URSS.ru Магазин научной книги
Обложка Ширяев В.И. Финансовые рынки: Нейронные сети, хаос и нелинейная динамика Обложка Ширяев В.И. Финансовые рынки: Нейронные сети, хаос и нелинейная динамика
Id: 321032
629 р.

Финансовые рынки:
Нейронные сети, хаос и нелинейная динамика. Изд. стереотип.(5-му, испр.)

2024. 232 с.
Белая офсетная бумага

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... (Подробнее)


Оглавление
top
Предисловие6
Раздел 1 Нейронные сети. Построение, обучение, применение9
Глава 1 Построение нейронных сетей9
1.1. Введение9
1.2. Устройство нейронных сетей15
1.3. Обучение нейронных сетей23
1.4. Обобщающие правила обучения39
1.5. Динамические, самоорганизующиеся сети и сети со встречным распространением44
Глава 2 Нейронные сети в задачах классификации и анализа временных рядов50
2.1. Задачи классификации50
2.2. Нейронные сети в анализе временных рядов60
2.3. Оценка производительности нейронных сетей и программное обеспечение72
Раздел 2 Применение нейронных сетей к расчетам на финансовом рынке76
Глава 3 Временные ряды в задачах расчета цен опционов европейского типа76
3.1. Теоретические основы77
3.2. Эндогенные и экзогенные переменные82
3.3. Предварительная обработка данных и подготовительные тесты95
3.4. Результаты работы сети99
Выводы101
Глава 4 Оценка индексов рынка акций103
4.1. Влияние экономических факторов и построение моделей103
4.2. Многослойная схема с обратным распространением ошибки109
4.3. Сравнение индивидуального и систематического вклада переменных115
Выводы122
Глава 5 Управление международным портфелем124
5.1. Интернационализация портфельных инвестиций124
5.2. Способы оценки результатов126
5.3. Формирование портфеля128
Выводы136
Раздел 3 Финансовые рынки, хаос и нейронные сети138
Глава 6 Финансовые рынки и хаос138
6.1. Детерминированный хаос и финансовые временные ряды138
6.2. Модели детерминированного хаоса145
6.3. Построение модели детерминированного хаоса. Реконструкция аттракторов158
Глава 7 Оптимальная фильтрация и идентификация169
7.1. Фильтр Калмана170
7.2. Алгоритмы гарантированного оценивания динамических процессов177
7.3. Алгоритмы принятия решений в условиях неопределенности195
Заключение201
Вопросы202
Литература206
Приложение Комплект учебных материалов220
Вопросы и задачи для контрольных работ и экзаменов220
Темы курсовых работ225
Методика и шкала оценки знаний по курсу «Нейросетевые методы и финансовые рынки»226

Предисловие
top

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
top
photoШиряев 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.