• română
    • English
    • français
    • Deutsch
    • español
    • italiano
  • română 
    • română
    • English
    • français
    • Deutsch
    • español
    • italiano
  • Logare
Vezi articolul 
  •   Pagina principală
  • Scientific papers - Annals of "Dunarea de Jos" University of Galati - Analele științifice ale Universității "Dunărea de Jos" din Galați
  • Fascicula I
  • 2003- 2017 (economie; informatică aplicată)
  • 2012 fascicula1 nr2
  • Vezi articolul
  •   Pagina principală
  • Scientific papers - Annals of "Dunarea de Jos" University of Galati - Analele științifice ale Universității "Dunărea de Jos" din Galați
  • Fascicula I
  • 2003- 2017 (economie; informatică aplicată)
  • 2012 fascicula1 nr2
  • Vezi articolul
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Usefulness of Artificial Neural Networks for Predicting Financial and Economic Crisis

Thumbnail
View/Open
ugal_f1_2012_nr2_8_Chirita.pdf (377.7Kb)
Dată
2012
Autor
Chiriţă, Mioara
Metadata
Arată înregistrarea completă a articolului
Abstract
The objective of the present study is to explore the issue of the forecasting of economic crisis using the neural network. The subject is of great importance in the economy, more so as that most countries affected by crisis, declared at the end of 2010, the economic growth but the crisis paralyzed the financial world over the past three years. Neural network techniques have been frequently applied in order to predict problems like economic forecasting. The results show that creating a model using the neural networks might be a powerful tool and could be applied to prevent economic crises.
URI
http://10.11.10.50/xmlui/handle/123456789/3555
Colecții
  • 2012 fascicula1 nr2 [19]

DSpace 6.0 | Copyright © Arthra Institutional Repository
Contactați-ne | Trimite feedback
Theme by 
Atmire NV
 

 

Răsfoiește

În tot DSpaceComunități; ColecțiiDupă data publicăriiAutoriTitluriSubiecteAceastă colecțieDupă data publicăriiAutoriTitluriSubiecte

Contul meu

Conectare

DSpace 6.0 | Copyright © Arthra Institutional Repository
Contactați-ne | Trimite feedback
Theme by 
Atmire NV