|
Все описанные в этой главе эксперименты показали хорошую способность MBPN-моделей к обнаружению нелинейных связей во временных рядах финансовых показателей. Это проявлялось в ро-бастности прогноза на тестовых данных. Для сравнения мы применяли также традиционные линейные методы, предполагая при том, что ничего не знаем о структуре входного ряда. Конечно, имеются более сильные статистические методы, например, такие, где учитывается зависимость дисперсии от прошлых значений (ARCH) или пороговые авторегрессионные модели (TAR), и с их помощью можно находить сложные нелинейные связи. В этой главе мы хотели Подчеркнуть тот факт, «по методы нейронных сетей не предполагают никаких предварительных знаний о модели. Единственное, что Нужно — это значения Переменных, а далее сеть уже сама приспосабливается, к имеющейся структуре.
|
|
Мы хорошо понимаем, что прогнозы, "не зависящие от модели" и сделанные без понимания экономики, — вещь опасная. Мы приветствовали бы любую попытку приоткрыть "черный ящик" нейронной сети. Для этого обязательно потребуются статистические методы — как основные, так и более специальные. В этом смысле нейронные сети можно считать новым полем для приложения, этих методов. Основываясь на результатах экспериментов этой главы, мы считаем, что разумным первым шагом для выявления «истинной» модели, описывающей данные, было бы тщательное изучение (с помощью всех доступных средств) прогноза, выдаваемого "наивной", но хорошо обученной MBPN-сетью, и его сравнение с прогнозом по «наивной» линейной модели.
И последнее замечание. Теория хаоса — это лишь одна из теорий, предназначенных для описания экономических явлений. Из того, что поведение финансовых временных рядов может быть воспроизведено, еще не следует, что механизмы нелинейной обратной связи, действительно, существуют. Опытных данных тут пока не так много.
Если нелинейные обратные связи в экономической информации полностью отсутствуют, то обнаружить их никакими методами не удастся, и поэтому необходимым первым шагом для аналитика должно стать выяснение факторов, определяющих эндогенное поведение.
|
