Resumen

La predicción del mercado de valores es un área importante de pronóstico financiero, que atrae un gran interés de compradores y vendedores de acciones, inversores en acciones, tomadores de decisiones políticas, investigadores aplicados y muchos otros que están involucrados en el mercado de capitales. En este artículo, se ha realizado un estudio comparativo para predecir los valores de los índices bursátiles utilizando modelos de cómputo suave y modelos de series temporales. Prestando atención a los ruidos econométricos aplicados debido a que nuestras series consideradas son series temporales, pronosticamos los índices bursátiles de Chittagong para el período del 1 de enero de 2005 al 5 de mayo de 2011. Hemos utilizado modelos conocidos como el modelo de algoritmo genético (GA) y el modelo de sistema integrado difuso de red adaptable (ANFIS) como modelos de pronóstico de cómputo suave. Modelos de pronóstico muy utilizados en econometría de series temporales aplicadas, como el modelo autorregresivo cond

• Materias:Máquina de vectores Marco neuronal híbrido Base de datos Inteligencia neuronal Sintonización de controladores
• Subjects:Vector machine Hybrid neural framework Database Neural intelligence Controller tuning
• Palabras claves:Mercado de valores; Predicción; Pronóstico financiero; Modelos de computación suave; Modelo de series temporales; índices bursátiles de Chittagong
• Keywords:Stock market; Prediction; Financial forecasting; Soft computing models; Time series model; Chittagong stock indices