Prévision du cours boursier: Approche par réseaux de neurones - Mili, Faissal;Ncibi, Kaies
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La motivation de cette étude est d'estimer le modèle de prévision de l'indice S&P500 tout en appliquant un modèle de réseau de neurone à lien fonctionnel (FLANN), qui a été présenté à l'origine par Pao et al (1992).Ce modèle va être hybridé par la méthode de décomposition en mode empirique (EMD). L'objectif principal de cette étude est d'estimer l'impact de l'EMD sur l'amélioration de la prévision de FLANN pour prévoir l'évolution de cours boursier. Le but de ce travail est de contribuer à améliorer la prévision de cours boursiers S&P500 et de proposer un nouveau modèle qui vise à trouver les meilleurs estimations.…mehr

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Produktbeschreibung
La motivation de cette étude est d'estimer le modèle de prévision de l'indice S&P500 tout en appliquant un modèle de réseau de neurone à lien fonctionnel (FLANN), qui a été présenté à l'origine par Pao et al (1992).Ce modèle va être hybridé par la méthode de décomposition en mode empirique (EMD). L'objectif principal de cette étude est d'estimer l'impact de l'EMD sur l'amélioration de la prévision de FLANN pour prévoir l'évolution de cours boursier. Le but de ce travail est de contribuer à améliorer la prévision de cours boursiers S&P500 et de proposer un nouveau modèle qui vise à trouver les meilleurs estimations.
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Autorenporträt
Faissal MILIDoctor in quantitative methods,A member of Applied Economics and Simulation laboratory,Faculty of Management and Economic Sciences, 5100 Mahdia, TunisiaKaies ncibiPh. Doctor in quantitative methods,A member of Applied Economics and Simulation laboratory,Faculty of Management and Economic Sciences, 5100 Mahdia, Tunisia