Публікація:
Дослідження методів прогнозування часових фінансових рядів

Завантаження...
Зображення мініатюри

Дата

2024

Назва журналу

ISSN журналу

Назва тома

Видавництво

ХНУРЕ

Дослідницькі проекти

Організаційні підрозділи

Видання журналу

Анотація

This study systematically compares various time series forecasting methods, including classical statistical approaches and modern machine learning algorithms. Evaluation metrics such as RMSE and MAE are employed to assess predictive accuracy. Using real financial data from companies like Apple, Google, and Microsoft, the study evaluates ARIMA, LSTM, and XGBoost models. Results indicate XGBoost as the most accurate method. The findings underscore the importance of selecting appropriate forecasting methods tailored to specific contexts. Further research is encouraged to advance time series forecasting techniques.

Опис

Ключові слова

RMSE, прогнозування часових фінансових рядів

Бібліографічний опис

Сумець С. І. Дослідження методів прогнозування часових фінансових рядів / С. І. Сумець ; наук. керівник к. т. н., доцент Л. Е. Чала // Радіоелектроніка та молодь у XXI столітті : матеріали 28-го Міжнар. молодіж. форуму, 16–18 квітня 2024 р. – Харків : ХНУРЕ, 2024. – Т. 6 – С. 110-111. – DOI : https://doi.org/10.30837/IYF.IIS.2024.110.