| ชื่อบทความที่เผยแพร่ |
SET Index Forecast Using Bayesian Belief Networks |
| วัน/เดือน/ปี ที่เผยแพร่ |
30 มกราคม 2563 |
| การประชุม |
| ชื่อการประชุม |
the 2020 - 12th International Conference on Knowledge and Smart Technology (KST) |
| หน่วยงาน/องค์กรที่จัดประชุม |
KST Research Lab, Faculty of Informatics, Burapha University |
| สถานที่จัดประชุม |
โรงแรม Amari Pattaya |
| จังหวัด/รัฐ |
ชลบุรี |
| ช่วงวันที่จัดประชุม |
29 มกราคม 2563 |
| ถึง |
1 กุมภาพันธ์ 2563 |
| Proceeding Paper |
| Volume (ปีที่) |
- |
| Issue (เล่มที่) |
- |
| หน้าที่พิมพ์ |
30-35 |
| Editors/edition/publisher |
- |
| บทคัดย่อ |
Statistical time-series forecasting faces the problem of accuracy if the data deviate from a normal distribution. In literature, stock indexes are not of normal distribution. This paper presents the Bayesian Belief Network (BBN) in forecasting the Stock Exchange of Thailand (SET Index) in comparison with statistical forecasting techniques. To model BBN, SET index distribution is discretized using a number of clustering techniques for comparison. Then, BBN is constructed using the transforming data in a P/E ratio via the K2 algorithm based on the training dataset gathered from January 2013 through July 2019. For performance evaluation, the proposed model was compared with the statistical forecasting algorithms using RMSE and the correlation coefficient (CC). The results show that the proposed BBN with a particular clustering algorithm provided better results than the statistical forecasting techniques. |
| ผู้เขียน |
|
| การประเมินบทความ (Peer Review) |
มีผู้ประเมินอิสระ |
| มีการเผยแพร่ในระดับ |
นานาชาติ |
| รูปแบบ Proceeding |
Full paper |
| รูปแบบการนำเสนอ |
Oral |
| เป็นส่วนหนึ่งของวิทยานิพนธ์ |
เป็น |
| ผลงานที่นำเสนอได้รับรางวัล |
ไม่ได้รับรางวัล |
| แนบไฟล์ |
|
| Citation |
0
|
|
|
ข้อมูลการเผยแพร่ผลงาน
การเผยแพร่ในรูปของบทความวารสารทางวิชาการ
English