velikost textu

Artificial neural networks for macroeconomic data analysis

Upozornění: Informace získané z popisných dat či souborů uložených v Repozitáři závěrečných prací nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora.
Název:
Artificial neural networks for macroeconomic data analysis
Název v češtině:
Umělé neuronové sítě pro makroekonomickou analýzu dat
Typ:
Bakalářská práce
Autor:
Ildefonso Padrón Peňa
Vedoucí:
doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc.
Oponent:
Mgr. David Kuboň
Id práce:
195686
Fakulta:
Matematicko-fyzikální fakulta (MFF)
Pracoviště:
Katedra teoretické informatiky a matematické logiky (32-KTIML)
Program studia:
Informatika (B1801)
Obor studia:
Obecná informatika (IOIA)
Přidělovaný titul:
Bc.
Datum obhajoby:
6. 9. 2018
Výsledek obhajoby:
Výborně
Jazyk práce:
Angličtina
Klíčová slova:
klastrování, klasifikace, pradikce, umělé neuronové sítě, ekonomická data
Klíčová slova v angličtině:
clustering, classification, prediction, artificial neural networks, economic data
Abstract v angličtině:
Abstract: The analysis and prediction of macroeconomic time-series is a factor of great interest to national policymakers. However, economic analysis and forecast- ing are not simple tasks due to the lack of a precise model for the economy and the influence of external factors, such as weather changes or political decisions. Our research is focused on Spanish speaking countries. In this thesis, we study dif- ferent types of neural networks and their applicability for various analysis tasks, including GDP prediction as well as assessing major trends in the development of the countries. The studied models include multilayered neural networks, recur- sive neural networks, and Kohonen maps. Historical macroeconomic data across 17 Spanish speaking countries, together with France and Germany, over the time period of 1980-2015 is analyzed. This work then compares the performances of various algorithms for training neural networks, and demonstrates the revealed changes in the state of the countries’ economies. Further, we provide possible reasons that explain the found trends in the data.
Dokumenty
Stáhnout Dokument Autor Typ Velikost
Stáhnout Text práce Ildefonso Padrón Peňa 1.25 MB
Stáhnout Příloha k práci Ildefonso Padrón Peňa 1.05 MB
Stáhnout Abstrakt anglicky Ildefonso Padrón Peňa 53 kB
Stáhnout Posudek vedoucího doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. 315 kB
Stáhnout Posudek oponenta Mgr. David Kuboň 84 kB
Stáhnout Záznam o průběhu obhajoby RNDr. Filip Zavoral, Ph.D. 152 kB