Forecasting Health Sector Stock Prices using ARIMAX Method
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
In daily stock trading activities, stock prices can experience ups and downs. The rise and fall of stock prices occurs due to changes in supply and demand for these shares. The COVID-19 pandemic did not have a negative effect, instead it had a positive impact on stock prices in health companies. companies in the health sector experienced a fairly good profit of 10.46% in the fourth quarter of 2021. This fact made investors interested in buying shares in companies in the health sector in the hope of selling them when demand increased, resulting in doubled profits. Stock conditions continue to fluctuate every day, making investors need to pay attention and study the past data of the health sector company that will be selected before deciding to invest. Therefore, it is necessary to forecast stock prices in the health sector for the next several periods as a step in making investment decisions. The health sector companies that will be modeled are PT Kimia Farma (Persero) Tbk and PT Kalbe Farma Tbk. The method used in this study is the ARIMAX model. The test and analysis results show that based on the RMSE and MAPE values, the best model is ARIMAX(5,13) for PT Kalbe Farma Tbk shares with a MAPE value of 1% in in-sample data and 0.6% in out-sample data.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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