М.: Либроком, 2009. — 232 с. — ISBN 978-5-396-00388-0.
600 DPI, OCR слоя нет. В настоящей книге рассмотрены методы построения и обучения нейронных сетей; описаны наиболее распространенные виды сетей, применяющихся в задачах классификации и анализа временных рядов. Рассмотрено применение сетей к таким расчетам на финансовом рынке, как расчет цен опционов европейского типа, оценка индексов акций и управление международным портфелем. Показаны фрактальные свойства временных рядов, изложены динамические модели детерминированного хаоса. Для снижения неопределенности продемонстрировано применение алгоритмов оптимальной фильтрации и решение задачи параметрической идентификации при построении уравнений модели хаоса. Описаны возможности нейронных сетей для прогнозирования детерминированного хаоса. В приложении приведен комплект учебных материалов по курсу "Финансовые рынки и нейронные сети".
Пособие предназначено для студентов специальностей "Прикладная математика и информатика", "Прикладная математика", "Прикладная информатика", "Математические методы в экономике", экономических и финансовых специальностей вузов. Оно будет также полезно широкому кругу специалистов финансовых институтов, применяющих финансовые вычисления в своей работе. Предисловие.
Нейронные сети. Построение, обучение, применение.
Построение нейронных сетей.
Введение.
Устройство нейронных сетей.
Обучение нейронных сетей.
Обобщающие правила обучения.
Динамические, самоорганизующиеся сети и сети со встречным распространением.
Нейронные сети в задачах классификации и анализа временных рядов.
Задачи классификации.
Нейронные сети в анализе временных рядов.
Оценка производительности нейронных сетей и программное обеспечение.
Применение нейронных сетей к расчетам на финансовом рынке.
Временные ряды в задачах расчета цен опционов европейского типа.
Теоретические основы.
Эндогенные и экзогенные переменные.
Предварительная обработка данных и подготовительные тесты.
Результаты работы сети.
Выводы.
Оценка индексов рынка акций.
Влияние экономических факторов и построение моделей.
Многослойная схема с обратным распространением ошибки.
Сравнение индивидуального и систематического вклада переменных.
Выводы.
Управление международным портфелем.
Интернационализация портфельных инвестиций.
Способы оценки результатов.
Формирование портфеля.
Выводы.
Финансовые рынки, хаос и нейронные сети.
Финансовые рынки и хаос.
Детерминированный хаос и финансовые временные ряды.
Модели детерминированного хаоса.
Построение модели детерминированного хаоса. Реконструкция аттракторов.
Оптимальная фильтрация и идентификация.
Фильтр Калмана.
Алгоритмы гарантированного оценивания динамических процессов.
Алгоритмы принятия решений в условиях неопределенности.
Заключение.
Вопросы.
Литература.
Приложение.
Комплект учебных материалов.
Вопросы и задачи для контрольных работ и экзаменов.
Темы курсовых работ.
Методика и шкала оценки знаний по курсу "Нейросетевые методы и финансовые рынки".
600 DPI, OCR слоя нет. В настоящей книге рассмотрены методы построения и обучения нейронных сетей; описаны наиболее распространенные виды сетей, применяющихся в задачах классификации и анализа временных рядов. Рассмотрено применение сетей к таким расчетам на финансовом рынке, как расчет цен опционов европейского типа, оценка индексов акций и управление международным портфелем. Показаны фрактальные свойства временных рядов, изложены динамические модели детерминированного хаоса. Для снижения неопределенности продемонстрировано применение алгоритмов оптимальной фильтрации и решение задачи параметрической идентификации при построении уравнений модели хаоса. Описаны возможности нейронных сетей для прогнозирования детерминированного хаоса. В приложении приведен комплект учебных материалов по курсу "Финансовые рынки и нейронные сети".
Пособие предназначено для студентов специальностей "Прикладная математика и информатика", "Прикладная математика", "Прикладная информатика", "Математические методы в экономике", экономических и финансовых специальностей вузов. Оно будет также полезно широкому кругу специалистов финансовых институтов, применяющих финансовые вычисления в своей работе. Предисловие.
Нейронные сети. Построение, обучение, применение.
Построение нейронных сетей.
Введение.
Устройство нейронных сетей.
Обучение нейронных сетей.
Обобщающие правила обучения.
Динамические, самоорганизующиеся сети и сети со встречным распространением.
Нейронные сети в задачах классификации и анализа временных рядов.
Задачи классификации.
Нейронные сети в анализе временных рядов.
Оценка производительности нейронных сетей и программное обеспечение.
Применение нейронных сетей к расчетам на финансовом рынке.
Временные ряды в задачах расчета цен опционов европейского типа.
Теоретические основы.
Эндогенные и экзогенные переменные.
Предварительная обработка данных и подготовительные тесты.
Результаты работы сети.
Выводы.
Оценка индексов рынка акций.
Влияние экономических факторов и построение моделей.
Многослойная схема с обратным распространением ошибки.
Сравнение индивидуального и систематического вклада переменных.
Выводы.
Управление международным портфелем.
Интернационализация портфельных инвестиций.
Способы оценки результатов.
Формирование портфеля.
Выводы.
Финансовые рынки, хаос и нейронные сети.
Финансовые рынки и хаос.
Детерминированный хаос и финансовые временные ряды.
Модели детерминированного хаоса.
Построение модели детерминированного хаоса. Реконструкция аттракторов.
Оптимальная фильтрация и идентификация.
Фильтр Калмана.
Алгоритмы гарантированного оценивания динамических процессов.
Алгоритмы принятия решений в условиях неопределенности.
Заключение.
Вопросы.
Литература.
Приложение.
Комплект учебных материалов.
Вопросы и задачи для контрольных работ и экзаменов.
Темы курсовых работ.
Методика и шкала оценки знаний по курсу "Нейросетевые методы и финансовые рынки".