Combining data envelopment analysis with neural networks: application to analysis of stock prices

Alexander Vaninsky

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Combining data envelopment analysis with neural networks: application to analysis of stock prices

机译：将数据包络分析与神经网络相结合：在股票价格分析中的应用

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A Data Envelopment Analysis (DEA) algorithm is considered as a signal processor, receiving DEA inputs and outputs and computing efficiency index as an output signal. This approach allows us to represent the DEA-algorithm as a DEA-neuron, and to include it into a neural network (NN). The combination of DEA with NN has advantages over conventional DEA in problems where different types of efficiencies, e.g. related to different periods of time or types of activity, are considered together. Suggested approach is applied to analysis of daily stock prices. Numerical example is given.

机译：数据包络分析（DEA）算法被视为信号处理器，它接收DEA输入和输出，并计算效率指数作为输出信号。这种方法使我们可以将DEA算法表示为DEA神经元，并将其包含到神经网络（NN）中。 DEA与NN的结合在传统效率的DEA方面具有优势，其中存在不同类型的效率问题，例如与不同时间段或活动类型相关的内容应一起考虑。建议的方法适用于每日股票价格的分析。给出了数值示例。

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来源
《Journal of Information & Optimization Sciences 》 |2004年第3期| p.589-611| 共23页
作者
Alexander Vaninsky;
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作者单位

Netanya Academic College Netanya Israel;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类应用数学 ;
关键词
data envelopment analysis; neural networks; cascade correlation neural network; stock prices analysis; portfolio performance;

机译：数据包络分析;神经网络;级联相关神经网络;股价分析;投资组合绩效;

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