COMPARASION OF MLP ARTIFICAL NEURAL NETWORK AND ARIMA METHOD IN TIME SERIES ANALYSIS
Journal Name:
- Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi
Keywords (Original Language):
| Author Name | University of Author | Faculty of Author |
|---|---|---|
Abstract (2. Language):
In this study, Box-Jenkins methods commonly used in time series analysis and Artifical
neural network were compared. Monthly and daily echange rates (YTL/$) were used as data set.
Different Box-Jenkins and artifical neural network models were created and best performed
models were chosen to compare both technics. Results show that artifical neural network is a
successful method for forecasting financial data.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language):
Bu çalısmada zaman serisi analizinde yaygın olarak kullanılan Box-Jenkis modelleri ile ileri
beslemeli yapay sinir aglarının bir karsılastırması yapılmıstır. Veri seti olarak aylık ve günlük
döviz (YTL/$) kuru verileri kullanılmıstır. Farklı Box-Jenkins ve yapay sinir agları modelleri
olusturulmus, her bir teknik için en iyi sonuçları veren modeller seçilerek karsılastırma yapılmıstır.
Elde edilen sonuçlar Yapay sinir aglarının finansal verilerin tahmininde kullanılabilecek basarılı
bir yöntem oldugunu göstermistir.
FULL TEXT (PDF):
- 1
161-172