Использовалась классическая 10-3-1 сеть с прямой связью и алгоритмом обратного распространения ошибки. Сеть имела 10 входных узлов, 3 узла в скрытом слое и выходной слой, состоящий из одного узла. Применялся программный пакет NevProp с параметрами, приведенными в табл. 7.5.
|
В случаях, когда делались прогнозы для США, Японии и Великобритании, в качестве целевого индекса выбирался индекс MSCI для Германии, представляющей второй по величине рынок. Это делалось для того, чтобы не иметь дело с проблемой корреляции с данными о скользящих средних для той же страны.
Обучающее множество состояло из 116 месячных скользящих средних, и еще 23 было оставлено для тестового множества. Обучение модели включало 1000 эпох с контролем процесса сходимости через каждые 5 эпох, а в качестве критерия сходимости брался квадратный корень из среднеквадратичной ошибки (Root Mean Square Error, RMSE) модели. Начальные значения весов были положены равными единице, за исключением трех из них. которые для лучшей сходимости были взяты равными нулю.
Затем вычислялись изменения четырехмесячного скользящего среднего, прогнозируемые сетью, и из сравнения с текущим уровнем индекса находилось предполагаемое его значение на месяц вперед.
|