"Poverkh bar'erov"
Об авторах
Предисловие
Введение
Нейронно-сетевые методы
Устройство нейронных сетей
Нейронные сети с прямой связью
Критерии ошибок
Способы обеспечения и ускорения сходимости
Другие алгоритмы обучения
Переобучение
Динамические сети
Самоорганизующиеся сети
Сеть со встречным распространением
Глава 2. Применение нейронных сетей в задачах классификации и анализа временных рядов
Вероятностная классификация
Классификаторы образцов
Нейронная сеть с прямой связью как классификатор
Пример: ирисы Фишера
ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В АНАЛИЗЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
Статистический анализ временных рядов
Модели, основанные на нейронных сетях с прямой связью
Очистка и преобразование базы данных
Отбор и диагностика модели
Пример: солнечные пятна
СРАВНИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
Глава 3. Банкротства, паники и безумия
ТЕОРИЯ ХАОСА И РЫНКИ КАПИТАЛА
БАНКРОТСТВА, ПАНИКИ И БЕЗУМИЯ
МОЖНО ЛИ ПРЕДСКАЗЫВАТЬ ЗАКОНОМЕРНОСТИ ВО ВРЕМЕННОМ РЯДЕ ЦЕН?
НЕСКОЛЬКО НЕЙРОННО-СЕТЕВЫХ ЭКСПЕРИМЕНТОВ С ЛОГИСТИЧЕСКИМИ ВРЕМЕННЫМИ РЯДАМИ
СЕТЕВАЯ ОЦЕНКА В ДВУМЕРНОЙ ЗАДАЧЕ (ОТОБРАЖЕНИЕ ХЕНОНА)
УПРОЩЕННЫЙ ВАРИАНТ МОДЕЛИ ХЕНОНА
НЕКОТОРЫЕ ИТОГОВЫЕ ЗАМЕЧАНИЯ
Глава 4. Прогнозирование денежных потоков. Налоговые поступления
ТРАДИЦИОННЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ
ВЫБОР ПЕРЕМЕННЫХ
НЕЙРОННО-СЕТЕВАЯ МОДЕЛЬ
ВКЛАД КАЖДОЙ ИЗ ПЕРЕМЕННЫХ ПО ОТДЕЛЬНОСТИ
Выводы
Глава 5. Временные ряды в задачах расчета цен опционов европейского типа
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ
ЭНДОГЕННЫЕ И ЭКЗОГЕННЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
Процентная ставка (EURO и IMPLRE)
Дельта, гамма, лямбда, ро и тета опционов
ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ И ПОДГОТОВИТЕЛЬНЫЕ ТЕСТЫ
РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ СЕТИ
ОБСУЖДЕНИЕ
Глава 6. Оценка индексов рынка акций
ЛИНЕЙНАЯ МОДЕЛЬ APT
МНОГОСЛОЙНАЯ СХЕМА С ОБРАТНЫМ РАСПРОСТРАНЕНИЕМ ОШИБКИ
СРАВНЕНИЕ ИНДИВИДУАЛЬНОГО И СИСТЕМАТИЧЕСКОГО ВКЛАДА ПЕРЕМЕННЫХ
Анализ поведения переменных на основе величины погрешности
Анализ влияния переменных, основанный на решающем правиле классификации
ВЫВОДЫ
Глава 7. Управление международным портфелем
СПОСОБЫ ОЦЕНКИ РЕЗУЛЬТАТОВ
ФОРМИРОВАНИЕ ПОРТФЕЛЯ: ЭКСПЕРТНОЕ МНЕНИЕ
СПЕЦИФИКАЦИЯ МОДЕЛИ
ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ОБРАБОТКА
ОБУЧЕНИЕ
РЕЗУЛЬТАТЫ
АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ
ВЫВОДЫ
Глава 8. Оценка кредитного риска на основании данных нефинансового характера
МОДЕЛИ ПРЕДСКАЗАНИЯ БАНКРОТСТВ
ПРЕДОСТАВЛЕНИЕ ЗАЙМОВ МАЛЫМ И СРЕДНИМ ПРЕДПРИЯТИЯМ (ОПЫТ ПОЛЬШИ)
ОПИСАНИЕ БАЗЫ ДАННЫХ
MDA КАК ТОЧКА ОТСЧЕТА
НЕЙРОННО-СЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ
Результаты для 26-мерной входной матрицы
ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ
ОПЫТ ОЦЕНКИ КРЕДИТНОГО РИСКА В ГОЛЛАНДСКОМ ИНВЕСТИЦИОННОМ БАНКЕ
Анализ главных компонент
ДВЕ ТОЧКИ ОТСЧЕТА: MDA И kNN
РЕЗУЛЬТАТЫ КЛАССИФИКАЦИИ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
ОБСУЖДЕНИЕ
Глава 9. Прогнозирование банкротства корпораций
ОЦЕНКА КАЧЕСТВА МОДЕЛИ
ЭКСПЕРИМЕНТ
РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ
СРАВНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ В НЕЙРОННОЙ СЕТИ ПОНИЖЕННЫХ РАЗДЕЛЯЮЩИХ УРОВНЕЙ
Глава 10. Использование нейронных сетей в торговле
СБОР ДАННЫХ И ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПРАВИЛ
ВОСПРОИЗВЕДЕНИЕ ПРАВИЛА СМА НЕЙРОННОЙ СЕТЬЮ
РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
ОБСУЖДЕНИЕ
Бесплатно скачать книгу Бестенса Д. и др. «Нейронные сети и финансовые рынки» Вы можете по данной ссылке.
|