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https://hdl.handle.net/20.500.14094/90005926
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90005926 (fulltext)
pdf
1.22 MB
8
メタデータ
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メタデータID
90005926
アクセス権
open access
出版タイプ
Version of Record
タイトル
Can We Forecast Daily Oil Futures Prices? Experimental Evidence from Convolutional Neural Networks
著者
Luo, Zhaojie ; Cai, Xiaojing ; Tanaka, Katsuyuki ; Takiguchi, Tetsuya ; Kinkyo, Takuji ; Hamori, Shigeyuki
著者名
Luo, Zhaojie
著者ID
A2146
著者名
Cai, Xiaojing
蔡, 暁静
サイ, ギョウセイ
所属機関名
経済学研究科
著者ID
A0654
研究者ID
1000080448167
著者名
Tanaka, Katsuyuki
田中, 克幸
タナカ, カツユキ
所属機関名
経済学研究科
著者ID
A1279
研究者ID
1000040397815
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail?systemId=b3ec2a1710d8267b520e17560c007669
著者名
Takiguchi, Tetsuya
滝口, 哲也
タキグチ, テツヤ
所属機関名
都市安全研究センター
著者ID
A0648
研究者ID
1000050527637
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail?systemId=59907e905b046f21520e17560c007669
著者名
Kinkyo, Takuji
金京, 拓司
キンキョウ, タクジ
所属機関名
経済学研究科
著者ID
A0631
研究者ID
1000060189628
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail?systemId=10c57f53b0ed7463520e17560c007669
著者名
Hamori, Shigeyuki
羽森, 茂之
ハモリ, シゲユキ
所属機関名
経済学研究科
収録物名
Journal of Risk and Financial Management
巻(号)
12(1)
ページ
9-9
出版者
MDPI
刊行日
2019-03
公開日
2019-05-09
抄録
This paper proposes a novel approach, based on convolutional neural network (CNN) models, that forecasts the short-term crude oil futures prices with good performance. In our study, we confirm that artificial intelligence (AI)-based deep-learning approaches can provide more accurate forecasts of short-term oil prices than those of the benchmark Naive Forecast (NF) model. We also provide strong evidence that CNN models with matrix inputs are better at short-term prediction than neural network (NN) models with single-vector input, which indicates that strengthening the dependence of inputs and providing more useful information can improve short-term forecasting performance.
キーワード
crude oil futures prices forecasting
convolutional neural networks
short-term forecasting
カテゴリ
経済学研究科
都市安全研究センター
学術雑誌論文
権利
© 2019 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland.
This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY) license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
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資源タイプ
journal article
言語
English (英語)
ISSN
1911-8066
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eISSN
1911-8074
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DOI
https://doi.org/10.3390/jrfm12010009
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