About: Automated Modelling and an SV Machine Applied to Inflation Modelling     Goto   Sponge   NotDistinct   Permalink

An Entity of Type : http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/Vysledek, within Data Space : linked.opendata.cz associated with source document(s)

AttributesValues
rdf:type
Description
  • In Support Vector Machines (SVM´s), a non-linear model is estimated based on solving a Quadratic Programming (QP) problem. Dynamic and SVM´s modelling approaches are used for automated specification of a functional form of the model. Based on dynamic modelling, we provide the fit of inflation models in the Slovak Republic and use them as a tool to compare their forecasting abilities with those obtained using SVM´s method. Some methodological contributions are made to dynamic and SVM´s modelling approaches in economics and to their use in data mining systems. The article discusses building a structural model by modelling strategy described as being a %22specific to general%22 methodology. The study discusses, analytically and numerically demonstrates the quality and interpretability of the obtained results. The SVM´s methodology is extended to predict the time series models. In conclusion the article refers to the knowledge about data mining written by Ken Holden.
  • In Support Vector Machines (SVM´s), a non-linear model is estimated based on solving a Quadratic Programming (QP) problem. Dynamic and SVM´s modelling approaches are used for automated specification of a functional form of the model. Based on dynamic modelling, we provide the fit of inflation models in the Slovak Republic and use them as a tool to compare their forecasting abilities with those obtained using SVM´s method. Some methodological contributions are made to dynamic and SVM´s modelling approaches in economics and to their use in data mining systems. The article discusses building a structural model by modelling strategy described as being a %22specific to general%22 methodology. The study discusses, analytically and numerically demonstrates the quality and interpretability of the obtained results. The SVM´s methodology is extended to predict the time series models. In conclusion the article refers to the knowledge about data mining written by Ken Holden. (en)
  • Při identifikaci ekonometrických modelů založených na strojovém učení (SV Machine) parametry modelů jsou kvantifikovány na základě řešení QP (Quadratic Programming) problému. Dynamické a SVM modelovací přístupy se hodnotí z pohledu automatického modelování a z pohledu jejich použití v data miningových systémech. Článek je změřen na zkoumání a kvantifikaci ekonometrických strukturálních modelů. Je poskytnutý odhad parametrů dynamického modelu inflace Slovenské republiky, který byl použit jako alternativa pro porovnání aproximačních a predikčních výsledků oproti modelu založeném na strojovém učení (SVM modelování). Článek poskytuje, diskutuje, analyticky demonstruje a interpretuje kvalitu získaných výsledků. SVM metoda je rozšířená na predikci časových řad. Diskutuje se konstrukce strukturálního modelu strategii známou pod označením jako %22specific to general%22 metoda. V závěru článek se odvolává na poznatky Kena Holdena o datamingových systémech. (cs)
Title
  • Automated Modelling and an SV Machine Applied to Inflation Modelling
  • Automated Modelling and an SV Machine Applied to Inflation Modelling (en)
  • Automatické modelování a SV učící stroj s aplikací na modelování inflace (cs)
skos:prefLabel
  • Automated Modelling and an SV Machine Applied to Inflation Modelling
  • Automated Modelling and an SV Machine Applied to Inflation Modelling (en)
  • Automatické modelování a SV učící stroj s aplikací na modelování inflace (cs)
skos:notation
  • RIV/47813059:19240/05:#0000179!RIV07-GA0-19240___
http://linked.open.../vavai/riv/strany
  • 214-226
http://linked.open...avai/riv/aktivita
http://linked.open...avai/riv/aktivity
  • P(GA402/05/2768)
http://linked.open...iv/cisloPeriodika
  • 2005
http://linked.open...vai/riv/dodaniDat
http://linked.open...aciTvurceVysledku
http://linked.open.../riv/druhVysledku
http://linked.open...iv/duvernostUdaju
http://linked.open...titaPredkladatele
http://linked.open...dnocenehoVysledku
  • 513356
http://linked.open...ai/riv/idVysledku
  • RIV/47813059:19240/05:#0000179
http://linked.open...riv/jazykVysledku
http://linked.open.../riv/klicovaSlova
  • data mining; structural and automated modelling; SVM model; time series forecasting (en)
http://linked.open.../riv/klicoveSlovo
http://linked.open...odStatuVydavatele
  • CZ - Česká republika
http://linked.open...ontrolniKodProRIV
  • [1AF7E63467D8]
http://linked.open...i/riv/nazevZdroje
  • ECON 05 /selected research papers/
http://linked.open...in/vavai/riv/obor
http://linked.open...ichTvurcuVysledku
http://linked.open...cetTvurcuVysledku
http://linked.open...vavai/riv/projekt
http://linked.open...UplatneniVysledku
http://linked.open...v/svazekPeriodika
  • neuvdeno
http://linked.open...iv/tvurceVysledku
  • Marček, Dušan
issn
  • 0862-7908
number of pages
http://localhost/t...ganizacniJednotka
  • 19240
Faceted Search & Find service v1.16.118 as of Jun 21 2024


Alternative Linked Data Documents: ODE     Content Formats:   [cxml] [csv]     RDF   [text] [turtle] [ld+json] [rdf+json] [rdf+xml]     ODATA   [atom+xml] [odata+json]     Microdata   [microdata+json] [html]    About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data] Valid XHTML + RDFa
OpenLink Virtuoso version 07.20.3240 as of Jun 21 2024, on Linux (x86_64-pc-linux-gnu), Single-Server Edition (126 GB total memory, 58 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software