (1996, June). The swarmsimulation system: A toolkit for building multi-agent simulations. Santa Fe:Santa Fe Institute.55. Cao, L. J., Chua, K. S., Chong, W.

K., Lee, H. P., & Gu, Q. M. (2003). Acomparison of PCA, KPCA and ICA for dimensionality reduction in supportvector machine. Neurocomputing, 55(1), 321-336.17156. Chan T. Artificial markets and intelligent agents (Doctoral dissertation,Massachusetts Institute of Technology), 2001.57. Cheng, L., Hou, Z. G., Tan, M., Lin, Y., & Zhang, W. (2010). Neuralnetwork-based adaptive leader-following control for multiagent systems withuncertainties. Neural Networks, IEEE Transactions on, 21(8), 1351-1358.58.

Cherubini, U., Della Lunga, G., Mulinacci, S., & Rossi, P. (2010). Fouriertransform methods in finance (Vol. 524). Wiley. com.59. Chiang, Y. W., Borbat, P. P., & Freed, J. H. (2005). Maximum entropy: Acomplement to Tikhonov regularization for determination of pair distancedistributions by pulsed ESR. Journal of Magnetic Resonance, 177(2), 184-196.60.

Choi Y, Duady R. Chaos and Bifurcation in 2007-09+ Financial Crisis//CNRS November 8, 2010.61. Connor, J. T., Martin, R. D., & Atlas, L. E. (1994). Recurrent neural networksand robust time series prediction. Neural Networks, IEEE Transactions on,5(2), 240-254.62.

Cont R., Bochaude J.-P. Herd Behavior and Aggregate Fluctuations InFinancial Markets// Macroeconomic Dynamics, 4, 2000, 170–196.63. Coste, C., Douady, R., & Zovko, I. (2009). The StressVaR: A New RiskConcept for Extreme Risk and Fund Allocation. Available at SSRN 1509503.64. Daniel K., Hirshleifer D., Subrahmanyam A. Investor Psychology andSecurity Market Under- and Overreactions. Journal of Finance 53 (6): 1839–1885, 1998.65.

De Bondt W.F.M., Thaler R.H. Anomalies: A Mean-Reverting Walk DownWall Street. Journal of Economic Perspectives, 3(1): 189-202, 1989.66. Delac, K., Grgic, M., & Grgic, S. (2005, July). A comparative study of PCA,ICA, and LDA. In Proc. of the 5th EURASIP Conference focused on Speechand Image Processing, Multimedia Communications and Services (pp. 99106).17267. Domingos P. Bayesian Averaging of Classifiers and the Overfitting ProblemProceeding ICML '00 Proceedings of the Seventeenth InternationalConference on Machine Learning, p.

223-230, 2000.68. Dorffner, G. (1996). Neural networks for time series processing. In NeuralNetwork World.69. Dorigo, M., Trianni, V., Şahin, E., Groß, R., Labella, T. H., Baldassarre, G.,... & Gambardella, L. M. (2004). Evolving self-organizing behaviors for aswarm-bot. Autonomous Robots, 17(2-3), 223-245.70. Draper, B. A., Baek, K., Bartlett, M. S., & Beveridge, J. R. (2003).Recognizing faces with PCA and ICA. Computer vision and imageunderstanding, 91(1), 115-137.71. Dubovikov N.N., Starchenko N.S., Dubikov M.S. Dimension of the minimalcover and fractal analysis of time series//Physica A 339 (2004) 591 – 608.72. Dueker, M.

(1997). Strengthening the Case for the Yield Curve as a Predictorof US Recessions. Federal Reserve Bank of St. Louis Review, (Mar), 41-51.73. Dunis, C., & Williams, M. (2002). ’Modelling and Trading the EUR/USDExchange Rate: Do Neural Network Models Perform Better?’. Derivativesuse, trading and regulation, 8(3), 211-239.74. Durre A., Giot P. Endorse or fight the Fed model? An international analysisof earnings, stock prices and bond yields, 2004.75. Elster, J. (1989). Nuts and bolts for the social sciences (p. 13).

Cambridge:Cambridge University Press.76. Enke, D., & Thawornwong, S. (2005). The use of data mining and neuralnetworks for forecasting stock market returns. Expert Systems withApplications, 29(4), 927-940.77. Estrella, A., & Trubin, M. (2006). The yield curve as a leading indicator:some practical issues.

Current Issues in Economics and Finance, 12(5).78. Fama E.F. Efficient Capital Markets: A Review of Theory and EmpiricalWork. The Journal of Finance, Volume 25, Issue 2, pages 383–417, May1970.17379. Fayyad, U. M., Piatetsky-Shapiro, G., Smyth, P., & Uthurusamy, R. (1996).Advances in knowledge discovery and data mining.80. Ferber J. Multi-Agent Systems: An Introduction to Artificial Intelligence.Addison-Wesley, 1999.81. Filis, G., Kentzoglanakis, K., & Floros, C. (2009). VAR model training usingparticle swarm optimisation: evidence from macro-finance data.

InternationalJournal of Computational Economics and Econometrics, 1(1), 9-22.82. Friedman J. H., Tukey J. W. A Projection Pursuit Algorithm for ExploratoryData Analysis. IEEE Transactions on Computers C–23 (9): 881–890,September 1974.83. Frith C. Making up the Mind: How the Brain Creates Our Mental World.Wiley, 2007.84. Fukumizu, K., Bach, F. R., & Jordan, M. I. (2003). Kernel dimensionalityreduction for supervised learning. Advances in Neural Information ProcessingSystems, 16.85.

Fukunaga, K. (1990). Introduction to statistical pattern recognition. AccessOnline via Elsevier.86. Fyfe C. Artificial Neural Networks and Information Theory. Department ofComputing and Information Systems, The University of Paisley, 2000.87. Gan, W. S., & Ng, K. H. (1995, November). Multivariate FOREX forecastingusing artificial neural networks. In Neural Networks, 1995. Proceedings.,IEEE International Conference on (Vol. 2, pp. 1018-1022).

IEEE.88.Garnier S., Combe M., Jost C., Theraulaz G. Do Ants Need to Estimate theGeometrical Properties of Trail Bifurcations to Find an Efficient Route? ASwarm Robotics Test Bed. PLoS Comput Biol 9(3), 2013.89. Ghatge, A. R., & Halkarnikar, P. P. Ensemble Neural Network Strategy forPredicting Credit Default Evaluation. International Journal of Engineering andInnovative Technology (IJEIT), Volume 2, Issue 7, January 2013.90. Gilbert N. Agent-Based Models. University of Surrey, Guildford, 2007.17491. Glaser, M., Langer, T., & Weber, M.

(2007). On the trend recognition andforecasting ability of professional traders. Decision Analysis, 4(4), 176-193.92. Górriz, J. M., Luna, J. C. S., Puntonet, C. G., & Salmerón, M. (2005). ASurvey of Forecasting Preprocessing Techniques using RNs. Informatica(Slovenia), 29(1), 13-32.93. Górriz J.M., Puntonet C.G., Moisés Salmerón, E.W. Lang Time SeriesPrediction using ICA Algorithms//IEEE International Workshop on IntelligentData Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology andApplications 8-10 September 2003.94.

Grossman, S. J., & Stiglitz, J. E. (1980). On the impossibility ofinformationally efficient markets. The American economic review, 70(3), 393408.95. Grothmann, R. Multi-agent market modeling based on neural networks.Faculty of Economics, University of Bremen, 2002.96. Gurney K. An Introduction to Neural Networks. London: Routledge, 1997.97. Hageman, L. A., & Young, D.

M. (2012). Applied iterative methods. DoverPublications.98. Haken G. Synergetics, an Introduction: Nonequilibrium Phase Transitions andSelf-Organization in Physics, Chemistry, and Biology", 3rd rev. enl. ed. NewYork: Springer-Verlag, 1983.99. Hassan, M. R., & Nath, B. (2005, September). Stock market forecasting usinghidden Markov model: a new approach. In Intelligent Systems Design andApplications, 2005.

ISDA'05. Proceedings. 5th International Conference on(pp. 192-196). IEEE.100.Hebb D.O. The Organization of Behavior: A Neuropsychological Theory.— Wiley, 1949.101.Henri B., Gerlach S. Does the Term Structure Predict Recessions?: theInternational Evidence. No. 1892. Centre for Economic Policy Research,1998.175102.Hillebrand E. Mean Reversion Expectations and the 1987 Stock MarketCrash: An Empirical Investigation. Finance 0501015, EconWPA, 2005.103.Hong, T., & Han, I. (2002).

Knowledge-based data mining of newsinformation on the Internet using cognitive maps and neural networks. Expertsystems with applications, 23(1), 1-8.104. Hoya, T., Hori, G., Bakardjian, H., Nishimura, T., Suzuki, T., Miyawaki,Y., ... & Cao, J. (2003, January). Classification of single trial EEG signals by acombined principal+ independent component analysis and probabilistic neuralnetwork approach. In International Symposium on Independent ComponentAnalysis and Blind Signal Separation (pp.

Характеристики

Список файлов диссертации

Прогнозирование доходности на фондовом и валютном рынках на основе моделей искусственных нейронных сетей
Свежие статьи
Популярно сейчас
Почему делать на заказ в разы дороже, чем купить готовую учебную работу на СтудИзбе? Наши учебные работы продаются каждый год, тогда как большинство заказов выполняются с нуля. Найдите подходящий учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6510
Авторов
на СтудИзбе
302
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее