Radial basis functions networks to hybrid neuro-genetic RBFNs in financial evaluation of corporations

 
Το τεκμήριο παρέχεται από τον φορέα :

Αποθετήριο :
Ιδρυματικό Αποθετήριο Πολυτεχνείου Κρήτης
δείτε την πρωτότυπη σελίδα τεκμηρίου
στον ιστότοπο του αποθετηρίου του φορέα για περισσότερες πληροφορίες και για να δείτε όλα τα ψηφιακά αρχεία του τεκμηρίου*
κοινοποιήστε το τεκμήριο




2008 (EL)

Radial basis functions networks to hybrid neuro-genetic RBFNs in financial evaluation of corporations (EN)

Ματσατσινης Νικολαος (EL)
Λουκερης Νικολαος (EL)
Loukeris Nikolaos (EN)
Matsatsinis Nikolaos (EN)

Πολυτεχνείο Κρήτης (EL)
Technical University of Crete (EN)

Financial management maximise investors’ return, seeking for stocks with increasing expected corporate value. Hidden information is included in vast accounting data and financial indices that are available in international financial markets. Methods of Econometrics and Artificial Intelligence- mainly in the field of Neural Networks- provide classifications of companies regarding their economic health. Radial Basis Function networks are examined in a hybrid form of Neural Network optimised with Genetic Algorithms and in a regular Neural Net form, to determine efficient methods of Financial Analysis. The regular Radial Basis Function network with 3 layers, Genetic Algorithms in all the layers and Cross Validation is superior to all the neuro-genetic forms of RBF in Financial Analysis. (EN)

conferenceItem
poster

Capability, Financial (Financial literacy),Financial capability (Financial literacy),Literacy, Financial,financial literacy,capability financial financial literacy,financial capability financial literacy,literacy financial (EN)


12th WSEAS International Conference on comuters (EL)

Αγγλική γλώσσα

2008





*Η εύρυθμη και αδιάλειπτη λειτουργία των διαδικτυακών διευθύνσεων των συλλογών (ψηφιακό αρχείο, καρτέλα τεκμηρίου στο αποθετήριο) είναι αποκλειστική ευθύνη των αντίστοιχων Φορέων περιεχομένου.