Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе

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


Weigend, A.,S. and Zimmerman H.,G. “The observer-observation dilemma in Neuro-Forecasting: Reliable models from unreliable data through CLEARNING”. http://www.cs.colorado.edu/~andreas/Home.html


Weigend, A.,S., Zimmermann, H.,G., and Neuneier, R. (1996) “Clearning. In Neural Networks in Financial Engineering”, World Scientific, Singapore.


Глава

ю

Предсказание рисков и рейтингование


Зачем нужны и какие бывают рейтинги? Нейросетевое рейтингование ценных Предсказание банкротств. Возможно ли объективное рейтингование? Пример нейросетевого анализа российских банков.


Ш Если хотите броситься из окна, — сказал Швейк, — так идите в комнату, окно я открыл. Прыгать из кухни я бы вам не советовал, потому что вы упадете в сад прямо в розы, поломаете все кусты, и за это вам же придется платить. А из того окна вы прекрасно слетите на тротуар и, если повезет, сломаете себе шею. Если же не повезет, то вы переломаете себе только ребра, руки и ноги и вам придется платить за лечение в больнице.


Я.Гашек. Похождения бравого солдата Швейка


Введение: предсказание рисков


Существуют две базовые инвестиционные стратегии: активная, основанная на предсказаниях доходности тех или иных активов, и пассивная, в которой рынок полагают непредсказуемым, и главной целью ставят минимизацию рисков. Оценка инвестиционного риска, таким образом, является одним из краеугольных камней финансового анализа. В этой главе рассмотрены основные нейросетевые методики оценки рисков и составления рейтингов.


Эти методики используют два основных подхода: обучение с учителем — на примерах экспертных оценок или обанкротившихся фирм, и обучение без учителя — путем категоризации имеющихся данных. Сначала рассмотрим первый, более прямолинейный подход.


Рейтинги ценных бумаг


Существенную часть рынка ценных бумаг составляют корпоративные облигации — займы корпораций под фиксированный процент. Только на Нью-Йоркской Фондовой бирже в 1992 г. обращались облигации около 1500 компаний с общей номинальной стоимостью свыше $260 млрд. Для оценки риска невыплаты процентов или невозврата денег по облигации практически для всех таких корпораций существуют и периодически обновляются рейтинги, составляемые независимыми рейтинговыми агентствами.

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