Please use this identifier to cite or link to this item: https://rfos.fon.bg.ac.rs/handle/123456789/3103
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.creatorZukanović, Milicaen_US
dc.creatorPoledica, Anaen_US
dc.date.accessioned2025-12-15T12:38:53Z-
dc.date.available2025-12-15T12:38:53Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.urihttps://rfos.fon.bg.ac.rs/handle/123456789/3103-
dc.description.abstractPredviđanje finansijskih vremenskih serija je najaktuelnija istraživačka tema kada je reč o primeni računarske inteligencije u finansijama. Uticaj velikog broja faktora na tržišnu dinamiku kao i njena kompleksna priroda doveli su do sve veće primene naprednijih modela za predviđanje poput neuronskih mreža, pored već tradicionalno primenjivanih linearnih i nelinearnih tehnika. Poslednjih godina, prisutan je rastući trend u primeni dubokog učenja u različitim domenima, a posebno u domenu finansijskih vremenskih serija. Osnovni cilj ove studije je da kroz sistematski pregled relevantnih naučnih radova tokom prethodnih 18 godina (2005-2023) analizira primenu modela dubokog učenja u oblasti finansijskih vremenskih serija. Radovi su grupisani prema domenima i korišćenim modelima.en_US
dc.language.isosren_US
dc.rightsopenAccessen_US
dc.sourceIn D. Stojković, D. Petrović & S. Dimić (Eds.), Proceedings of XLX International Symposium on Operational Research (SYM-OP-IS 2023) (pp. 489-494). Belgrade: Ministry of Defence Republic of Serbia.en_US
dc.subjectduboko učenjeen_US
dc.subjectfinansijske vremenske serijeen_US
dc.subjectpredviđanjeen_US
dc.subjectračunarska inteligencijaen_US
dc.titleDuboko učenje za predviđanje finansijskih vremenskih serijaen_US
dc.typeconferenceObjecten_US
dc.type.versionpublishedVersionen_US
item.languageiso639-1sr-
item.fulltextWith Fulltext-
item.cerifentitytypePublications-
item.grantfulltextopen-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.openairetypeconferenceObject-
Appears in Collections:Radovi istraživača / Researchers’ publications
Show simple item record

Page view(s)

74
checked on Apr 17, 2026

Download(s)

18
checked on Apr 17, 2026

Google ScholarTM

Check


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.