Machine learning-based approaches to forecasting international trade
Prognózování mezinárodního obchodu s využitím metod strojového učení
bachelor thesis (DEFENDED)
View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/105017Identifiers
Study Information System: 191197
Collections
- Kvalifikační práce [17123]
Author
Advisor
Referee
Macháček, Vít
Faculty / Institute
Faculty of Social Sciences
Discipline
Economics and Finance
Department
Institute of Economic Studies
Date of defense
29. 1. 2019
Publisher
Univerzita Karlova, Fakulta sociálních vědLanguage
English
Grade
Excellent
Keywords (Czech)
machine learning, mezinárodní obchod, prognostikaKeywords (English)
machine learning, international trade, forecastingV této práci se soustředím na porovnání gravitačního modelu odhadnutého pomocí metody nejmenších čtverců a metody Poissonovy maximální věrohodnosti oproti regresním technikám založeným na strojovém učení, konkrétně se jedná o support vector machines, random forests, a umělé neuronové sítě. Provádím diskusi výhod a nevýhod jednotlivých přístupů a srovnávám jejich predikční schopnosti na exportních datech. Demonstruji, že random forest model a umělé neuronové sítě poskytují lepší predikce.
In this thesis I focus on comparison of gravity model estimated with ordinary least squares and Poisson pseudo-maximum likelihood with regression techniques based on machine learning, namely support vector machines, random forests, and arti_cial neural networks. I discuss the advantages and disadvantages of these approaches and compare their forecasting accuracy on exports data. I demonstrate that random forest models and arti_cial neural networks provide superior forecasting accuracy.