Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе

Скачать в pdf «Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе»


г / Дэвид Эшби и Нед Кумар из Школы Бизнеса в Арканзасе сравнили результаты применения нейросетевой технологии и классического дискриминантного анализа к предсказанию невыполнения обязательств по высокодоходным облигациям {“junk-bonds”). Такие облигации являются в настоящее время основным источником внешнего финансирования американских корпораций. Невыполнение обязательств означает либо потерю интереса к компании, либо потерю финансирования. Поскольку операции с такими облигациями носят ярко выраженный спекулятивный характер, то предсказание выхода их из игры представляет интерес для ее участников. Задача состоит в классификации облигаций на два класса: выполнят — не выполнят. Первичный набор признаков, характеризовавших каждую облигацию, включал 29 финансовых и рыночных показатели фирм, из которых после корреляционного анализа было отобрано 16. Линейный дискриминантный анализ позволил провести классификацию с точностью 87.5%, в то время как двухслойный персептрон (16 нейронов в скрытом слое) дал несколько лучший результат — 89.3% правильных ответов.


/ / Нейронные сети помогают выявить связи между данными в тех случаях, когда статистические методы не справляются с задачей. Например, статистика не позволяет найти корреляцию в последовательностях ДНК двух бактериофагов PHIX174 и MIG4XX, хотя было известно, что они являются ближайшими родственниками. Использование сетей Хопфилда для поиска в этих последовательностях скрытых повторов (периодичностей), обеспечившее учет корреляций между нуклеотидными парами, не только показало несомненную близость геномов этих фагов, но и продемонстрировало, что они представляют собой гены, “сбежавшие” с комплементарных цепей ДНК-ггредшестенницы.


Почему статистики ревнуют специалистов по нейронным сетям, а не наоборот?


Среди так или иначе конкурирующих методологий (а нейронные сети и статистика имеют общую часть “электората” — анализ данных) как правило побеждает не более обоснованная и надежная, а та, что ставит новые задачи для исследования (Имре Лакатош). Нейрокомпьютинг гораздо более молодая отрасль знания нежели статистика. Он бросает многочисленные вызовы специалистам различных профессий: биологам, физикам, психологам, математикам и другим. Кроме того, сфера теории нейронных сетей гораздо шире анализа данных. Она включает в себя и моделирование мозга и разработку нейрокомпьютеров. Статистики не могут претендовать на соревнование в этих областях и ревностно следят за претензиями нейрокомпьютинга на их экологическую нишу.

Скачать в pdf «Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе»