Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Tài Chính - Ngân Hàng
Ngân hàng - Tín dụng
Elsevier, Neural Networks In Finance 2005_7
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Elsevier, Neural Networks In Finance 2005_7
Như Hồng
44
27
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Tham khảo tài liệu 'elsevier, neural networks in finance 2005_7', tài chính - ngân hàng, ngân hàng - tín dụng phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả | 146 6. Times Series Examples from Industry and Finance aggregate and disaggregated market forecasting with traditional time series as well as with pooled time-series cross-sectional methodologies such as the study by McCarthy 1996 . The structure of the automobile market for new vehicles is recursive. Manufacturers evaluate and forecast the demand for the stock of automobiles the number of retirements and their market share. Adding a dose of strategic planning they decide how much to produce. These decisions occur well before production and distribution take place. Manufacturers are providing a flow of capital goods to augment an existing stock. For their part consumers decide at the time of purchase based on their income price and utility requirements what stock is optimal. To the extent that consumer decisions to expand the stock of the asset coincide with or exceed the amount of production by manufacturers prices will adjust to revise the optimal stock and clear the market. To the extent they fall short the number of retirements of automobiles will increase and the price of new vehicles will fall to clear the market. Chow 1960 Hess 1977 and McCarthy 1996 show how forecasting the demand in the markets is a sufficient proxy to modeling the optimal stock decision. Both the general stability in the underlying market structure and the recursive nature of producer versus consumer decision making have made this market amenable to less complex estimation methods. Since research suggests this is precisely the kind of market in which linear time-series forecasting will perform rather well it is a good place to test the usefulness of the alternative of neural networks for forecasting.1 6.1.1 The Data We make use of quantity and price data for automobiles as well as an interest rate and a disposable income as aggregate variables. The quantity variable represents the aggregate production of new vehicles excluding heavy trucks and machinery obtained from the Bureau of .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Elsevier, Neural Networks In Finance 2005_1
Elsevier, Neural Networks In Finance 2005_2
Elsevier, Neural Networks In Finance 2005_3
Elsevier, Neural Networks In Finance 2005_4
Elsevier, Neural Networks In Finance 2005_5
Elsevier, Neural Networks In Finance 2005_6
Elsevier, Neural Networks In Finance 2005_7
Elsevier, Neural Networks In Finance 2005_8
Elsevier, Neural Networks In Finance 2005_9
Elsevier, Neural Networks In Finance 2005_10
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.