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Foreign-Exchange-Rate Forecasting with Artificial Neural Networks

Lean Yu, Shouyang Wang, Kin Keung Lai (Broschiert, Englisch)

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Beschreibung
The foreign exchange market is one of the most complex dynamic markets with the characteristics of high volatility, nonlinearity and irregularity. Since the Bretton Woods System collapsed in 1970s, the fluctuations in the foreign exchange market are more volatile than ever. Furthermore, some important factors, such as economic growth, trade development, interest rates and inflation rates, have significant impacts on the exchange rate fluctuation. Meantime, these characteristics also make it extremely difficult to predict foreign exchange rates. Therefore, exchange rates forecasting has become a very important and challenge research issue for both academic and ind- trial communities. In this monograph, the authors try to apply artificial neural networks (ANNs) to exchange rates forecasting. Selection of the ANN approach for - change rates forecasting is because of ANNs’ unique features and powerful pattern recognition capability. Unlike most of the traditional model-based forecasting techniques, ANNs are a class of data-driven, self-adaptive, and nonlinear methods that do not require specific assumptions on the und- lying data generating process. These features are particularly appealing for practical forecasting situations where data are abundant or easily available, even though the theoretical model or the underlying relationship is - known. Furthermore, ANNs have been successfully applied to a wide range of forecasting problems in almost all areas of business, industry and engineering. In addition, ANNs have been proved to be a universal fu- tional approximator that can capture any type of complex relationships.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
25.11.2010
Sprache
Englisch
EAN
9781441944047
Herausgeber
Springer US
Serien- oder Bandtitel
International Series in Operations Research & Management Science
Sonderedition
Nein
Autor
Lean Yu, Shouyang Wang, Kin Keung Lai
Seitenanzahl
316
Einbandart
Broschiert
Schlagwörter
algorithms, artificial neural networks, decision support system, ensemble learning, forecasting, foreign exchange rates, genetic algorithms, hybrid learning, learning, modeling, quantitative finance
Thema-Inhalt
KFF - Finanzenwesen und Finanzindustrie KCB - Makroökonomie UYQ - Künstliche Intelligenz PBW - Angewandte Mathematik K - Wirtschaftswissenschaft, Finanzen, Betriebswirtschaft und Management KJT - Unternehmensforschung KJMD - Management: Entscheidungstheorie PBKS - Numerische Mathematik
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Hersteller: Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com

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