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Prévision du cours boursier: Approche par réseaux de neurones
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Prévision du cours boursier: Approche par réseaux de neurones

FAISSAL MILI

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Impact de la décomposition en mode empirique sur l'amélioration de la prévision de réseaux des neurones

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.

Format : Papier

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Quantité
Disponible

Faissal Mili et Kaies Ncibi, Docteurs en méthodes quantitatives.

Membres du laboratoire d'économie et Simulation, Faculté des sciences économiques et gestion de Mahdia.

Dr.

Faissal Mili travaille à la faculté des sciences économiques et gestion de Mahdia.

Et Dr.

Kaies Ncibi travaille à ISSAT Mahdia.


Fiche technique

Auteur
FAISSAL MILI
Langue
Français
Éditeur
Éditions universitaires européennes
Année
2021
Pays
Tunisie Tunisie

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