Банковское дело / Доходы и расходы / Лизинг / Финансовая статистика / Финансовый анализ / Финансовый менеджмент / Финансы / Финансы и кредит / Финансы предприятий / Шпаргалки Главная Финансы Финансы
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

Результаты для 26-мерной входной матрицы

При столь небольшом числе степеней свободы (размерность равна 26) едва ли возможно построить сложную сеть, имеющую несколько (более одного) скрытых элементов и обладающую хорошими способностями к обобщению. Поэтому мы остановились на конфигурации 26-0-1, которая аналогична случаю логистической регрессии, и обучали сеть в течение 200 эпох. Получившийся в результате вектор весов приведен в приложении 3.
Один весовой коэффициент сам по себе мало что говорит о ко-нечном вкладе переменной в решение. Разные комбинации входных значений по-разному взаимодействуют с комбинациями весов, поэтому при анализе необходимо учитывать и сами входные значения. Мы измеряли чувствительность начального решения к изменениям одной входной переменной. Этот метод дает возможность количест-венно оценить вклад каждой переменной в ответ для данного наблюдения. Вся последовательность действий такова:
Все значения одной из входных переменных х заменяются на ее безусловное ожидание (т.е. среднее арифметическое).
Выход сети перевычисляется для измененной таким образом входной матрицы при сохранении прежней матрицы весов.
влияние переменной сильно отрицательное влияние умеренно отрицательное влияние нейтральное влияние умеренно положительное влияние сильно положительное
вклад < 0.5 0.5 < вклад < 0.75 0.75 < вклад < 1.25 1.25 < вклад < 2.00 вклад > 2.00
4 Проделать действия из предыдущего шага для остальных 25 пере-
менных.
В приложении 4 приведены данные частотного анализа индивидуальных вкладов по каждой переменной. Величина вклада < 0.75 оз-
Сравниваются друг с другом абсолютные остатки для такой входной матрицы и для исходной. Именно:
Вкдад переменнойX = | (цель - прогнозновый)/(цель-прогнозД3^)1,
где
начает, что эта переменная лзавышает оценку фирмы, которая по классификации была, скорее всего, отнесена к 1-й или 2-й группам (с высоким кредитным риском). Наиболее значительный вклад в результат классификации дают следующие 7 переменных:
A3 Положение на рынке А4 Экспорт
В9 Благонадежность управляющего С5 Зависимость от косвенных налогов D1 Чистая маржа D2 Коэффициент покрытия долга D3 Отношение ликвидности
Все семь переменных влияют на то, в какую группу попадет данный элемент, при этом высокий кредитный риск связан, прежде всего, с экспортом и покрытием долга, тогда как низкий кредитный риск коррелирует со всеми семью переменными.
Коль скоро переменная, соответствующая кредитному риску, позволяет различать между собой группы объектов, то естественным следующим шагом представляется предложенный Горманом и Сей- новским кластерный анализ весов-состояния (multivariate analysis along the lines, см. гл. 4). Далее, на решение оказыают влияние как финансовые, так и нефинансовые факторы. Было бы интересно разделить влияние этих двух типов переменных и оценить маргинальный вклад качественных переменных.
<< Предыдушая Следующая >>
= К содержанию =
Похожие документы: "Результаты для 26-мерной входной матрицы"
  1. Результаты для случая 5-мерной входной матрицы
    результат довольно плох, однако нужно отметить, что правильная классификация члена 2-й группы, пропущенного при обучении, представляет собой непростую задачу, поскольку остается всего два наблюдения для идентификации класса лбанкротов. Класс Число неправильньх классификаций 0 1 2 0 36 1 3 10% 1 14 0 2 100% 2 2 1 0 100% Таблица 8.4. Таблица ошибок перекрестного подтверждения для 5-2-1
  2. 3.4. ДОКУМЕНТАЦИЯ И ТЕХНОЛОГИЯ ЕЕ ФОРМИРОВАНИЯ
    результате автоматизированной обработки и изготовляется, главным образом, на печатающих устройствах машины. В бухгалтерском учете и финансово- кредитной системе принятые формы документации регулируются действующими едиными нормативными актами, правилами и инструкциями, разрабатываемыми Министерством финансов РФ и Центробанком РФ. Вся документируемая информация обеспечивает приведение множества
  3. з 2. Структурное моделирование
    результата и способы принятия решения о степени приемлемости построенной модели. Структурно-логическая модель, сопряженная со своим информационным и алгоритмическим аналогом, помещается в обучающую оболочку, управляющую процессом обучения. Создание и внедрение технологии структурного моделирования включает в себя следующие этапы: выделение поля структурного моделирования в рассматриваемой
  4. ВКЛАД КАЖДОЙ ИЗ ПЕРЕМЕННЫХ ПО ОТДЕЛЬНОСТИ
    результат с помощью эвристических методов. PEl PE2 PEOUT BIAS -0.76 -0.34 -0.63 CAL 1.26 0.11 0.85 ANNUAL -1.24 -0.30 0.15 SEA 0.01 -0.31 0.42 DAY 0.76 -0.28 0.73 CON -1.03 -0.11 -0.76 AIBOR -0.39 -0.30 -0.29 CYC -0.27 -0.39 0.08 TEM 0.36 0.04 0.35 RAIN -0.44 -0.11 -0.30 PE1 -1.56 PE2 0.09 Таблица 4.3. Матрица весов для 9-2-1 сети Анализ одного отдельно взятого веса не выявляет
  5. МНОГОСЛОЙНАЯ СХЕМА С ОБРАТНЫМ РАСПРОСТРАНЕНИЕМ ОШИБКИ
    результаты Чена, Ролла и Росса указывают на присутствие линейных связей между входами и выходом, способность сети к обобщению может быть увеличена за счет прямых связей между входными и выходным элементами. В отсутствие каких-либо готовых схем для оптимального выбора модели исследователь должен опробовать различные статистические критерии согласия. Так, Утанс и Муди [270] оценивали риск
  6. СРАВНЕНИЕ ИНДИВИДУАЛЬНОГО И СИСТЕМАТИЧЕСКОГО ВКЛАДА ПЕРЕМЕННЫХ
    результаты исследования факторов, влияющих на решение, которое принимает сеть. В идеале следовало бы выяснить значимость либо незначимость отдельного вклада каждой из переменных и предоставить лицу, принимающему решение, возможность самому разбивать переменные по категориям в соответствии с их поведением во времени при различных обстоятельствах. Представим себе, например, переменную, которая
  7. Анализ поведения переменных на основе величины погрешности
    результатами регрессии, согласно которым обе переменные являлись высокозначимыми. Если теперь мы обратим внимание на знак погрешности, то увидим здесь для этих переменных противоположную зависимость. Большие отрицательные погрешности для одной переменной, как правило, совпадают с большими положительными для другой, и это может указывать на то, что их вклады в погрешность в некоторой степени
  8. 3.4. Основы построения организационной структуры, типы коммерческих организаций
    результате: продукте, потребителе или рынке. Переход на дивизиональную структуру позволяет организации продолжать рост и эффективно осуществлять управление разными видами деятельности и на разных рынках. Руководители отделений в рамках закрепленного за ними продукта или территории координируют деятельность не только по линии, но и по функциям, развивая требуемые качества общего руководства. Таким
  9. 15.2 Механизм функционирования предприятия
    результатом деятельности был не только выпуск продукции или услуг, но и получение прибыли, т.е. доходы всегда должны быть выше расходов, и чем больше это превышение, тем прибыльнее работает предприятие; ж на смену требованию выпуска как можно большего количест ва продукции, поскольку социалистическая экономика пер манентно находилась в условиях дефицита по тому или иному ассортименту продукции,
  10. 29.4 Снижение затрат на производство продукции
    результате коэффициент использования такого оборудования очень низок. Затраченные на приобретение средства не приносят ожидаемого результата. Важное значение для повышения производительности труда имеет надлежащая его организация: подготовка рабочего места, полная его загрузка, применение передовых методов и приемов труда и др. В структуре затрат на производство продукции материальные ресурсы