کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4950866 | 1441035 | 2017 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A new adaptive network-based fuzzy inference system with adaptive adjustment rules for stock market volatility forecasting
ترجمه فارسی عنوان
یک سیستم استنتاج فازی مبتنی بر شبکه تطبیقی با قوانین تنظیم انطباق برای پیش بینی نوسانات بازار سهام
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی
Forecasting stock volatility is crucial to many fundamental problems of financial field, such as risk management, asset pricing and asset allocation etc. This paper proposes a new Adaptive Network-Based Fuzzy Inference System (ANFIS) which adaptively adjusts fuzzy inference rules by using Fruit Fly Optimization Algorithm (FOA). Empirical analysis is made on the Shanghai A-share sample stocks. Compared with ANFIS, the experimental results reveal that this new model can accurately and successfully forecast the sample stocks' volatility.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Information Processing Letters - Volume 127, November 2017, Pages 32-36
Journal: Information Processing Letters - Volume 127, November 2017, Pages 32-36
نویسندگان
Lijun Tan, Shiheng Wang, Ke Wang,