Hodnocení vývoje cen mědi a zinku jako nedokonalých komplementů – Monika Burghauserová
Monika Burghauserová
Bachelor's thesis
Hodnocení vývoje cen mědi a zinku jako nedokonalých komplementů
Abstract:
Tato práce si kladla za cíl zhodnotit vývoj cen mědi a zinku, vliv chování jejich cen na trhu a vzájemný vztah mezi těmito nedokonale komplementárními kovy. Byla provedena korelační analýza k odhalení stupně provázanosti cen těchto kovů a byly využity vícevrstvé neuronové sítě (MLP) pro predikci budoucích cenových trendů. Analýza historických dat prokazuje extrémně silnou pozitivní korelaci (0,83) …moreAbstract:
This work aimed to evaluate the price development of copper and zinc, the impact of their price behavior on the market, and the relationship between these imperfectly complementary metals. A correlation analysis was performed to reveal the degree of interconnection between the prices of these metals, and multilayer perceptron (MLP) neural networks were used to predict future price trends. The analysis …more
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 7. 5. 2024
Identifier:
https://is.vstecb.cz/th/orvww/
Thesis defence
- Date of defence: 27. 6. 2024
- Supervisor: prof. Ing. Marek Vochozka, MBA
- Reader: Ing. Ján Oros
Citation record
ISO 690-compliant citation record:
BURGHAUSEROVÁ, Monika. \textit{Hodnocení vývoje cen mědi a zinku jako nedokonalých komplementů}. Online. Bachelor's thesis. České Budějovice: Institute of Technology and Business in České Budějovice. 2024. Available from: https://theses.cz/id/4iep7p/.
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Vysoká škola technická a ekonomická v Českých BudějovicíchInstitute of Technology and Business in České Budějovice
Bachelor programme / field:
Business Economics / Business Economics
Theses on a related topic
-
Correlation Analysis of Biomedical Data
Nela Bulavová -
Correlation Analysis of Stock Indices Using Empirical Mode Decomposition
Alexey Ulyanin -
The Correlation between English SLA and Study Performance
Tomáš Čapek -
Educational data analysis for introductory programming
Matěj Vaněk -
Nord Pool day-ahead electricity price modeling and forecasting
Daniel Pilný -
Fast object detection on mobile platforms using neural networks
Tomáš Repák -
Optimization techniques of neural networks for mobile platforms during training phase
Adam Grygar -
Simulating drone automation in agriculture using neural networks
Jakub Valent