Publikace detail

Nonlinearity in forecasting energy commodity prices: Evidence from a focused time-delayed neural network

Autoři: Bouteska Ahmed | Hájek Petr | Fisher Ben | Abedin Mohammad Zoynul

Rok: 2023

Druh publikace: článek v odborném periodiku

Název zdroje: Research in International Business and Finance

Název nakladatele: Elsevier Science BV

Místo vydání: Amsterdam

Strana od-do: 101863

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
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

Search

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

Ústavy

Pracoviště

Jak nás najdete?

Služby

Často hledáte