Is Artificial Intelligence Better in ForecastingStock Market Returns than Classical Methods? – Aleksandra Drašković
Aleksandra Drašković
Diplomová práce
Is Artificial Intelligence Better in ForecastingStock Market Returns than Classical Methods?
Je umělá inteligence lepší v předvídání výnosů z akciových trhů než klasické metody?
Anotace:
Práce analyzuje problematiku predikce výnosů z akciových trhů. Zvláště se zabývá diskusí, jakými metodami a modely lze výnosy prognózovat nejlépe. Kromě počátečního představení umělé inteligence a investičních technologií, studie zahrnuje jak přehled statistických modelů (ARMA, ARIMA, ARCH, NMA, TAR, and MSAR), tak i výpočetně inteligentních modelů a metod (především pak přibližuje čtenáři metodu umělých …víceAbstract:
The thesis analyzes the issue of predictions of stock market returns. In particular, it concentrates on the discussion about which methods and models can predict yields in the foremost efficient manner. Apart from the initial introduction of AI and the investment theories, the study includes both an overview of statistical models (ARMA, ARIMA, ARCH, ARCH, NMA, TAR, and MSAR) and computationally intelligent …více
Jazyk práce: angličtina
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 31. 3. 2020
Identifikátor:
https://vskp.vse.cz/eid/82206
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 4. 2. 2021
- Vedoucí: Aleš Maršál
- Oponent: Pavel Potužák
Citační záznam
Citace dle ISO 690:
DRAŠKOVI$\backslash$'C, Aleksandra. \textit{Is Artificial Intelligence Better in ForecastingStock Market Returns than Classical Methods?}. Online. Diplomová práce. Praha: Vysoká škola ekonomická v Praze. 2020. Dostupné z: https://theses.cz/id/cju6f8/.
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Vysoká škola ekonomická v Prazehttps://vskp.vse.cz/eid/82206
Vysoká škola ekonomická v Praze
Magisterský studijní program / obor:
Ekonomie a hospodářská správa / Ekonomická analýza
Práce na příbuzné téma
-
Artificial Neural Networks in Space of Stock Returns: Volatility Prediction
Šimon Škorňa -
Využití Hidden Markov Modelů při predikci finančních časových řad
Jakub Lunga -
Analýza a predikce vybraných finančních časových řad
Eliška Medunová -
Aplikace neuronových sítí pro predikci finančních časových řad
Igor Hrifanov -
Aplikace modelů s proměnlivými režimy při předvídání finančních časových řad
David Fryček -
Analýza finančních časových řad v době krize
Lukáš PRŮDEK -
Modelování a predikce volatility finančních časových řad směnných kurzů
David Žižka -
Modelování volatility finančních časových řad
Vít Hanzal