Методы анализа финансовых инструментов и прогнозирования с использованием нейронных сетей

• Номер работы:
  435974
• Раздел:
  Все работы   →   Рефераты и реферативные задания   →   Математические методы и модели в экономике
• Год добавления:
  20.01.2017 г.
• Объем работы:
  14 стр.
• Содержание:
  
  Введение 3
  1. Сущность и понятие нейронных сетей 4
  2. Анализ финансовых инструментов с помощью нейронных сетей 6
  3. Использование нейронных сетей при прогнозировании 10
  Заключение 12
  Список использованных литературных источников 14
  
  
• Выдержка из работы:
  Некоторые тезисы из работы по теме Методы анализа финансовых инструментов и прогнозирования с использованием нейронных сетей
  Введение
  На современном этапе развития теории и практики анализа экономической и финансовой информации происходит возникновение и первые испытания на практике технологии нового поколения - нейронных сетей, основанных на нелинейных методах анализа экономической и финансовой информации, которые во многом превосходят по своим возможностям экспертные системы.
  Нейронные сети являются новыми и весьма перспективными вычислительными технологиями, которые предоставляют новые подходы к исследованию аналитических задач в финансово-экономической области. Способность к моделированию нелинейных процессов, свойства адаптации и умения достаточно хорошо отражать свойства разрывности дают возможность применять нейронные сети для решения широкого класса финансово-экономических задач, в том числе для анализа финансовых инструментов и прогнозирования финансово-экономических показателей.
  ..........
  1. Сущность и понятие нейронных сетей
  В основном, для анализа финансово-экономических данных используют регрессионно-корреляционный анализ, метод экспертных оценок и другие, однако лучше использовать тот метод, который еще не стал распространенным. Так, недавно начали использовать такой метод, как - нейронные сети. Принятие решения об использование этого метода опирается на то, что при необходимости выявления зависимостей (существование связей) между экономическими показателями, простые методы не всегда могут выявить их наличие.
  Существование связей между показателями может быть не обнаружено за счет того, что они имеют очень сложный характер, а нейронным сетям под силу это обнаружить. Кроме выявления связей нейронные сети чаще стали применять в управлении и принятии решений. В основе нейронной сети лежит теория нелинейных адаптивных систем, которая дает возможность использовать ее для анализа и прогнозирования.
  .....