Original title:
Prognózování mezinárodního obchodu s využitím metod strojového učení
Translated title:
Machine learning-based approaches to forecasting international trade
Authors:
Kovařík, Tomáš ; Semerák, Vilém (advisor) ; Macháček, Vít (referee) Document type: Bachelor's theses
Year:
2019
Language:
eng Abstract:
[eng][cze] In this thesis I focus on comparison of gravity model estimated with ordinary least squares and Poisson pseudo-maximum likelihood with regression techniques based on machine learning, namely support vector machines, random forests, and arti_cial neural networks. I discuss the advantages and disadvantages of these approaches and compare their forecasting accuracy on exports data. I demonstrate that random forest models and arti_cial neural networks provide superior forecasting accuracy.V této práci se soustředím na porovnání gravitačního modelu odhadnutého pomocí metody nejmenších čtverců a metody Poissonovy maximální věrohodnosti oproti regresním technikám založeným na strojovém učení, konkrétně se jedná o support vector machines, random forests, a umělé neuronové sítě. Provádím diskusi výhod a nevýhod jednotlivých přístupů a srovnávám jejich predikční schopnosti na exportních datech. Demonstruji, že random forest model a umělé neuronové sítě poskytují lepší predikce.
Keywords:
forecasting; international trade; machine learning; machine learning; mezinárodní obchod; prognostika
Institution: Charles University Faculties (theses)
(web)
Document availability information: Available in the Charles University Digital Repository. Original record: http://hdl.handle.net/20.500.11956/105017