ВИКОРИСТАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ У ФІНАНСОВІЙ СФЕРІ

Автор(и)

  • О. В. Ставицький канд. економ. наук, доцент Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені горя Сікорського», http://orcid.org/0000-0002-2114-0892
  • М. О. Мозолевська

Ключові слова:

нейронна мережа, прогноз, моделювання, фінансові ряди

Анотація

У статті висвітлено аспекти використання штучних нейронних мереж для моделювання та прогнозування економічних та фінансових показників. Для того, щоб підприємство могло функціонувати більш ефективно, створюються безліч статистичних методів і моделей, а також спеціалізовані програмні забезпечення. Однак більшість методів мають істотний недолік - лінійність, тобто можливість описати більшість процесів лінійної залежністю, а також однозначність стаціонарного рішення в системі лінійних рівнянь, що робить її недостатньо коректною. У таких випадках актуальним є використання нейронних мереж як способу моделювання економічних процесів. Існує декілька підходів для реалізації штучних нейронних мереж, серед яких варто виділити програмний метод. Цей метод має низку очевидних переваг, пов'язаних з простотою використання і впровадження в інформаційно-керуючу систему. Для роботи з нейромережами існує велика кількість спеціалізованих програм, одні з яких більш універсальні, інші - вузькоспеціалізовані.

Посилання

Ежов А. А. Нейрокомпьютинг и его применение в экономике и бизнесе / А. А. Ежов, С. А. Шумский. – М.: МИФИ, 1998. – 222 с.

Галушкин А. И. Теория нейронных сетей. Кн.1: Учебное пособие для вузов. / А. И. Галушкин. // Издательское предприятие редакции журнала «Радиотехника». – 2000. – С. 215

Мкртчян С. О. Нейроны и нейронные сети / С. О. Мкртчян. – М.: Энергия, 1970. – 230 с.

Deepmind обыграл чемпиона мира по логической игре го [Электронный ресурс]: Новости высоких технологий — Режим доступа: https://hinews.ru/technology/ii-alphago-ot-deep-mind-obygral-chempiona-mira-pologicheskoj-igre-go.html

Новиков В.А. Организация и обучение искусственных нейронных сетей: Экспери-ментальное учеб. пособие. / В.А.Новиков, Л.В.Калацкая, В.С.Садов – Минск: БГУ, 2003. – 72 с.

Хайкин С. Нейронные сети / С. Хайкин. – М. : Вильямс, 2006. – 1103 с.

Степанов В. А. Фондовый рынок и нейросети [Електронний ресурс] / В. А. Степанов // Мир ПК. – 1998. – Режим доступу до ресурсу: http://www.osp.ru/pcworld/1998/12/ 159835/.

Герасименко Н. А. Нейросетевые технологии в анализе фондового рынка [Елек-тронний ресурс] / 7. Герасименко Н. А.. – 1998. – Режим доступу до ресурсу: http://fa-kit.ru/main_dsp.php?top_id=1086

Мицель А. А. Прогнозирование динамики цен на фондовом рынке / А. А. Мицель, Е. А. Ефремова. // Известия Томского политехнического университета. – 2007. – №8.

Андриенко В. М. Анализ и моделирование динамики украинского фондового рынка / В. М. Андриенко, А. Ш. Тулякова. // Научный журнал «Аспект». – 2011. – №2. – С. 34.

Иванов Д. В. Прогнозирование финансовых рынков с использованием искусствен-ных нейронных сетей [Електронний ресурс] / Д. В. Иванов – Режим доступу до ресурсу: forex-mmcis.ru./D.Ivanov.

Уоссермен Ф. [Текст] / Ф. Уоссермен. Нейрокомпьютерная техника: Тео¬рия и прак-тика. - Пер. с англ., 1992. - 118 с.

Уоссермен Ф. Нейронные сети. Модифицированные базовые индикаторы в NeuroShell DayTrader. Часть 1. Май 21, 2012 – 00:25 [Электронный ресурс]. - Ре¬жим досту-па: http://iworkclub.net/Iskusstvennie NejronnieSeti/uossermen-nejronnie-seti

##submission.downloads##

Номер

Розділ

Математичне моделювання економічних систем