Machine learning and time series models for VNQ market predictions

This study compares the price predictions of the Vanguard real estate exchangetraded fund (ETF) (VNQ) using the back propagation neural network (BPNN) and autoregressive integrated moving average (ARIMA) models. The input variables for BPNN include the past 3-day closing prices, daily trading volume, MA5, MA20, the S&P 500 index, the United States (US) dollar index, volatility index, 5-year treasury yields, and 10-year treasury yields. In addition, variable reduction is based on multiple linear regression (MLR). Mean square error (MSE), mean absolute error (MAE), and mean absolute percentage error (MAPE) are used to measure the prediction error between the actual closing price and the models’ forecasted price. |

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.