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2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

Comparative Analysis on Neural Networks and ARIMA for Forecasting Heterogeneous Portfolio Returns

verfasst von : Aleksandra Klimenko, Vesela Mihova, Slavi Georgiev, Ivan Georgiev, Velizar Pavlov

Erschienen in: New Trends in the Applications of Differential Equations in Sciences

Verlag: Springer Nature Switzerland

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Abstract

Das Kapitel präsentiert eine vergleichende Analyse von Neuronalen Netzen (NARXNN) und ARIMA-Modellen zur Prognose der Preise von Finanzinstrumenten. Unter Verwendung wöchentlicher Daten für zehn Finanzanlagen prognostiziert die Studie zukünftige Preise und konstruiert auf Grundlage dieser Prognosen optimale Portfolios. Die Analyse hebt die Vor- und Nachteile jeder Methode hervor, einschließlich der höheren erwarteten Renditen und höheren Risikoprämien bei NARXNN sowie der geringeren Standardabweichung und verbesserten Diversifizierung bei ARIMA. Das Kapitel diskutiert auch die Optimierung von Finanzportfolios, die hohe Renditen mit geringem Risiko in Einklang bringt, und präsentiert einen detaillierten Vergleich der beiden Prognoseansätze, der ihre Auswirkungen auf die Portfolioentwicklung aufzeigt.
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Metadaten
Titel
Comparative Analysis on Neural Networks and ARIMA for Forecasting Heterogeneous Portfolio Returns
verfasst von
Aleksandra Klimenko
Vesela Mihova
Slavi Georgiev
Ivan Georgiev
Velizar Pavlov
Copyright-Jahr
2024
Buch
New Trends in the Applications of Differential Equations in Sciences

Print ISBN: 978-3-031-53211-5

Electronic ISBN: 978-3-031-53212-2

Copyright-Jahr: 2024

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-53212-2_30

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