Modellierung der Goldverkäufe Südafrikas mit SARIMA, GARCH und neuronalen Netzwerken

Diese Studie untersuchte die Vorhersageleistung der Südafrikanischen Goldverkaufsserie unter Verwendung des saisonalen autoregressiven integrierten gleitenden Durchschnitts (SARIMA), der generalisierten autoregressiven bedingt heteroskedastischen Modelle (GARCH), des allgemeinen Regressions-neuronalen Netzwerks (GRNN) und der auf künstlichen neuronalen Netzwerken (ANN) basierenden Extreme Learning Machine (ELM). Diese Studie verwendete traditionelle Methoden und eine kürzlich entwickelte ML-Methode für feed-forward neuronale Netzwerke mit einer verborgenen Schicht (SLFNs). Die Ergebnisse zeigten, dass