IBM Watson Analytics vs. Conventional Econometrical Software: A comparative analysis of suitability for financial sector

Abstract

Большие данные влияют на многие сферы бизнеса, в том числ и на торговые операции на фондовом рынке. Стандартные статистические пакеты не способны эффективно обрабатывать огромные объемы данных, поступающие из разных источников в разных форматах. Решение этой проблемы - аналитические платформы. В данной работе был применен метод аналитического иерархического процесса для определения наиболее предпочтительной аналитической платформы для прогнозирования фондового рынка. В результате применения данного метода, была определена такая платформа - IBM Watson. Далее, было проведено эмпирическое сравнение возможностей IBM Watson и стандартных эконометрических моделей прогнозирования фондового рынка.

The rise of the Big Data has affected many spheres of business, including trading. Conventional statistical and econometrical packages are not capable of dealing with the huge amounts of data, coming from different sources and in different formats. The solution of the problem are advanced analytical platforms. In this study, Analytical Hierarchy method is applied in order to create a ranking of advanced analytical platforms. The result of the AHP has shown that IBM Watson is a better fit for the purposes of stock market forecasing. Next, an empirical study was conducted. Its purpuse was to assess the ability of IBM Wason to generate stock prices forecasts. The results has demonstrated that IBM Watson is capable of outperforming standard econometric models.