Comparative univariate model for share price prediction / Nur Sabrina Nisa Nor Amri ... [et al.]
Notice bibliographique
Résumé
Axiata Group Berhad is a Malaysian incorporated telecommunications company that manages the Axiata Group. Prepaid and postpaid mobile services, television and cable television services, internet services, enterprise solutions, digital marketing and e-commerce services, mobile advertising, and machine-to-machine (M2M) solutions are one of the Axiata Group's products and services. The group also provides telecommunications infrastructure services and operates telecommunications towers on a regional scale. Holding an investment, selling telecommunications equipment and related products is one of the Group's other regular activities. The Covid-19 pandemic has a short-term impact on Axiata Group SDN BHD in profit and loss. In the post-Covidl9 world, winners and losers emerge as changes in consumer behavior drive new conditions while balancing health concerns, work responsibilities and lifestyle needs (Mandy, 2020). Axiata Group's net income for the first quarter of 2021 was 75.56 million ringgits, down 60% from 188.11 million ringgit in the year-ago quarter due to higher depreciation and lower one-time profits (Khalid, 2021). Celcom extends its support via digital online services and additional special relief activities for all customers during the Movement Control Order period, as many Malaysians would be working from home, contributing to social distancing efforts (Ullah, 2021). According to Makridakis (2014), forecasting is important to help organizations anticipate major tuture changes and their implications and better respond to these changes and the opportunities and risks associated with them. Therefore, this study is important forfinding the best model for predicting the share price of the Axiata Group tn November 2021. Monthly opening prices for shares were taken from the investing.com website from October 2010 to October 2021.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».