New normal policy on the Rupiah exchange rate using Long Short-Term Memory
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Since the world is facing health problems due to COVID-19, Indonesia was not success to surge the outbreak. In addition to the risk of health problems, this pandemic is also disrupting the global economy. The rupiah exchange rate also saw a devaluation during the COVID 19 outbreak. The Indonesian economy is expected to grow negatively in the third quarter of 2020 and predicted to continue until the end of the year. The measure from the government impacted the economic circumstances then along with the decline in new cases of the spread of COVID-19 the government was implementing a new normal, after the completion of large scale social restrictions weakened the economic development, with one of its goals to improve and try to save Indonesia’s economy from a possible worse recession. This study attempts to use the forecasting method to find out whether the application of the new normal will strengthen the Rupiah exchange rate in the coming period. The methods that will be used is Long Short Term Memory as the best model to overcome long-term dependencies to obtain a predictive model that most closely approximates existing data patterns. The most suitable model is Long Short Term Memory with 50 epochs using five hidden neurons. Based on the results, it seems that the Rupiah exchange rate tends to weaken in the next five-day.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle