Банковское дело / Доходы и расходы / Лизинг / Финансовая статистика / Финансовый анализ / Финансовый менеджмент / Финансы / Финансы и кредит / Финансы предприятий / Шпаргалки Главная Финансы Финансы
СОДЕРЖАНИЕ:
Д.Э. БЭСТЕНС, В.М. ВАН ДЕН БЕРГ, Д. ВУД. Нейронные сети и финансовые рынки: принятие решений в торговых операциях. - Москва: ТВП,1997. - хх, 236 с., 1997 Нейронно-сетевая методология, пока мало представленная в российской профессиональной научно-технической литературе, находит все новые успешные применения в практике управления и принятия решений, в том числе - в финансовой и торговой сферах. Лежащая в ее основе теория нелинейных адаптивных систем доказала свою полезность при выработке прогнозов в целом ряде отраслей экономики и финансов. Книга знакомит со способами применения методологии нейронных сетей для решения задач анализа и прогноза в таких актуальных для современной российской экономики вопросах, как кризисные явления на рынках капитала, налоговые поступления, динамика цен производных финансовых инструментов и индексов курсов акций, эффективность диверсификации портфельных капиталовложений, риск предоставления кредитов или банкротство корпораций и банков. Постоянные сравнения с иными применяемыми способами анализа и прогноза (например, статистическими способами анализа временных рядов и классификации или способами технического анализа) помогают читателю точнее определить роль и место нейрон- но-сетевых методов в областях, представляющих для него практический интерес. Данное издание адресовано, в первую очередь, финансовым директорам, управляющим и аналитикам финансовых организаций, специалистам по количественному анализу и системным экспертам, а также студентам и аспирантам соответствующих специальностей. Ил. 51. Библиогр. 296 назв.
Об авторах
Предисловие
Введение
Нейронно-сетевые методы
ВВЕДЕНИЕ В МЕТОДЫ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Параллели с биологией
УСТРОЙСТВО НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Различные виды функции активации
Нейронные сети с прямой связью
ОБУЧЕНИЕ
Критерии ошибок
Обратное распространение ошибки
Способы обеспечения и ускорения сходимостиВыбор начальных весов
Обход локальных минимумов
Упорядочение данных
Пакетная обработка
Импульс
Управление величиной, шага
Изменение производной сигмоида
Методы второго порядка
Методы локальной оптимизации
Другие алгоритмы обучения
ОБОБЩАЮЩИЕ ПРАВИЛА
Шум
Переобучение
Объем обучающей выборки
Последовательный спуск, или использование подтверждающего множества
Перекрестное подтверждение
Регуляризация
Оптимизация архитектуры
Динамические, самоорганизующиеся сети и сети со встречным распространением
Динамические сети
Нейронные сети с временной задержкой
Сети Хопфилда
Самоорганизующиеся сети
Сеть со встречным распространением
ПРИМЕЧАНИЯ
2.Применение нейронных сетей в задачах классификации и анализа временных рядов
Применение нейронных сетей в задачах классификации и анализа временных рядов
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ В ЗАДАЧАХ КЛАССИФИКАЦИИЦель классификации
Вероятностная классификация
Классификаторы образцов
Нейронная сеть с прямой связью как классификатор
Кодирование на выходе
Объем сети
Выбор архитектуры сети
Анализ показателей работы сети
Сводка действий при построении классификатора
Пример: ирисы Фишера
База данных и предварительная обработка
Обучение и доводка
Результаты
ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В АНАЛИЗЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВЗадача анализа временных рядов
Статистический анализ временных рядов
Модели, основанные на нейронных сетях с прямой связью
Предварительная обработка данных
Сбор данных
Очистка и преобразование базы данных
Построение модели
Оптимизация обучения
Статическое и адаптивное обучение
Отбор и диагностика модели
Доводка
Пример: солнечные пятна
СРАВНИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Предварительная обработка
Обучение
Результаты работы
ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
ПРИМЕЧАНИЯ
3.Банкротства, паники и безумия
Банкротства, паники и безумия
ТЕОРИЯ ХАОСА И РЫНКИ КАПИТАЛА
БАНКРОТСТВА, ПАНИКИ И БЕЗУМИЯ
МОЖНО ЛИ ПРЕДСКАЗЫВАТЬ ЗАКОНОМЕРНОСТИ ВО ВРЕМЕННОМ РЯДЕ ЦЕН?
НЕСКОЛЬКО НЕЙРОННО-СЕТЕВЫХ ЭКСПЕРИМЕНТОВ С ЛОГИСТИЧЕСКИМИ ВРЕМЕННЫМИ РЯДАМИ
СЕТЕВАЯ ОЦЕНКА В ДВУМЕРНОЙ ЗАДАЧЕ (ОТОБРАЖЕНИЕ ХЕНОНА)
УПРОЩЕННЫЙ ВАРИАНТ МОДЕЛИ ХЕНОНА
Сравнение результатов прогноза
НЕКОТОРЫЕ ИТОГОВЫЕ ЗАМЕЧАНИЯ
ПРИМЕЧАНИЯ
4.Прогнозирование денежных потоков. Налоговые поступления
Денежные потоки
ГОЛЛАНДСКАЯ НОРМАТИВНАЯ БАЗА
Традиционные методы оценки
ТРАДИЦИОННЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ
ВЫБОР ПЕРЕМЕННЫХ
VI: Календарный эффект (CAL)
V2: Официальная оценка валовой годовой брутто-суммы налогов (ANNUAL)
V3: Сезонность (SEA)
V4: Число рабочих дней в месяце (DAY)
V5: Совокупное потребление (CON)
V6: Ставка МБК (AIBOR)
V7: Совокупные вложения в ценные бумаги с фиксированным доходом (INV)
V8: Уровень безработицы (UNEM)
V9: Амстердамский индекс курсов акций (CBS)
V10: Предложение денег (Ml)
VII: Показатель фазы цикла деловой активности (CYC)
НЕЙРОННО-СЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ
ВКЛАД КАЖДОЙ ИЗ ПЕРЕМЕННЫХ ПО ОТДЕЛЬНОСТИ
ВЫВОДЫ
ПРИМЕЧАНИЯ
5.Временные ряды в задачах расчета цен опционов европейского типа
Временные ряды в задачах расчета цен опционов европейского типа
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ
ЭНДОГЕННЫЕ И ЭКЗОГЕННЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
Цена исполнения (EXERP)
Цена опциона (WAVGPOP)
Временная ценность опциона (TIME)
День недели (TRADAY)
Час совершения сделки (TRAHOUR)
Открытый интерес по опционам колл и пут (OICA, OIPU)
Объем сделок (CACONAP, CACONJU и CACONOC)
Доход по акциям (RETLAG)
Разница между ценами предложения и спроса (ЛБЫ)
Время до исполнения (ТТМ)
Подразумеваемая волатильность (1МУОЬЕ1Ш)
Историческая волатильность цены акций Филипс (HISVOLA)
Процентная ставка (EURO и IMPLRE)
Теоретическая цена апрельских 1992 г. опционов колл (ТНЕРОР)
Пут-колл соотношение в течение дня (CAPUDIF)
Дельта опциона (DELTAEUR)
Гамма опциона (GAMMAEUR)
Лямбда (LAMBDAEUR), ро (RHOEUR) и тэта (THETAEUR) опционов
Число изменений рыночной котировки (DELQU)
ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ И ПОДГОТОВИТЕЛЬНЫЕ ТЕСТЫ
РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ СЕТИ
ОБСУЖДЕНИЕ
6.Оценка индексов рынка акций
Оценка индексов рынка акций
ВЛИЯНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ И ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ
ЛИНЕЙНАЯ МОДЕЛЬ АРТ
МНОГОСЛОЙНАЯ СХЕМА С ОБРАТНЫМ РАСПРОСТРАНЕНИЕМ ОШИБКИ
СРАВНЕНИЕ ИНДИВИДУАЛЬНОГО И СИСТЕМАТИЧЕСКОГО ВКЛАДА ПЕРЕМЕННЫХ
Анализ поведения переменных на основе величины погрешности
Анализ влияния переменных, основанный на решающем правиле классификации
выводы
7.Управление международным портфелем
ИНТЕРНАЦИОНАЛИЗАЦИЯ ПОРТФЕЛЬНЫХ ИНВЕСТИЦИЙ
СПОСОБЫ ОЦЕНКИ РЕЗУЛЬТАТОВ
ФОРМИРОВАНИЕ ПОРТФЕЛЯ: ЭКСПЕРТНОЕ МНЕНИЕ
СПЕЦИФИКАЦИЯ МОДЕЛИ
ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ОБРАБОТКА
ОБУЧЕНИЕ
РЕЗУЛЬТАТЫ
АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ
выводы
8.Оценка кредитного рискана основании данных нефинансовогохарактера
Оценка кредитного рискана основании данных нефинансового характера
МОДЕЛИ ПРЕДСКАЗАНИЯ БАНКРОТСТВ
ПРЕДОСТАВЛЕНИЕ ЗАЙМОВ МАЛЫМ И СРЕДНИМ ПРЕДПРИЯТИЯМ (ОПЫТ ПОЛЬШИ)
ОПИСАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ
ГРУППА А: Признаки данной компании или отрасли (6 переменных)
ГРУППА В: Организационные факторы (9 переменных)
ГРУППА С: Макроэкономические показатели (6 переменных)
ГРУППА D: Финансовые показатели (5 переменных)
Нелинейный анализ главных компонент
ЛША КАК ТОЧКА ОТСЧЕТА
НЕЙРОННО-СЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ
Результаты для случая 5-мерной входной матрицы
Результаты для 26-мерной входной матрицы
ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ
ОПЫТ ОЦЕНКИ КРЕДИТНОГО РИСКА В ГОЛЛАНДСКОМ ИНВЕСТИЦИОННОМ БАНКЕ
ОПИСАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ ГОЛЛАНДСКОГО ИНВЕСТИЦИОННОГО БАНКА
Анализ главных компонент
ДВЕ ТОЧКИ ОТСЧЕТА: ЛША И кШ
РЕЗУЛЬТАТЫ КЛАССИФИКАЦИИ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
ОБСУЖДЕНИЕ
9.Прогнозирование банкротства корпораций
Прогнозирование банкротства корпораций
ВОЗМОЖНОСТИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ЗАДАЧЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БАНКРОТСТВА КОРПОРАЦИЙ
ОЦЕНКА КАЧЕСТВА МОДЕЛИ
ЭКСПЕРИМЕНТ
РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ
СРАВНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ В НЕЙРОННОЙ СЕТИ ПОНИЖЕННЫХ РАЗДЕЛЯЮЩИХ УРОВНЕЙ
Использование нейронных сетей в торговле
Главная задача инвестора
ТЕХНИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ГИПОТЕЗА ЭФФЕКТИВНОГО РЫНКА
СБОР ДАННЫХ И ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПРАВИЛ
ВОСПРОИЗВЕДЕНИЕ ПРАВИЛА СМА НЕЙРОННОЙ СЕТЬЮ
РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
ОБСУЖДЕНИЕ
Список литературы
Финансы:
  1. М.. КАРЛН. ДЕРЖАВН ФНАНСИ УКРАпНИ - 2008 год
  2. С.С. Сулaкшин. Финансовые рынки и экономическая политика России. Монография - М.: Научный эксперт,2008. - 136 с. - 2008 год
  3. Наталья Борисовна Ермасова. Финансы: конспект лекций - 2008 год
  4. Зви Боди, Роберт Мертон. Финансы - 2007 год
  5. Ковалева А.М.. Финансы - 2005 год
  6. Джене Сицилиано. Финансы для нефинансовых менеджеров - 2005 год
  7. Бокова И.В., Дядичко С.П., Крымова И.П., Мусина Л.А., Резник И. А. . Финансы и кредит: Краткий курс лекций - 2004 год
  8. А.Г. ГРЯЗНОВОЙ, КВ. МАРКИНОЙ. финансы - 2004 год
  9. М. Макиан. Финансы и бухгалтерский учет - 2004 год
  10. Николаева Т.П.. ФИНАНСЫ ПРЕДПРИЯТИЙ - 2003 год
  11. Портной М.А. Николаева Т.П. Рзаев А.М., Соколова И.Ю. Финансы и кредит - 2003 год
  12. А. М. Литовских И. К. Шевченко. ФИНАНСЫ, ДЕНЕЖНОЕ ОБРАЩЕНИЕ И КРЕДИТ - 2003 год
  13. И.Н.Юдина. Финансовая система России: история и современность - 2003 год
  14. Моисеев С.Р.. Международные финансовые рынки и международные финансовые институты. / Московский международный институт эконометрики, информатики, финансов и права. М., 2002г. - 245 с. - 2002 год
  15. Н.Н.Нелюбова,СП. Сазонов. ФИНАНСЫ - 2001 год
  16. Джонс Эрнест. Деловые финансы: Пер. с англ. - М.: ЗАО Олимп- Бизнес,1998. - 416 е.: ил. - 1998 год