Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "price prediction" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-9 z 9
    Tytuł:
    Predicting banking stock prices using RNN, LSTM, and GRU approach
    Autorzy:
    Satria, Dias
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/30148273.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy
    Tematy:
    GRU
    Indonesia Stock Price Prediction
    machine learning
    Opis:
    In recent years, the implementation of machine learning applications started to apply in other possible fields, such as economics, especially investment. But, many methods and modeling are used without knowing the most suitable one for predicting particular data. This study aims to find the most suitable model for predicting stock prices using statistical learning with Arima Box-Jenkins, RNN, LSTM, and GRU deep learning methods using stock price data for 4 (four) major banks in Indonesia, namely BRI, BNI, BCA, and Mandiri, from 2013 to 2022. The result showed that the ARIMA Box-Jenkins modeling is unsuitable for predicting BRI, BNI, BCA, and Bank Mandiri stock prices. In comparison, GRU presented the best performance in the case of predicting the stock prices of BRI, BNI, BCA, and Bank Mandiri. The limitation of this research was data type was only time series data. It limits our instrument to four statistical methode only.
    Źródło:
    Applied Computer Science; 2023, 19, 1; 82-94
    1895-3735
    2353-6977
    Pojawia się w:
    Applied Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Forecasting economic and financial indicators by supply of deep and recovery neural networks
    Autorzy:
    Boyko, N.
    Ivanets, A.
    Bosik, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/411261.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Oddział w Lublinie PAN
    Tematy:
    neural network
    deep
    recurrent
    activation function
    feedforward
    neuron
    hidden layer
    stock price prediction
    Opis:
    This paper studies the potential of the application of the Recurrent Neural Networks, as well as the Deep Neural Networks in the field of the finances and trading. In particular, their use in the stock price predicting software. The concepts of the RNNs and DNNs are provided and explained thoroughly. Both techniques RNNs and DNNs are utilized in the implementation of the stock price predicting software. Two separate versions of the software are created in order to demonstrate the main differences between the algorithms, as well as to determine the best of the two. Each version is thoroughly examined. The comparison of each of the algorithms is performed and highlighted. Examples of the implementations of the software, utilizing each of the algorithms on big volumes of stock data, for stock price prediction are provided. The article summarizes the concept of stock price prediction backed by the popular machine learning algorithms and its application in the nowadays world.
    Źródło:
    ECONTECHMOD : An International Quarterly Journal on Economics of Technology and Modelling Processes; 2018, 7, 2; 3-8
    2084-5715
    Pojawia się w:
    ECONTECHMOD : An International Quarterly Journal on Economics of Technology and Modelling Processes
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modelling the factors of mine production planning considering the risk free valuation and new cut-off grades algorithm
    Modelowanie czynników planowania produkcji górniczej z uwzględnieniem wyceny bez ryzyka i nowego algorytmu wartości brzeżnych
    Autorzy:
    Dehkharghani, A. A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/216257.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
    Tematy:
    NPV maximization
    cut-off grade
    selling price
    price prediction
    maksymalizacja NPV
    wartości brzeżne
    cena sprzedaży
    prognoza cen
    Opis:
    The average grades of copper mines are dropped by extracting high grade copper ores. Based on the conducted studies in the mine field, the uncertainty of economic calculations and the insufficiency of initial information is observed. This matter has drawn considerations to processing methods which not only extracts low grade copper ores but also decreases adverse environmental impacts. In this research, an optimum cut-off grades modelis developed with the objective function of Net Present Value (NPV) maximization. The costs of the processing methods are also involved in the model. In consequence, an optimization algorithm was presented to calculate and evaluate both the maximum NPV and the optimum cut-off grades. Since the selling price of the final product has always been considered as one of the major risks in the economic calculations and designing of the mines, it was included in the modeling of the price prediction algorithm. The results of the algorithm performance demonstrated that the cost of the lost opportunity and the prediction of the selling price are regarded as two main factors directed into diminishing most of the cut-off grades in the last years of the mines’ production.
    Rudy Cu średniej jakości są tracone poprzez wydobywanie rud miedzi o wysokiej jakości. Na podstawie przeprowadzonych badań w obszarze kopalni zaobserwowano, że niepewność obliczeń ekonomicznych jest powodem niewystarczalności informacji początkowych. W tej sprawie zwrócono uwagę na metody przetwarzania, które nie tylko wydobywają rudy miedzi o niskiej jakości, lecz także zmniejszają niekorzystny wpływ na środowisko. W artykule opracowano optymalne modelowanie wartości brzeżnych z obiektywną funkcją maksymalizacji wartości bieżącej netto (NPV). Koszty metod przeróbki są również uwzględnione w modelu. W związku z tym przedstawiono algorytm optymalizacji w celu obliczenia i oceny zarówno maksymalnego NPV, jak i wartości granicznych. Ponieważ cena sprzedaży produktu końcowego zawsze była uważana za główne ryzyko w obliczeniach ekonomicznych i projektowaniu kopalń, dlatego też została uwzględniona w modelowaniu algorytmu przewidywania cen. Wyniki działania algorytmu pokazały, że koszty utraconej szansy i przewidywanie ceny sprzedaży są uważane za dwa główne czynniki zmierzające w większości do zmniejszenia wartości granicznych produkcji kopalń.
    Źródło:
    Gospodarka Surowcami Mineralnymi; 2018, 34, 2; 81-96
    0860-0953
    Pojawia się w:
    Gospodarka Surowcami Mineralnymi
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Market Price Prediction of Property Rights from Gas Fired Plants or Plants with Total Installed CHP Source Capacity Below 1 MW until 2025
    Predykcja ceny rynkowej praw majątkowych z instalacji opalanych paliwami gazowymi lub o łącznej mocy zainstalowanej elektrycznej źródła kogeneracyjnego poniżej 1 MW do 2025 roku
    Autorzy:
    Stoltmann, A.
    Miller, A.
    Bućko, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/397222.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    ENERGA
    Tematy:
    property rights
    energy certification
    property right price prediction
    prawa majątkowe
    certyfikacja energii
    predykcja ceny praw majątkowych
    Opis:
    The resolution on the Polish Energy Policy until 2030 (PEP-30) was adopted by the Council of Ministers on 10 November 2009. The document specifies the combined electricity and heat generation as a direction of pursuing the goals of energy efficiency, fuel and energy supply security, competitive fuel and energy markets development, and reduction of the energy sector’s environmental impact. PEP-30 assumes that electricity generation from high-efficiency co-generation will double by 2020 compared to 2006. Since 2007, a support scheme for CHP generators has been in place in Poland, in the form of transferable property rights from the energy origin, so-called certificates. The yellow certificate is granted for energy generated in gas-fired plants or in units with a capacity below 1 MW. The amendment to the Energy Law extends the support scheme’s validity until the end of 2018. This paper presents the market price prediction for property rights in CHP until 2025 for gas fired plants or plants with the total CHP source installed capacity below 1 MW, assuming the scheme’s extension in its present form.
    Uchwałę w sprawie Polityki energetycznej Polski do 2030 roku (PEP-30) podjęła Rada Ministrów 10 listopada 2009 roku. W dokumencie wyszczególniono skojarzone wytwarzanie energii elektrycznej i ciepła jako jeden z kierunków realizacji celów: poprawy efektywności energetycznej, wzrostu bezpieczeństwa dostaw paliw i energii, rozwoju konkurencyjnych rynków paliw i energii, a także ograniczenia oddziaływania energetyki na środowisko. PEP-30 zakłada, że do roku 2020 dwukrotnie wzrośnie produkcja energii elektrycznej pochodzącej z wysokosprawnej kogeneracji w stosunku do 2006 roku. Od 2007 roku w Polsce funkcjonuje system wsparcia dla producentów energii elektrycznej i ciepła w procesie kogeneracji, w postaci zbywalnych praw majątkowych pochodzenia energii, tzw. certyfikatów. Za energię wytworzoną w instalacjach opalanych paliwami gazowymi lub w jednostkach o mocy poniżej 1 MW uzyskuje się tzw. żółty certyfikat. Nowelizacja ustawy Prawo energetyczne przedłuża do końca 2018 roku funkcjonowanie systemu wsparcia. W artykule przedstawiono predykcję ceny rynkowej dla praw majątkowych z kogeneracji do 2025 roku dla instalacji opalanych paliwami gazowymi lub o łącznej mocy zainstalowanej elektrycznej źródła kogeneracyjnego poniżej 1 MW, zakładając przedłużenie systemu wsparcia w obecnej formie.
    Źródło:
    Acta Energetica; 2017, 3; 188-193
    2300-3022
    Pojawia się w:
    Acta Energetica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Predicting housing sale prices in Germany by application of machine learning models and methods of data exploration
    Przewidywanie cen mieszkań w Niemczech z wykorzystaniem modeli uczenia maszynowego i metod eksploracji danych
    Autorzy:
    Kim, Chong Dae
    Bedorf, Nils
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/32041024.pdf
    Data publikacji:
    2024
    Wydawca:
    Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
    Tematy:
    uczenie maszynowe
    Niemcy
    ekonomia
    zbiór danych o rynku nieruchomości
    big data
    prognozowanie cen
    machine learning
    Germany
    economics
    real estate dataset
    sale price prediction
    Opis:
    The prediction of real estate prices is a popular problem in the field of machine learning and often demonstrated in literature. In contrast to other approaches, which regularly focus on the US market, this paper investigates the biggest, German real estate dataset, with more than 1.5 million unique samples and more than 20 features. In this paper we implement and compare different machine learning models in respect to performance and interpretability to give insight in the most important properties, which contribute to the sale price. Our experiments suggest that the prediction of sale prices in a realworld scenario is achievable yet limited by the quality of data rather than quantity. The results show promising prediction scores but are also heavily dependent on the location, which leaves room for further evaluation.
    Przewidywanie cen nieruchomości jest popularnym problemem w dziedzinie uczenia maszynowego i często przedstawianym w literaturze. W przeciwieństwie do innych podejść, które koncentrują się na rynku amerykańskim, niniejszy artykuł bada największy niemiecki zbiór danych dotyczących nieruchomości, zawierający ponad 1,5 mln unikatowych próbek i ponad 20 cech. W tym artykule wdrażamy i porównujemy różne modele uczenia maszynowego pod względem wydajności i możliwości interpretacji, aby uzyskać wgląd w najważniejsze
    Źródło:
    Kwartalnik Nauk o Przedsiębiorstwie; 2024, 71, 1; 107-122
    1896-656X
    Pojawia się w:
    Kwartalnik Nauk o Przedsiębiorstwie
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A comparison of prediction efficiency for timber prices in Poland in times of economic crisis with the application of the linear approximation method and brown’s exponential smoothing model
    Autorzy:
    Górna, Aleksandra
    Adamowicz, Krzysztof
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2067432.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Drewna
    Tematy:
    forest economics
    market
    price
    prediction
    raw wood
    Opis:
    An analysis was made of two prediction methods: the Linear Approximation Method (LAM) and Brown’s Exponential Smoothing Model (BESM). These two methods were investigated and compared in terms of their efficiency in timber price prediction. Models and price predictions were prepared based on three time series (5-, 7- and 9-year) for three years: 2015, 2016 and 2017. The analyses were conducted using data on mean annual timber prices from the period 2006-2017. This meant that the time series included the years of the 2007-2008 economic crisis. Prediction efficiency was evaluated by comparing the results obtained with actual timber prices in the years 2015-2017. It was found that the predictions generated by LAM were better than those produced by BESM. The smallest relative and absolute errors of prediction were obtained applying the linear function: Υt^ = 5.277t + 161.70. This function was constructed based on a 5-year time series. Absolute error amounted to 1.59 PLN (€0.35). Relative error was below 1%. The results of this work suggest that further studies are desirable to investigate the applicability of trend analysis to the prediction of timber prices with the inclusion of analyses of nonlinear trends. The present results of timber price modelling may provide a basis to search for a homogeneous model of timber price prediction adapted to specific conditions of timber sales.
    Źródło:
    Drewno. Prace Naukowe. Doniesienia. Komunikaty; 2021, 64, 208; 135--147
    1644-3985
    Pojawia się w:
    Drewno. Prace Naukowe. Doniesienia. Komunikaty
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The application of trend estimation model in predicting the average selling price of timber
    Autorzy:
    Adamowicz, Krzysztof
    Górna, Aleksandra
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2010868.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Drewna
    Tematy:
    wood economics
    forest economics
    price forecast
    prediction methods
    trend estimation model
    Opis:
    The article analyzes the possibility of adopting trend estimation model to predict the average selling price of timber (CGUS). The study used information about the average selling prices of timber in chosen periods (2006-2017). The data concerning the actual CGUS was used to create a trend estimation model. The models and CGUS predictions were conducted based on three different time series encompassing 5-year periods. The predicted (CGUS) trend estimation in particular years was requested based on extrapolation, which exceeded the accepted set of information used in the study to create a trend estimation model. On the basis of the conducted study it was ascertained that the method of modeling linear trend estimation should be adopted in the price prediction process. The error assessment with which the linear function formulas are burdened, it was noticed that the value of the coefficient of residual variation was between 4.40% and 7.82%. It was also noticed that the linear modeling of CGUS trend estimation, despite unfavorable values of coefficient of determination and convergence, to some extent, can be viewed as an assistance tool in the decisionmaking process in the scope of predicting the height of the analyzed price. This view was supported by the achieved predictions which were verified with the actual prices of timber. The price difference between the actual and the predicted one was between -1.59 PLN to 2.27 PLN, and in relative terms the predictive error was between 0.83 to 1.15%. In our opinion the presented research process can constitute a reference point as a comparative element to verify the results for other, new price prediction models. The process of modeling timber prices should be extended by other predicators which are connected with forest market chain.
    Źródło:
    Drewno. Prace Naukowe. Doniesienia. Komunikaty; 2020, 63, 206; 147-159
    1644-3985
    Pojawia się w:
    Drewno. Prace Naukowe. Doniesienia. Komunikaty
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Predykcja cen surowca drzewnego na podstawie siedmioletniego modelu tendencji rozwojowej
    Forecasting prices of timber raw material based on a seven-year development trend model
    Autorzy:
    Górna, A.
    Adamowicz, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/979018.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Leśne
    Tematy:
    rynek drzewny
    surowce drzewne
    ceny
    prognozy cen
    modele liniowe
    leśnictwo
    wood market
    prediction
    price of wood
    forest marketing
    linear model
    forestry economics
    Opis:
    The article analyzes the possibility of using a seven−year development trend model to forecast the average price of wood sales (CGUS). Price models and forecasts were made on the basis of three different time series covering 7−year periods. The forecast of timber prices in individual years was developed on the basis of extrapolation going beyond the set of information adopted for research used to build the development trend model. We found that the size of the indicators of determination of the analyzed functions ranged from 0.5 to 0.6, and the convergence rates from 0.5 to 0.4. This means that the linear functions were characterized by poor adjustment to real prices. Despite this, the timber price forecasts differed from the empirical prices from PLN 1.81 to 13.91. In relative categories, the forecast error was in the range from 0.92 to 7.28%. Therefore, in our opinion, the research process presented can be a reference point as a comparative element to verify forecast results for other (non−linear) price forecasting models. The process of modeling timber raw material prices should be extended to other predictors related to the forest marketing chain. The predicted results from these models cannot be worse than those obtained by forecasting using linear functions
    Źródło:
    Sylwan; 2020, 164, 03; 206-215
    0039-7660
    Pojawia się w:
    Sylwan
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Energetic raw material prices in the aspect of defining mutual interactions and relations
    Ceny surowców energetycznych w aspekcie określania wzajemnych powiązań i relacji
    Autorzy:
    Ranosz, R.
    Kopacz, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/350648.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    rynki surowcowe
    ropa naftowa
    gaz ziemny
    węgiel
    cena
    bezpieczeństwo energetyczne
    prognoza
    financial markets
    crude oil
    natural gas
    coal
    price
    energy safety
    prediction
    Opis:
    Energetic raw materials markets have played, and still do, a fundamental role in defining the worldwide economic relations. It is especially important in the field of world energy economy and energy safety. As far as the analysis of the situation in this area that we have at our disposal shows and allows understanding the current trends and foreseeing the future market tendencies, the globalisation increasingly brings about concentration of production in a centre of the worldwide business. Let's then venture a statement that essential connections exist between the fundamentals of the raw material economy (production, production capacities, consumption, proved reserves) in the context of modelling of economical parameters, particularly prices.
    Rynki surowcowe odgrywały i odgrywają fundamentalną rolę w kształtowaniu światowych relacji gospodarczych. Ma to szczególnie istotne znaczenie, jeżeli spojrzymy na badane zagadnienie poprzez pryzmat gospodarki energetycznej i globalnego bezpieczeństwa energetycznego. O ile tutaj dysponujemy gruntowną analizą sytuacji, z uwzględnieniem bieżących trendów i przyszłych tendencji, o tyle globalizacja wyciska coraz silniejsze piętno na koncentracji produkcji w centrum szeroko rozumianego biznesu o światowym zasięgu. A zatem zaryzykujmy twierdzenie o występowaniu istotnych powiązań między fundamentalnymi parametrami gospodarki surowcowej (produkcją, konsumpcją, poziomem rezerw, zdolnościami produkcyjnymi) w kontekście modelowania wielkości ekonomicznych, a w szczególności cen surowców.
    Źródło:
    Górnictwo i Geoinżynieria; 2005, 29, 3/2; 95-104
    1732-6702
    Pojawia się w:
    Górnictwo i Geoinżynieria
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-9 z 9

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies