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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2009.8
- 수록면
- 2,573 - 2,578 (6page)
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A simple static cascade-forward back-propagation artificial neural network (ANN) is utilized to forecast the effect of stock repurchase on the closing price of firm"s common stock. The input factors are composed of today"s closing price, index of the stock market and the amount of tomorrow-intended repurchase. A rule-based data clustering is used to group the repurchase days by selecting two records that are under the same conditions as the day before the next repurchase. A few initial predictions are less accurate than the classic accounting equation because the combinations of training set are very limited. However, after several repurchase days have passed, the ANN-based prediction usually introduces less error based on increasing amount of possible training sets. Therefore, this technique can be very useful if the repurchase is spanned in a quite long period.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. CLASSIC PREDICTION
III. CONCEPT OF AN APPLIED ANN
IV. EXPERIMENTS
V. CONCLUSION
REFERENCES
참고문헌 (0)
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