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Hybrid Intelligence Approaches for Designing a Dynamic Financial Time-series Predictive Model Based on Web-Architecture Home Finance Learning Environment

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSH) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Smart Home 바로가기
  • 통권
    Vol.2 No.2 (2008.04)바로가기
  • 페이지
    pp.13-32
  • 저자
    Hsio-Yi Lin, Hsiao-Ya Chiu, Chieh-Chung Sheng, An-Pin Chen
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A74968

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원문정보

초록

영어
This study proposes design concepts for a comprehensive home financial learning environment that individual investors can use as a reference in establishing web-based learning and investment platforms. This study also introduces a hybrid approach that demonstrates a data mining function of the financial learning environment. Known as Fuzzy BPN, this approach is comprised of backpropagation neural network (BPN) and fuzzy membership function. This membership function takes advantage of the nonlinear features of artificial neural networks (ANNs) and the interval values as a means of overcoming the inadequacy of single-point estimation of ANNs. Based from these characteristics, a dynamic and intelligent time-series forecasting system will be developed for practical financial predictions. In addition to this, the experimental processing can demonstrate the feasibility of applying the hybrid model-Fuzzy BPN. The empirical results of the study show that Fuzzy BPN provides an alternative data mining tool for financial learning environment to investment forecasting.

목차

Abstract
 1. Introduction of Home Financial Investment
  1.1. IHFILE System Framework
  1.2. Web-Based Learning Environment
  1.3. Module Design
  1.4. The Virtual Trading Center
  1.5. Financial Market Scenario Generator
 2. Preliminary Description of Dynamic Financial Time-series PredictiveModel for Exchange Rate forecast
 3. Artificial Neural Network and GARCH Model
  3.1. Artificial Neural Network Model
  3.2. GARCH Model
 4. The Hybrid Methodology and Research Design
  4.1. Fuzzy BPNs
  4.2. Data and Experimental Design
 5. Empirical Results
  5.1 BPNs Model
  5.2. GARCH Model
  5.3. Forecasting Performance
 6. Conclusion
 7. References

저자

  • Hsio-Yi Lin [ Department of Finance, Ching-Yun University, Jung-Li, Taiwan 320 ]
  • Hsiao-Ya Chiu [ Department and Graduate Institute of Information Managment, Yu Da College of Business, MiaoLi, Taiwan 361 ]
  • Chieh-Chung Sheng [ Department and Graduate Institute of Information Managment, Yu Da College of Business, MiaoLi, Taiwan 361 ]
  • An-Pin Chen [ Institute of Information Management, National Chiao-Tung University, HsinChu, Taiwan 300 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSH) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSH)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Smart Home
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    1975-4094
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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