Název:
Predikcia inflácie vybranými metódami strojového učenia
Autoři:
Číriová, Nora Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok:
2015
Jazyk:
slo
Abstrakt: [cze][eng] Práce se věnuje posouzení, jak dobře se daří předpovídat inflaci na základě vybraných inflačních indikátorů za pomoci umělé inteligence v Slovenské republice a v Evropské měnové unii. Konkrétně jde o dvě metody strojového učení a těmi jsou metoda regresních stromů a algoritmus k nejbližším sousedům. Vyrovnání časových řad inflace v první polovině Praktické části probíhá pomocí současných hodnot inflačních faktorů. Druhá polovina je zaměřena na vyrovnání časových řad inflace opožděnými hodnotami těchto faktorů. Díky výsledkům umíme vybrat faktory, které mají na inflaci největší vliv.The thesis is dealing with the assessment of how effective is the inflation forecast based on choosen indicators of inflation with the help of artificial intelligence in the Slovak Republic and the European Monetary Union. Specifically, it is about two methods of machine learning and those are the method of regression tree and the algorithm of nearest neighbors. Alignment of time series of inflation in the first part of the practical part is carried out by using current values of inflation factors. The second part is intended to equalising time series of inflation lagged values of these factors. Owing to the results we can select factors that have the greatest impact on the inflation.
Klíčová slova:
inflace; metody strojového učení; predikce inflace