![](/images/graphics-bg.png)
Volatility Degree Forecasting of Stock Market by Stochastic Time Strength Neural Network
المؤلفون المشاركون
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-10-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In view of the applications of artificial neural networks in economic and financial forecasting, a stochastic time strength function is introduced in the backpropagation neural network model to predict the fluctuations of stock price changes.
In this model, stochastic time strength function gives a weight for each historical datum and makes the model have the effect of random movement, and then we investigate and forecast the behavior of volatility degrees of returns for the Chinese stock market indexes and some global market indexes.
The empirical research is performed in testing the prediction effect of SSE, SZSE, HSI, DJIA, IXIC, and S&P 500 with different selected volatility degrees in the established model.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Mo, Haiyan& Wang, Jun. 2013. Volatility Degree Forecasting of Stock Market by Stochastic Time Strength Neural Network. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1009395
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Mo, Haiyan& Wang, Jun. Volatility Degree Forecasting of Stock Market by Stochastic Time Strength Neural Network. Mathematical Problems in Engineering No. 2013 (2013), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1009395
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Mo, Haiyan& Wang, Jun. Volatility Degree Forecasting of Stock Market by Stochastic Time Strength Neural Network. Mathematical Problems in Engineering. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1009395
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1009395
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)