Нейронные сети представляют собой новую и 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 во-просах, как операции на товарном рынке, оценка вероятности банкротства банка, оценка кредитоспособности, контроль за инвестициями, размещение займов.
Приложения нейронных сетей охватывают самые разные области интересов: распознавание образов, обработка зашумленных данных, дополнение образов, ассоциативный поиск, классификация, состав-ление расписаний, оптимизация, прогноз, диагностика, обработка сигналов, абстрагирование, управление процессами, сегментация данных, сжатие информации, сложные отображения, моделирование сложных процессов, машинное зрение, распознавание речи.
Смысл использования нейронных сетей в финансовой области заключается вовсе не в том, чтобы вытеснить традиционные методы или изобретать велосипед. Это просто еще одно возможное средство для решения задач, и цель этой книги - показать на целом ряде примеров, как можно применять нейронный подход и сравнивать его эффективность с эффективностью других методов. На основа-нии этих примеров можно будет сделать общий вывод о том, что нейронные сети довольно хорошо умеют отражать свойства разрывности, наблюдаемые в нашем мире. Неудивительно, что на исследования в этой области выделяются значительные средства: на 5-летнюю программу в США было выделено $300,000,000, в Японии на 10- летнюю программу - $400,000,000, финансирование в странах Европы составляет порядка $100,000,000.
В этой главе, не углубляясь в детали теории, мы познакомим читателя-практика с основами сетевых вычислений. Более подробное изложение этих вопросов можно найти в многочисленной технической литературе. Наша цель сейчас - дать описание, что представ-ляет собой нейронная сеть: ее составляющие, структура, конструктивные элементы, как понять логику ее работы, как описать ее возможное поведение. В следующей главе мы рассмотрим эти вопросы более конкретно для двух основных областей применения нейронных сетей - классификации и прогноза.
|
- Введение
методах анализа экономической и финансовой информации. В условиях возрастающей неуправляемости мировых процессов в финансовой сфере традиционные (читай, линейные) методы все чаще оказываются неспособными распознать ключевые переломы в тенденциях рынка. Так было, например, в случаях с крахом фондового рынка в 1987 году или началом глубокого спада в экономике Великобритании. Разочарование в этих
- Пример: ирисы Фишера
введение в методы классификации при помощи нейронных сетей, рассмотрим одну задачу распознавания образов, которую часто берут за образец при проверке методов. Это - задача Фишера об ирисах. Мы вкратце перечислим результаты, полученные при помощи классических подходов, а затем сравним их с тем, что дают нейронные
- Отбор и диагностика модели
введенного Ви- гендом [275] отношения: вариация сетевых разностей , > 1Н = . (о,) вариация разностей регрессии Для более тщательной проверки нелинейных возможностей нужно изобразить распределение выходных значений для скрытых эле-ментов. Слишком большая доля крайних значений (0 или 1) говорит о том, что некоторые элементы попали в режим насыщения3. Еще один способ - построить совместное
- 1.4. Предпринимательская среда
введен американским исследователем Г. Пиншо.? Рис. 1.7. Потребности, формирующие предпосылки для возникновения интрапренерства Они хотят реализовать эти потребности, получить больше самостоятельности в своей организации в рамках ее организационной структуры. Недооценка этих желаний может привести к снижению интереса к выполняемой работе и уходу из организации наиболее способных и
- АНТИМОНОПОЛЬНАЯ ПОЛИТИКА
введение потребителей в заблуждение относительно характе ра, способа и места изготовления, качества и потребительских свойств товара; Х некорректное сравнение хозяйствующим субъектом в про цессе его рекламной деятельности производимых или реализуе мых им товаров с товарами других хозяйствующих субъектов; Х самовольное использование знака фирменного наименования или маркировки товара, а также
- 4.10. НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
метод получил название генетического алгоритма. Генетический алгоритм реализован в популярных версиях ней- ропакетов - широко известном в России Biain Maker Professional v.3.11 и менее известном, но более профессиональном Neurofo- rester v.5.1. В этих пакетах генетический алгоритм управляет процессом общения на некотором множестве примеров, а также стабильно распознает (прогнозирует) новые
- 11.2. СЛОЖНЫЕ СОЦИАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ И КОММУНИКАЦИОННЫЕ СЕТИ
методы си-нергетики и возможности новых информационных технологий не просто востребованными, но незаменимыми. Синергетику можно рассматривать как стратегию, позволяющую успешно справиться со сложными системами в гуманитарных областях знания. Например, с микроскопической точки зрения эволюция населенности отдельного городского района описывается системой дифференциальных уравнений, в которых
- 11.3. РАЗВИТИЕ НАУКИ, ТЕХНОЛОГИИ И РОСТ ЗНАНИЙ
методы клинического лечения. Невро-логические и психические заболевания рассматриваются как состояния высокочувствительных нелинейных систем. Другой аспект новой технологии - киберпространство. В ис-кусственных нейронных сетях предполагаются восприятие, ощущение, интуиция, фантазия. Виртуальная реальность стала одним из ключевых понятий современной философии
- 1.1.1. Научно-обоснованные подходы к размещению производства на территории
введение в рассмотрение переменных цен, ренты, функций спроса и предложения, элементов динамики. Научной основой третьего подхода в развитии теории разме-щения является классическая модель общего экономического рав-новесия JI. Вал ьраса, точнее, ее логико-математическая структура. Построение модели общего пространственного экономического равновесия представляет собой задачу чрезвычайной
- з 4. ОТРАСЛЕВОЕ УПРАВЛЕНИЕ
введение чрезвычайного положения, в соответствии с законодательством РФ о чрезвычайном положении могут быть образованы специальные временные органы связи, которым передаются полностью или частично соответствующие полномочия федеральных органов исполнительной власти в области связи и органов связи субъектов РФ, на территории которых введено чрезвычайное положение. Управление деятельностью
|
Финансы