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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2003.12
- 수록면
- 845 - 852 (8page)
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Forecasting exchange rate movements is a challenging task since exchange rates impact world economy and determine value of international investments. In particular, Korean-U.S. exchange rate behavior is very important because of strong Korean and US. trading relationship. Neural networks models have been used for short-term prediction of exchange rate movements. Least squares support vector machine (LS-SVM) is used widely in real-world regression tasks. This paper describes the use of LS-SVM for short-term and long-term prediction of Korean-U.S. exchange rate.
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