search query: @keyword neuroverkko / total: 45
results-list
reference: 11 / 45
« previous | next »
Author:Maaranen, Jyrki
Title:Taloudellisten aikasarjojen ennustaminen ja analysointi ohjatut asiantuntijat -neuroverkolla
Prediction and analysis of financial time series using Gated Experts neural network
Publication type:Master's thesis
Publication year:2010
Pages:iv + 60      Language:   fin
Department/School:Informaatio- ja luonnontieteiden tiedekunta
Main subject:Informaatiotekniikka   (T-61)
Supervisor:Oja, Erkki
Instructor:Kiviluoto, Kimmo
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions
close

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark Aalto  162   | Archive
Keywords:time series analysis
neural net
financial time series
aikasarja-analyysi
neuroverkko
taloudelliset aikasarjat
Abstract (eng): This thesis studies the problem of analysis and prediction of financial time series when the only information available is the time series itself.
The problem is to discover different regimes and times of regime shifting connected to changes in economy.
This is achieved by dividing time series into regions and determining local models and their parameters for each subregion.
The model's ability to do one-step-ahead and multiple-step-ahead predictions is also considered.

The history and development of different methods for analysis and prediction of time series is examined.
Also different problems related to choice of model, quality of information and data preprocessing are discussed.
The Gated Experts neural net, which is the model used in this thesis, is explored in detail.
The practical reseach subjects are the loan time series from Finnvera Oyj.
The time span of these series is from 1982 to 1997, so they cover similar events and actions by Finnvera Oyj as the financial crisis which started late 2008.
The results are promising: the Gated Experts neural net was able to divide time series into regimes which corresponded to events in economy, e.g. when Finnvera Oyj started to grant counter-cyclical loans.
Abstract (fin): Tämä työ käsittelee erilaisten talouden tilaa kuvaavien aikasarjojen analysointia ja ennustamista, kun ainoa käytettävissä oleva informaatio on aikasarja itse.
Ongelmana on löytää aikasarjoista eri taloustilanteita vastaavat muutokset ja niiden ajankohdat.
Tämä tapahtuu jakamalla aikasarjat alueisiin, joille etsitään omat paikalliset mallit ja niiden parametrit.
Työssä arvioidaan myös kuinka hyvä malli on tekemään yhden ja useamman askeleen ennusteita taloustilanteen muutoksista ajassa eteenpäin.

Työssä selvitetään erilaisten aikasarjojen mallinnukseen käytettyjen menetelmien historiaa ja kehitystä.
Samoin käsitellään menetelmän valintaan, informaation laatuun ja datan esikäsittelyyn liittyviä ongelmia ja menetelmiä.
Tarkemmin käsitellään menetelmänä käytetty ohjatut asiantuntijat -neuroverkko ja sen soveltaminen tämän työn ongelmaan.

Varsinaisena käytännön tutkimuskohteena ovat Finnvera Oyj:n lainatarjousaikasarjat vuosilta 1982 - 1997 kolmelta eri toimialalta.
Nämä aikasarjat sisältävät samankaltaisia tapahtumia ja Finnvera Oyj:n toimenpiteitä, kuten esimerkiksi 1980-luvun loppupuolen rahoituksen vapautuminen ja 1990-luvun lama, kuin vuoden 2008 loppupuolella alkanut rahoituskriisi ja taloudellinen taantuma.
Työn tuloksista voidaan todeta ohjatut asiantuntijat -neuroverkon pystyvän jakamaan taloudellisia aikasarjoja erilaisia talouselämän tilanteita vastaaviin osiin: voidaan esimerkiksi todeta Finnvera Oyj:n aloittaman suhdannelainojen myöntämisen vaikutus.
ED:2010-06-10
INSSI record number: 39787
+ add basket
« previous | next »
INSSI