Abstract

Tehnicile multiple utilizate în încercarea de predicție a prețurilor viitoare ale titlurilor financiare se împart în general în două categorii: tehnici statistice și tehnici de “soft computing”. În prima categorie, sunt incluse modelele ARIMA (autoregressive integrated moving average) și GARCH (generalized autoregressive conditional heteroskedasticity), iar cel dintâi va fi folosit în articolul de față. Cele mai importante modele din categoria secundă sunt rețelele neurale artificiale – ANN, iar un astfel de model va fi comparat cu ARIMA, pentru a vedea care dintre cele două performează mai bine în dorința de a estima cursul viitor al companiei Volkswagen. Este notoriu faptul că această companie a fost implicată recent într-un scandal care i-a afectat valoarea acțiunilor. Datele utilizate sunt cursuri zilnice pe un interval de 4,5 ani, iar obiectivul principal al articolului este încercarea de previzionare a cursului companiei pentru următorul semestru (al doilea al anului 2015). Ulterior se poate observa care dintre modele a fost mai exact, prin comparația cu prețurile reale. Concluzia va confirma sau infirma superioritatea unuia dintre modele asupra celuilalt.

Authors and Affiliations