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 | |
ВОЗМОЖНОСТИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ЗАДАЧЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БАНКРОТСТВА КОРПОРАЦИЙ |
|
|
Во многих реальных задачах основной трудностью оказывается то, что нейронная сеть не может достаточно ясно показать причинно-следственные связи и выдает какое-то решение по принципу черного ящика. При этом в финансовом анализе для оценки состояния дел предприятий уже давно используются специально подобранные комбинации различных показателей, а качество модели оценивается с помощью критериев согласия без учета структуры модели. По существу, все сводится к выбору показателя (или комбинации показателей), соответствующего решающему правилу, которое позволяет включить (или не включать) данное предприятие в ту или иную группу (жизнеспособные, быстро растущие, высокоприбыльные). В принципе, данные по компаниям могут служить основой для нейронных сетейЧ очевидно, что здесь задействованы процессы, близкие к случайному блужданию. Это не покажется удивительным, если посмотреть, как компании почти ежедневно взаимодействуют с рынком, конкурентами и постоянно меняющимися условиями работы, а также если учесть, что компания, способная сделать удачный прогноз на основе опережающей информации, имеет на финансовом рынке высокую ликвидность своих акций и большие возможности для усиления своих позиций. При имеющемся уровне сложности и одновременности происходящих процессов модели, основанные на причинных связях, имеют ограниченные возможности для применения: вновь происходящие события постоянно меняют спецификации всех переменных (и включенных, и не включенных в модель), а значения априорных вероятностей и размеров выплат по различным стратегиям весьма неопределенны и резко меняются вместе с изменениями показателей экономического роста, процентных ставок, обменных курсов и прибыльностью сделок, не связанных с кредитованием (например, при изменении операционных и комиссионных сборов). Традиционный подход к прогнозированию банкротств основан на множественном дискриминантном анализе (см. [7], [10], [12], [32], [33]). Методы такого типа используются в широко распространенных системах определения рейтинга кредитоспособности, где ищется гиперплоскость, наилучшим образом разделяющая лхороших и лплохих кандидатов. Хотя к настоящему времени разработано множество дискриминантных моделей, используется (в частности, в управлении кредитами) лишь небольшое число из них. В ряде случаев банки приходят к выводу, что методы МБА не дают ожидае-мого улучшения точности по сравнению с традиционными методами. Оценить качество моделей этого типа непросто, поскольку даже если погрешность вычисляется на материале новых наблюдений, данные по обанкротившимся компаниям (так же, как и по их выжившим партнерам) приходятся большей частью на периоды интенсивных банкротств, и количество наблюдений, соответствующих вы-жившим компаниям, как правило, очень мало и дает лишь поверхностное представление о пересечении множеств банкротов и небанкротов. Поэтому надежность моделей МБА в реальном времени остается под вопросом. В принципе, нейронные модели справляются с некоторыми из этих трудностей, потому что для обучения могут быть взяты данные, охватывающие периоды с различной ситуацией в экономике и степенью интенсивности банкротств, и обанкротившиеся и выжившие компании могут быть представлены в обучающем множестве в пропорции, соответствующей реальной вероятности того и другого. К тому же сеть может учитывать большое количество разнотипных переменных и обучаться на них на всех, тогда как данные для множественного дискриминантного анализа редко включают в себя экономические и финансовые индикаторы. |
|
| << Предыдушая | Следующая >> |
| = К содержанию = | |
Похожие документы: "ВОЗМОЖНОСТИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ЗАДАЧЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ БАНКРОТСТВА КОРПОРАЦИЙ" |
|
|