|
Оглавление
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
 Ширяев Владимир Иванович Доктор технических наук, профессор, почетный работник высшей школы РФ, заведующий кафедрой систем автоматического управления Южно-Уральского государственного университета. В 1999–2004 гг. руководил на конкурсной основе двумя проектами, финансируемыми из средств Всемирного банка. Прошел стажировки в Хельсинкском (Финляндия), Стэнфордском и Калифорнийском (США), Ноттингемском (Англия) университетах, Технионе (Израиль). В 1999–2009 гг. возглавлял аналитическое подразделение в сотовой компании. Область научных интересов — 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 400 научных работ, двух монографий, трех учебников.
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||