Forecasting the Philippines’ GDP growth using long short-term memory neural network regression and mixed-data sampling regression models
Having better forecasts is crucial in the Philippines’ state of economic recovery. The study intends to forecast the Philippines’ GDP growth rate from 2011 to 2021 using two emerging methods used for mixed-frequency data: Mixed-Data Sampling (MIDAS) Regression and Long Short-Term Memory (LSTM) Neura...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Arsua, Andre Millard M, Azucena, Raphael Matthew D |
---|---|
التنسيق: | text |
اللغة: | English |
منشور في: |
Animo Repository
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://animorepository.dlsu.edu.ph/etdb_math/3 https://animorepository.dlsu.edu.ph/cgi/viewcontent.cgi?article=1003&context=etdb_math |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | De La Salle University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
The predictive content of GDP growth and inflation for stock returns and volatility: Evidence for Philippine stock market efficiency
بواسطة: Aquilizan, Michael Blase V., وآخرون
منشور في: (2011) -
Support vector regression based on grid-search method for short-term wind power forecasting
بواسطة: Zhang, Hong, وآخرون
منشور في: (2018) -
Introduction: China and India as contrast pair in innovation and IP
بواسطة: RACHERLA, Uday S., وآخرون
منشور في: (2016) -
Short-Term photovoltaic power forecasting based on long short term memory neural network and attention mechanism
بواسطة: Zhou, H., وآخرون
منشور في: (2021) -
A neural network short-term load forecaster
بواسطة: Srinivasan, D., وآخرون
منشور في: (2014)