| 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 |
СПЕЦИФИКАЦИЯ МОДЕЛИ |
Поскольку публикуемые прогнозы принадлежат специалистам из разных стран, представляется затруднительным ввести единую спецификацию для риска. Очевидно, риск в йенах - не то же самое, что долларовый риск. Кроме того, анализ данных показывает наличие сильного избирательного эффекта: инвесторы чаще всего отдают предпочтение своим отечественным рынкам. Очевидно, в этом сказывается желание уменьшить риск в расчете на свою валюту, однако здесь отражается еще и тот факт, что инвестиционные компании считают себя лучше информированными о перспективах собствен-ного рынка и, чтобы использовать это преимущество, увеличивают свои вложения в него.
По этим причинам мы решили не брать показатели эффективности риска/дохода в качестве цели прогноза, а выбрали более простой путь: управление риском происходит путем ограничения отклонений портфеля, сформированного нейронной сетью, от индексных весов.
Исходя из индексов MSCI, нейронная модель предсказывает изменения каждого из пяти целевых индексов на месяц вперед. Затем происходит перераспределение портфеля таким образом, чтобы он имел большие веса на наиболее сильно растущих рынках.
Делается это так: подсчитываются предполагаемые доходы за пять месяцев вперед, и затем вес портфеля на рынке с наибольшим доходом берется на 40% больше, чем соответствующий индекс MSCI. Для следующего по порядку рынка увеличение берется 20%, для третьего вес остается на прежнем уровне, для четвертого и пятого - уменьшается на 20% и 40%, соответственно. Так как рынки различаются размером, портфель нужно затем подправить с сохранением пропорций таким образом, чтобы суммарный вес был равен 100.
Остается последняя проблема: делать прогноз в долларах или в собственной валюте? Нас интересовала долларовая эффективность, отражающаяся в индексе MSCI, но при этом нужно выбрать, что лучше: давать прогноз для каждого рынка в его валюте, а затем переводить в доллары, или непосредственно прогнозировать долларовый эквивалент каждого индекса. В конце концов, мы пришли к тому* что разработали нейронные модели и для прогнозирования долларового значения национальных индексов, и для индексов в собственной валюте, которые затем можно пересчитать в доллары, пользуясь одномесячными форвардными обменными курсами.
|
| << Предыдушая |
Следующая >> |
| = К содержанию = |
Похожие документы: "СПЕЦИФИКАЦИЯ МОДЕЛИ" |
- 4.3. Исходные предпосылки регрессионного анализа и свойства оценок
спецификации уравнения, описывающего эту взаимосвязь. Учитывая возможные отклонения, уравнение взаимосвязи двух переменных можно представить в виде: у = а + /?х + и, где и - случайная переменная, называемая возмущением и уже описанная в 4.2. Возмущение представляет аддитив-ную составляющую, учитывающую ошибки измерения и ошибки спецификации. При проведении расчетов по специфицированной
- 5.1.Сущность и принципы эконометрического моделирования
спецификация модели в математической форме. На второй стадии осуществляется сбор адекватных данных об объекте. На третьей стадии проводится оценка параметров модели и проверка оцененной модели. Модель либо признается реалистичной, либо признается необходимость оценки другой спецификации модели. Таким образом, эконометрическое моделирование охватывает весь цикл решения экономической задачи - от
- Классификация переменных в эконометрических моделях.
спецификации моделей и исходит из экономических и ло- гико-теоретических соображений ( 3, с.63). Поэтому классификация должна отражать объективно существующие отношения между изучаемыми экономическими явлениями, вскрывая их природу и характер с выделением взаимозависимых явлений и односторонних зависимостей. \.Эндогенные переменные, т.е. экономические величины, которые являются зависимыми и
- 5.4.0ценивание параметров эконометрических моделей
спецификацию модели. Предпосылка 1. Возмущающие переменные st рас-пределены нормально. Многомерный нормальный закон позволяет использовать статистические критерии классической математической статистики. Предпосылка 2. Математическое ожидание возмущающих переменных равно нулю м(^) = 0,= 1,2,...,#;Г = 1,2,...,Г. Предпосылка 3. Матрица дисперсий и коварнаций возмущающих воздействий для любого
- 8.1. Понятие экономического роста, его типы
спецификации моделей и экстраполяции
- ПРИМЕЧАНИЯ
спецификации модели и преобразования данных и добился бы лучшего соответствия результатов. В этой главе мы только хотим показать, что обучение MBPN-сети и сравнение сделанного ею прогноза с наивной линейной моделью может служить полезным дополнением к традиционному статистическому подходу. Применив модель ARIMA и используя полученные по ней результаты, можно затем применить модель ARCH. Здесь мы
- ТРАДИЦИОННЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ
спецификации модели; могли бы выдавать прогноз быстро меняющихся во времени
- ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ
спецификацией, возможно, что преимущества этих методов перед традиционными объясняются как раз более точной спецификацией, а не свойствами эффективности рынка. Возможно, самый известный и признанный теоретический результат в области финансов - это модель Блэка-Шоулса для определения цены опционов (ОРМ, Option Pricing Model). Согласно этой модели, цена опциона прямо определяется предсказуемыми
- 5.5. Защита информационных ресурсов и повышение информационной безопасности
спецификацию средств защиты информации и смету затрат на их внедрение; ? календарный план проведения организационных и технических мероприятий по защите информации, порядок ввода в действие средств защиты; ? основные правила, регламентирующие деятельность персонала по вопросам обеспечения информационной безопасности объекта (особые обязанности должностных лиц, обслуживающих автоматизированную
- Тестовые вопросы
спецификация средств защиты; б) перечень угроз, план размещения средств защиты, правила, регламент и функции деятельности персонала по обеспечению безопасности опыта; в) а и б. 38. Система информационной безопасности: а) правильно мотивированная; б) надежная; в) оптимальная. 39. Главное в области повышения экономической и информационной безопасности: а) применение адекватных мер
|
Финансы