URSS.ru - Издательская группа URSS. Научная и учебная литература
Об издательстве Интернет-магазин Контакты Оптовикам и библиотекам Вакансии Пишите нам
КНИГИ НА РУССКОМ ЯЗЫКЕ


 
Вернуться в: Каталог  
Обложка Ширяев В.И. Финансовые рынки: Нейронные сети, хаос и нелинейная динамика
Id: 124200
 
279 руб.

Финансовые рынки: Нейронные сети, хаос и нелинейная динамика. Изд.4

URSS. 2011. 232 с. Мягкая обложка. ISBN 978-5-396-00388-0. Уценка. Состояние: 5-. Блок текста: 5. Обложка: 4+.

 Аннотация

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.


 Оглавление

Предисловие
Раздел 1
Нейронные сети. Построение, обучение, применение
 Глава 1
 Построение нейронных сетей
  1.1.Введение
  1.2.Устройство нейронных сетей
  1.3.Обучение нейронных сетей
  1.4.Обобщающие правила обучения
  1.5.Динамические, самоорганизующиеся сети и сети со встречным распространением
 Глава 2
 Нейронные сети в задачах классификации и анализа временных рядов
  2.1.Задачи классификации
  2.2.Нейронные сети в анализе временных рядов
  2.3.Оценка производительности нейронных сетей и программное обеспечение
Раздел 2
Применение нейронных сетей к расчетам на финансовом рынке
 Глава 3
 Временные ряды в задачах расчета цен опционов европейского типа
  3.1.Теоретические основы
  3.2.Эндогенные и экзогенные переменные
  3.3.Предварительная обработка данных и подготовительные тесты
  3.4.Результаты работы сети
  Выводы
 Глава 4
 Оценка индексов рынка акций
  4.1.Влияние экономических факторов и построение моделей
  4.2.Многослойная схема с обратным распространением ошибки
  4.3.Сравнение индивидуального и систематического вклада переменных
  Выводы
 Глава 5
 Управление международным портфелем
  5.1.Интернационализация портфельных инвестиций
  5.2.Способы оценки результатов
  5.3.Формирование портфеля
  Выводы
Раздел 3
Финансовые рынки, хаос и нейронные сети
 Глава 6
 Финансовые рынки и хаос
  6.1.Детерминированный хаос и финансовые временные ряды
  6.2.Модели детерминированного хаоса
  6.3.Построение модели детерминированного хаоса. Реконструкция аттракторов
 Глава 7
 Оптимальная фильтрация и идентификация
  7.1.Фильтр Калмана
  7.2.Алгоритмы гарантированного оценивания динамических процессов
  7.3.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"

 Предисловие

Традиционные модели управления финансами и аналитические методы анализа финансовых рынков все чаще наталкиваются на проблемы, не имеющие эффективного решения в рамках устоявшихся подходов, разработанных для экономик, находившихся либо в состоянии равновесия, либо медленно эволюционизирующих к нему. Эти методы и подходы не предназначены для моделирования быстрых изменений, нелинейных взаимодействий составляющих мирового рыночного процесса. Возникла необходимость разработки адекватного инструментария для анализа, прогнозирования и управления сложными динамическими процессами, происходящими на финансовых рынках. Поскольку стало ясно, что линейный подход к анализу финансовых рынков не всегда обеспечивает необходимую точность, решения стали искать в классе нелинейных моделей.

В настоящем пособии рассматриваются как нейросетевые технологии, хорошо зарекомендовавшие себя при анализе и прогнозировании на финансовых рынках, так и интенсивно развивающийся альтернативный подход к анализу нелинейных динамических процессов на финансовых рынках, базирующийся на теории динамического (детерминистического) хаоса. Теория хаоса предлагает совершенно новые модели и алгоритмы для анализа временных рядов, которые могут привести к более глубокому пониманию отражаемых ими финансовых процессов и, с другой стороны, позволяет привлечь мощный аппарат теории управления. В теории управления динамическими системами разработан эффективный арсенал средств для решения задач управления нелинейными процессами в условиях неполноты информации. В настоящем пособии приведены методы, позволяющие решать одну из основных задач для теории динамического хаоса -- реконструкцию аттрактора (задачу идентификации).

В разделах первом и втором пособия описываются нейронные сети, представляющие весьма перспективную вычислительную технологию, дающую новые подходы к исследованию динамических задач в финансовой области. Первоначально нейронные сети открыли новые возможности в области распознавания образов, затем к этому прибавились статистические и основанные на методах искусственного интеллекта средства поддержки принятия решений и решения задач в сфере финансов.

Способность к моделированию нелинейных процессов, работе с зашумленными данными и адаптивность дают возможность применять нейронные сети для решения широкого класса финансовых задач. В последние несколько лет на основе нейронных сетей было разработано много программных систем для применения в таких вопросах, как операции на товарном рынке, оценка вероятности банкротства банка, оценка кредитоспособности, контроль за инвестициями, размещение займов. Смысл использования нейронных сетей в финансовой области заключается вовсе не в том, чтобы вытеснить традиционные методы. Это еще одно возможное средство для решения задач. 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 расчету цен опционов Европейского типа, оценки индексов акций и управление международным портфелем.

В разделе третьем показаны фрактальные свойства временных рядов, изложены динамические модели детерминированного хаоса. Для снижения неопределенности показано применение алгоритмов оптимальной фильтрации и решение задачи параметрической идентификации при решении задачи построения уравнений модели хаоса. Описаны возможности нейронных сетей для прогнозирования детерминированного хаоса.

В Приложении приведен комплект учебных материалов по курсу "Нейросетевые методы и финансовые рынки".

Настоящее пособие публикуется в развитие учебных пособий "Модели финансовых рынков: Анализ стохастических моделей финансовых рынков" (М.: URSS, 2007), "Модели финансовых рынков: Оптимальные портфели, управление финансами и рисками" (М.: URSS, 2007), "Модели финансовых рынков: Нейросетевые методы в анализе финансовых рынков" (М.: URSS, 2007).

Пособие предназначено для студентов специальностей "Прикладная математика", "Прикладная математика и информатика", "Прикладная информатика", "Математические методы в экономике", экономических и финансовых специальностей вузов. Оно будет также полезно и широкому кругу специалистов финансовых институтов, применяющих финансовые вычисления в своей работе.

Автор выражает свою благодарность А.И.Коблову и Ю.Р.Выдриной за подготовку рукописи к изданию.

В первом издании книга называлась "Финансовые рынки и нейронные сети". Во втором издании дополнен п.6.3 и список литературы.


 Об авторе

Владимир Иванович ШИРЯЕВ

Заведующий кафедрой прикладной математики Южно-Уральского государственного университета, доктор технических наук, профессор. С 1999 г. возглавляет аналитическое подразделение в сотовой компании. В 1999-2004 гг. руководил на конкурсной основе двумя проектами, финансируемыми из средств Всемирного банка. Прошел стажировки в Хельсинкском (Финляндия), Стенфордском и Калифорнийском (США), Ноттингемском (Англия) университетах, Технионе (Израиль).

Основное направление научной деятельности -- теория и алгоритмы управления подвижными объектами, динамическими и социально-экономическими системами, функционирующими при существенно нестационарных и нелинейных характеристиках объекта, неопределенных характеристиках внешней среды, неполных и неточных измерениях в присутствии помех.

Автор свыше 300 научных работ и 10 учебных пособий. Среди них изданные в URSS: "Исследование операций и численные методы оптимизации", "Финансовая математика. Кн. 1, 2", "Модели финансовых рынков. Кн. 1-3", "Нейронные сети и финансовые рынки", "Управление фирмой" (в соавт.).

 
© URSS 2016.

Информация о Продавце