Tarun Soni epub Effectiveness of Neural Networks in Forecasting B.S.E Sensex Index

okumak Effectiveness of Neural Networks in Forecasting B.S.E Sensex Index
ZIP 9.9 Mb
RAR 6.9 Mb
EXE 8.4 Mb
APK 8.5 Mb
IOS 7.8 Mb
Effectiveness of Neural Networks in Forecasting B.S.E Sensex Index

Tarun Soni yazarının Effectiveness of Neural Networks in Forecasting B.S.E Sensex Index kitabı da dahil olmak üzere birçok dosya aşağıdaki bölümleri de içerebilir:
- imza dosyası: çeşitli varlıklar için dijital imzalar içerir.
- şifreleme.xml: yayımlama kaynaklarının şifrelenmesiyle ilgili bilgileri içerir. (Yazı tipi gizleme kullanılıyorsa bu dosya gereklidir.)
- meta veriler: kapsayıcı hakkında meta verileri depolamak için kullanılır.
- haklar: Effectiveness of Neural Networks in Forecasting B.S.E Sensex Index kitabının dijital haklarıyla ilgili bilgileri depolamak için kullanılır.

XHTML içerik belgeleri ayrıca zengin meta verilerle Effectiveness of Neural Networks in Forecasting B.S.E Sensex Index kitap işaretlemesine açıklama ekleme olanakları içerir, bu da onları hem işleme hem de erişilebilirlik amaçları için anlamsal olarak daha anlamlı ve kullanışlı hale getirir.

E içerik belgeleri, bir yayının okunabilir içeriğini tanımlayan ve ilgili medya varlıklarına (görüntüler, ses ve video klipler gibi) bağlantı veren XHTML (HTML5 profili tarafından tanımlanır) veya SVG belgeleri vb.'dir.

Biçim seçin
pdf kindle doc
yazar
Boyutlar ve boyutlar
Tarafından yayınlandı
21,6 x 0,6 x 27,9 cm 1 Ocak 2013 15 x 0,4 x 22 cm 15,2 x 0,6 x 22,9 cm 20,3 x 0,3 x 26 cm 3 Haziran 2009 20,3 x 0,4 x 26 cm 31 Ağustos 2012 29 Ağustos 2009 Aeryn Cartwright Kolektif 25 Mayıs 2010 NAN RIEWALDT Icon Group International Gerardus Blokdyk 20,3 x 0,2 x 26 cm N&S Collection 28 Şubat 2018
okumak okumak kayıt olmadan
yazar Tarun Soni
isbn 10 9783846555606
isbn 13 978-3846555606
Yayımcı LAP LAMBERT Academic Publishing
Dilim İngilizce
Boyutlar ve boyutlar 15 x 0,4 x 22 cm
DE OLDUĞU GİBİ 3846555606
Tarafından yayınlandı Effectiveness of Neural Networks in Forecasting B.S.E Sensex Index 10 Kasım 2011

Since stock markets are volatile, dynamic and complicated, forecasting stock market return is considered as a challenging task. Nevertheless, researchers have developed various linear and nonlinear methods for effective forecasting. Among these neural networks are most suitable for forecasting non linear and chaotic relationships among variables. The current study attempts to forecast the future returns of B.S.E, highly volatile index, with the help of conventional method i.e. ARIMA (Auto Regression Integrated Moving Average) and Artificial Neural Network M.L.P (Multilayer Perceptron).To examine the efficiency of the models, MAD (Mean Absolute Deviation) and MSE (Mean Square Error) of the two models are compared. The study results revealed that neural network is better for forecasting in comparison to ARIMA.

okumak okumak kayıt olmadan

En son kitaplar

benzer kitaplar
Nanomaterials for Wastewater Treatment and its Multiple Applications: Multi-functions of nanoparticles for the Photocatalytic degradation of Dyes and its Green Assessment

okumak kayıt olmadan
Impact de la Stratégie Commerciale sur la Compétitivité d’un Port: Le cas du Port de Douala

okumak kayıt olmadan
European Union: Constraints vs. Opportunities: Business opportunities for U.S. firms in the European Union

okumak kayıt olmadan
Spetsifika protsedury otsenki effektivnosti v sfere zdravookhraneniya: Na primere sistemy obyazatel'nogo meditsinskogo strakhovaniya Rossiyskoy Federatsii

okumak kayıt olmadan
Revue des débats sur la Multifonctionnalité de l'agriculture: Et Fondement théorique (OMN.UNIV.EUROP.)

okumak kayıt olmadan
Formación de precio a los Servicios en Almacenes Universo S.A.: Un factor fundamental en la gestión empresarial

okumak kayıt olmadan