A COMPARATIVE STUDY OF FastICA AND GRADIENT ALGORITHMS FOR STOCK MARKET ANALYSIS
Article Sidebar
Main Article Content
Abstrakt
In this paper we proved that a fast fixed point algorithm known as FastICA algorithm depending on maximization the nongaussianity by using the negentropy approach is one of the best algorithm for solving ICA model. We compare this algorithm with Gradient algorithm. The Abu Dhabi Islamic Bank (ADIB) used as illustrative example to evaluate the performance of these two algorithms. Experimental results show that the FastICA algorithm is more robust and faster than Gradient algorithm in stock market analysis.
Article Details
Jak cytować
Nermend, K., & Rajihy, Y. (2014). A COMPARATIVE STUDY OF FastICA AND GRADIENT ALGORITHMS FOR STOCK MARKET ANALYSIS. Metody Ilościowe W Badaniach Ekonomicznych, 15(1), 142–152. Pobrano z https://qme.sggw.edu.pl/article/view/3656
Statystyki
Downloads
Download data is not yet available.
Rekomendowane teksty
Podobne artykuły
- Aleksandra Matuszewska-Janica, WAGES INEQUALITIES BETWEEN MEN AND WOMEN: EUROSTAT SES METADATA ANALYSIS APPLYING ECONOMETRIC MODELS , Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych: Tom 15 Nr 1 (2014)
Możesz również Rozpocznij zaawansowane wyszukiwanie podobieństw dla tego artykułu.
Inne teksty tego samego autora
- Danuta Miłaszewicz, Kesra Nermend, MACROECONOMIC DETERMINANTS OF INVESTMENT IN AGRICULTURE IN POLAND – DEMATEL METHOD , Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych: Tom 18 Nr 1 (2017)
- Kesra Nermend, NORMOWANIE ZMIENNYCH OPISUJĄCYCH OBIEKTY NIETYPOWE , Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych: Tom 10 Nr 1 (2009)
- Danuta Miłaszewicz, Kesra Nermend, ZRÓŻNICOWANIE OBSZARÓW WIEJSKICH W POLSCE – UJĘCIE REGIONALNE , Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych: Tom 17 Nr 1 (2016)
- Danuta Miłaszewicz, Kesra Nermend, APPLICATION OF MAJR AGGREGATE MEASURE IN THE GOVERNANCE QUALITY TESTING IN THE EU-28 , Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych: Tom 15 Nr 1 (2014)
Licencja
Publikowane artykuły dostępne są na warunkach Open Access na zasadach licencji Creative Commons CC BY-NC – do celów niekomercyjnych udostępnione materiały mogą być kopiowane, drukowane i rozpowszechniane. Autorzy ponoszą opłatę za opublikowanie artykułu.