인공 신경망은 개선 된 변동성 축구 토토 사이트을 제공합니다 : 아시아 시장의 증거

인용

McMillan D, Kambouroudis D & Sahiner M (2023) 인공 신경망이 개선 된 변동성 축구 토토 사이트을 제공합니까 : 아시아 시장의 증거.경제 및 금융 축구 토토 사이트.

Abstract
이 논문은 광범위한 기계 학습 방법 (ML), 특히 인공 신경망 (ANN) 모델의 능력을 조사하여 지속적인 변동성 축구 토토 사이트 토론에 들어갑니다. ANN 모델은 1994 년 9 월 12 일부터 2018 년 3 월 05 일까지 일일 데이터를 사용하는 10 개의 아시아 시장에 대한 기존의 경제학 모델과 비교됩니다. 경험적 결과는 국가 범위의 ML 알고리즘이 전통적인 벤치 마크 모델에 비해 종속성을 더 잘 대략적으로 표현할 수 있음을 나타냅니다. 특히, 이러한 딥 러닝 모델의 축구 토토 사이트 성능은 아마도 장거리 종속성을 포착하는 능력으로 인해 우수합니다. 예를 들어, Egarch 모델을 능가하는 Anfis 및 Canfis의 신경 퍼지 모델은 비대칭 및 긴 메모리 특성을 모두 모델링하는 데 더 유연합니다. 이것은 아시아 시장에 대한 새로운 통찰력을 제공합니다. 표준 통계 축구 토토 사이트 메트릭 외에도 위험 가치 (VAR) 평균 실패율, Kupiec LR 테스트, Christoffersen 독립성 테스트, 예상 부족 (ES) 및 동적 Quantile Test를 포함한 위험 관리 측정도 고려합니다. 이 연구는 ML 알고리즘이 아시아의 주식 시장에서 변동성 축구 토토 사이트 개선을 제공하고 이것이 위험 관리를위한 유익한 접근법 일 수 있다고 제안합니다..

키워드
변동성; 축구 토토 사이트; 신경망; 기계 학습; var; ES

노트
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