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Provedor de dados:  AgEcon
País:  United States
Título:  Forecasting Hog Prices with a Neural Network
Autores:  Hamm, Lonnie
Brorsen, B. Wade
Data:  2010-05-27
Ano:  1997
Palavras-chave:  Forecasting
Hog prices
Neural networks
ARIMA
Econometric
Agribusiness
Livestock Production/Industries
Resumo:  Neural network models were compared to traditional forecasting methods in forecasting the quarterly and monthly farm price of hogs. A quarterly neural network model forecasted poorly in comparison to a quarterly econometric model. A monthly neural network model outperformed a monthly ARIMA model with respect to the mean square error criterion and performed similarly to the ARIMA model with respect to turning point accuracy. The more positive results of the monthly neural network model in comparison to the quarterly neural network model may be due to nonlinearities in the monthly data which are not in the quarterly data.
Tipo:  Journal Article
Idioma:  Inglês
Identificador:  0738-8950

http://purl.umn.edu/90646
Relação:  Journal of Agribusiness>Volume 15, Number 1, Spring 1997
Formato:  18
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