Login for students

Login for employees

Publication detail

Nonlinearity in forecasting energy commodity prices: Evidence from a focused time-delayed neural network
Authors: Bouteska Ahmed | Hájek Petr | Fisher Ben | Abedin Mohammad Zoynul
Year: 2023
Type of publication: článek v odborném periodiku
Name of source: Research in International Business and Finance
Publisher name: Elsevier Science BV
Place: Amsterdam
Page from-to: 101863
Titles:
Language Name Abstract Keywords
cze Nelinearita při předpovídání cen energetických komodit: Důkazy z neuronové sítě s cíleným časovým zpožděním Cílem tohoto článku je vyvinout predikční model založený na umělé neuronové síti využívající nelineární neuronovou síť s časovým zpožděním (FTDNN) pro předpovědi trhu s energetickými komoditami. K ověření navrhovaného modelu jsou použity ceny ropy a zemního plynu pro období 2007-2020, včetně období Covid-19. Empirická zjištění ukazují, že model FTDNN překonává stávající základní modely a modely založené na umělých neuronových sítích při předpovídání cen ropy West Texas Intermediate a Brent a cen zemního plynu National Balancing Point a Henry Hub. V důsledku toho prokazujeme předvídatelnost cen energetických komodit během volatilního krizového období, což přisuzujeme flexibilitě parametrů modelu, z čehož vyplývá, že naše studie může usnadnit lepší pochopení dynamiky cen komodit na trhu s energiemi. Energetický trh; zemní plyn; ropa; nelineární neuronová síť s časovým zpožděním
eng Nonlinearity in forecasting energy commodity prices: Evidence from a focused time-delayed neural network This paper aims to develop an artificial neural network-based forecasting model employing a nonlinear focused time-delayed neural network (FTDNN) for energy commodity market forecasts. To validate the proposed model, crude oil and natural gas prices are used for the period 2007-2020, including the Covid-19 period. Empirical findings show that the FTDNN model outperforms existing baselines and artificial neural network-based models in forecasting West Texas Intermediate and Brent crude oil prices and National Balancing Point and Henry Hub natural gas prices. As a result, we demonstrate the predictability of energy commodity prices during the volatile crisis period, which is attributed to the flexibility of the model parameters, implying that our study can facilitate a better understanding of the dynamics of commodity prices in the energy market. Energy market; Natural gas; Crude oil; Nonlinear focused time-delayed neural network

Map

en.mapy.cz

Services

Popular Links

© 2023 University of Pardubice, Studentská 95, 532 10 Pardubice 2
Phone: +420 466 036 111, 466 036 112, 466 036 113
Webmaster, RSS
Data box ID: f5vj9hu
Accessibility Statement
CC BY-NC-ND 4.0Creative CommonsAttributionNonCommercialNoDerivatives