Effectiveness of Neural Networks in Forecasting B.S.E Sensex Index

Lingua: inglese

Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing Nov 2011, 2011

3846555606 / 9783846555606

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Since stock markets are volatile, dynamic and complicated, forecasting stock market return is considered as a challenging task. Nevertheless, researchers have developed various linear and nonlinear methods for effective forecasting. Among these neural networks are most suitable for forecasting non linear and chaotic relationships among variables. The current study attempts to forecast the future returns of B.S.E, highly volatile index, with the help of conventional method i.e. ARIMA (Auto Regression Integrated Moving Average) and Artificial Neural Network M.L.P (Multilayer Perceptron).To examine the efficiency of the models, MAD (Mean Absolute Deviation) and MSE (Mean Square Error) of the two models are compared. The study results revealed that neural network is better for forecasting in comparison to ARIMA. 60 pp. Englisch.

Codice articolo 9783846555606

Titolo
Effectiveness of Neural Networks in Forecasting B.S.E Sensex Index
Autore
Tarun Soni
Editore
LAP LAMBERT Academic Publishing Nov 2011
Anno di pubblicazione
2011
Condizione
Neu
Rilegatura
Taschenbuch
Lingua
inglese
ISBN 10
3846555606
ISBN 13
9783846555606
Peso dell'articolo
107 grammi
Dimensioni
220x150x4 mm

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