МОДЕЛЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ ФИНАНСОВЫХ РЫНКОВ И ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫМ ПОРТФЕЛЕМ.
Выполнил:
Проверил:
г.Пермь 2000.
Построение математической модели прогнозирования поведения является трудной задачей в связи с сильным влиянием политических и других проблем (выборы, природные катаклизмы, спекуляции крупных участников рынка…).
В основе модели лежит анализ некоторых критериев с последующим выводом о поведении доходности и ценовых показателей. В набор критериев входят различные макро- и микроэкономические показатели, информация с торговых площадок, экспертные оценки специалистов. Процедура прогнозирования состоит из этапов:
Возможно вы искали - Реферат: Нахождения равновесной в модели Эрроу-Гурвица
1. Подготовка и предварительная фильтрация данных;
2. Аппроксимация искомой зависимости линейной функцией;
3. Моделирование погрешности с помощью линейной сети.
Но для повышения точности модели практикуется нелинейный анализ с использованием многослойной однородной нейронной сети. Этапы проведения нелинейного анализа в системе совпадают со стандартными шагами при работе с нейросетями.
1-й этап . Подготовка выходных данных.
Похожий материал - Реферат: Неполная занятость в России
Выходными данными являются zi = yi -pi , где yi - реальное значение прогнозируемой величины на некоторую дату, pi - рассчитанное на эту дату с помощью линейного анализа.
2-й этап . Нормирование входных сигналов.
(1)
где xi j - j-я координата некоторого критерия Xi , M[Xi ] - выборочная оценка среднего квадратичного отклонения.
3-й этап . Выбор функции активации и архитектуры нейронной сети.
Очень интересно - Реферат: Новая модель экономики и общественного устройства
Используются функции активации стандартного вида (сигмоидная, ступенчатая), а также следующего вида:
(2)
(3)
(4)
(5)
Вам будет интересно - Реферат: Огляд програмного забезпечення по управлінню проектами
Архитектура нейронной сети представлена на рисунке:
|
|
вектор
входных
|
выходн.
|