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Short-term financial forecasting using ANN adaptive predictors in cascade

机译：使用ANN自适应预测变量进行级联的短期财务预测

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Our purpose is to verify the predictive performances of the artificial neural networks (ANNs) under volatile statistics and possibly incomplete information. Daily forecasts of exchange rate using exclusively primary available information for an emergent economy (such as the Romanian one) could be a proper experimental ground with such a goal. The present paper extends the previous authors' research (Dobrescu et al., 2006; Nastac et al., 2007) on the same issue to improve the accuracy of exchange rate forecasting by using a set of neural predictors in cascade, instead of a single one. The results show that the presented model, despite its proved advantages, could be further improved in order to avoid the translation into residuals of the high serial correlation present in the primary database.
机译：我们的目的是在不稳定的统计数据和可能不完整的信息下验证人工神经网络（ANN）的预测性能。使用新兴经济体（例如罗马尼亚）的专有主要原始信息进行的每日汇率预测可能是实现此目标的适当试验场。本文扩展了先前作者在同一问题上的研究（Dobrescu等，2006; Nastac等，2007），以通过使用级联的一组神经预测器而不是单个神经预测器来提高汇率预测的准确性。一。结果表明，所提出的模型尽管具有已证明的优点，但可以进一步进行改进，以避免将主数据库中存在的高序列相关性转换为残差。

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