Prognozowanie kursu EURO/USD w oparciu nie tylko o szare modele
Fragment książki (Rozdział w monografii)
MNiSW
20
Poziom I
| Status: | |
| Autorzy: | Rzymowski Witold, Surowiec Agnieszka, Warowny Tomasz |
| Dyscypliny: | |
| Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować. | |
| Wersja dokumentu: | Drukowana | Elektroniczna |
| Arkusze wydawnicze: | 0,88 |
| Język: | polski |
| Strony: | 40 - 55 |
| Efekt badań statutowych | NIE |
| Materiał konferencyjny: | NIE |
| Publikacja OA: | TAK |
| Licencja: | |
| Sposób udostępnienia: | Witryna wydawcy |
| Wersja tekstu: | Ostateczna wersja opublikowana |
| Czas opublikowania: | W momencie opublikowania |
| Data opublikowania w OA: | 27 września 2018 |
| Abstrakty: | polski | angielski |
| W ostatnich latach można obserwować dużą różnorodność metod analizy danych finansowych, a w szczególności metod analizy finansowych szeregów czasowych. W niniejszej pracy porównano prognozy wygasłe dla kursu Euro/USD uzyskane na podstawie wybranych typów modeli. Wykorzystano szare modele typu GM(1,1), prosty model autoregresji rzędu I, modele liniowe, wielomianowe oraz modele potęgowe. Jako miarę użyteczności konstruowanych modeli przyjęto procentowy błąd względny prognoz wygasłych. Ponadto zbadano wpływ liczby obserwacji na wartości tego błędu. | |
| Being able to forecast time series accurately has been quite a popular subject for researchers. In this article various forecasting models such as gray models GM(1,1), autoregressive models, linear models, polynomial models and power models for highly noisy data on the euro to the United States dollar parity are tested to compare the performances of those different models. A relative percentage error is used to examine the accuracy of the models. The simulation results show that the very simple autoregressive model is the best. |
