LSTMによるエンコーダ・デコーダモデルを用いた経済指標予測の検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-087

グループ名: 【全国大会】令和2年電気学会全国大会論文集

発行日: 2020/03/01

タイトル(英語): A study of Economic Indicator forecasting using encoder decoder model

著者名: 仲岡拓哉（明治大学）,浦野昌一（明治大学）

著者名(英語): Takuya Nakaoka (Meiji University),Shoichi Urano (Meiji University)

キーワード: ニューラルネットワーク|時系列データ|経済指標|日経平均株価|ニューラルネットワーク|ジケイレツデータ|ケイザイシヒョウ|ニッケイヘイキンカブカ

要約(日本語): 近年、世界的に経済情勢がめまぐるしく変化し不安定である中、企業が安定した経営を持続するためには景気動向を予測し今後の経営方針の参考にしていくことが必要となってくる。景気動向の指標としては、株価などの経済指標があげられる。そこで本稿では、経営方針の参考に用いられる景気動向を測るためのテクニカル分析の一つとして株価の終値、高値などの経済指標を高精度に予測することを目的とする。

本誌掲載ページ: 125-126 p

原稿種別: 日本語