Effectiveness of Neural Networks in Forecasting B.S.E Sensex Index

Idioma: inglés

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing Nov 2011, 2011

3846555606 / 9783846555606

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Since stock markets are volatile, dynamic and complicated, forecasting stock market return is considered as a challenging task. Nevertheless, researchers have developed various linear and nonlinear methods for effective forecasting. Among these neural networks are most suitable for forecasting non linear and chaotic relationships among variables. The current study attempts to forecast the future returns of B.S.E, highly volatile index, with the help of conventional method i.e. ARIMA (Auto Regression Integrated Moving Average) and Artificial Neural Network M.L.P (Multilayer Perceptron).To examine the efficiency of the models, MAD (Mean Absolute Deviation) and MSE (Mean Square Error) of the two models are compared. The study results revealed that neural network is better for forecasting in comparison to ARIMA. 60 pp. Englisch.

N° de ref. del artículo 9783846555606

Título
Effectiveness of Neural Networks in Forecasting B.S.E Sensex Index
Autor
Tarun Soni
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing Nov 2011
Año de publicación
2011
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3846555606
ISBN 13
9783846555606
Peso del artículo
107 gramos
Dimensiones
220x150x4 mm

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