WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 13 |

качестве входных данных для прогнозирования на моменты времени

k+2, k+3 и т.д.

Предположим, система обучилась на временной последователь-

ности (3.2). Затем она спрогнозировала k+1 элемент последователь-

ности, например, равный 95, когда на ее вход был подан последний

из известных ей образов (99, 98, 96, 98). После этого она осу-

ществляет дальнейшее прогнозирование и на вход подается следующий

образ (98, 96, 98, 95). Последний элемент этого образа является

прогнозом системы. И так далее.

ОДНОШАГОВОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ. Используется для краткосрочных

прогнозов, обычно - абсолютных значений последовательности. Осу-

ществляется прогноз только на один шаг вперед, но используется

реальное, а не прогнозируемое значение для осуществления прогноза

на следующем шаге.

Для временной последовательности 3.2. На шаге k+1 система

прогнозирует требование 95, хотя реальное значение (смотри прило-

жение 1) должно быть 96. На шаге k + 2 в качестве входного образа

будет использоваться образ (98, 96, 98, 96).

Как было сказано выше, результатом прогноза на НС является

класс к которому принадлежит переменная, а не ее конкретное зна-

чение. Формирование классов должно проводиться в зависимости от

того каковы цели прогнозирования. Общий подход состоит в том, что

область определения прогнозируемой переменной разбивается на

классы в соответствии с необходимой точностью прогнозирования.

Классы могут представлять качественный или численный взгляд на

изменение переменной.

3.2. Применение нейронных сетей в финансовой сфере

Характерный пример успешного применения нейронных вычислений

в финансовой сфере - управление кредитными рисками. Как известно,

до выдачи кредита банки проводят сложные статистические расчеты

по финансовой надежности заемщика, чтобы оценить вероятность

собственных убытков от несвоевременного возврата финансовых

средств. Такие расчеты обычно базируются на оценке кредитной ис-

тории, динамике развития компании, стабильности ее основных фи-

нансовых показателей и многих других факторов. Один широко из-

вестный банк США опробовал метод нейронных вычислений и пришел к

выводу, что та же задача по уже проделанным расчетам подобного

рода решается быстрее и точнее. Например, в одном из случаев

оценки 100 тыс. банковских счетов новая система, построенная на

базе нейронных вычислений, определила свыше 90% потенциальных

неплательщиков.

Другая очень важная область применения нейронных вычислений

в финансовой сфере - предсказание ситуации на фондовом рынке.

Стандартный подход к этой задаче базируется на жестко фиксирован-

ном наборе "правил игры", которые со временем теряют свою эффек-

тивность из-за изменения условий торгов на фондовой бирже. Кроме

того, системы, построенные на основе такого подхода, оказываются

слишком медленными для ситуаций, требующих мгновенного принятия

решений. Именно поэтому основные японские компании, оперирующие

на рынке ценных бумаг, решили применить метод нейронных вычисле-

ний. В типичную систему на базе нейронной сети ввели информацию

общим объемом в 33 года деловой активности нескольких организа-

ций, включая оборот, предыдущую стоимость акций, уровни дохода и

т.д. Самообучаясь на реальных примерах, система нейронной сети

показала большую точность предсказания и лучшее быстродействие:

по сравнению со статистическим подходом дала улучшение результа-

тивности в целом на 19%.

Следующий пример, довольно близкий к области финансового

рынка, - оценка стоимости недвижимости. Решение этой задачи зави-

сит в основном от опыта сотрудника риэлтерской фирмы, учитывающе-

го множество таких неравноценных факторов, как доля собственнос-

ти, качество постройки, окружающая обстановка и т.д. Группа исс-

ледователей из университета г.Портсмут (Великобритания) заложила

в вычислительную систему на базе нейронной сети данные по оценке

недвижимости из обзоров риэлтеровских фирм и списков аукционных

цен. Результат показал, что самообучившаяся система дает оценки

стоимости, хорошо коррелируемые с экспертными заключениями специ-

алистов этого профиля.

Пример удачного прогнозирования динамики биржевых курсов по

заказу Chemical Bank продемонстрировала фирма Logica. На техни-

ческой базе Sun SPARCstation LX с помощью нейронных вычислений

моделировались рынки валютных курсов доллар/швейцарский франк и

немецкая марка/швейцарский франк. Выбор именно этих валют объяс-

нялся высоким уровнем подвижности первого соотношения и малым -

второго (до кризиса в 1993 году). Данные о динамике кросс-курсов

этих валют собирались с 1 октября 1992 года по 1 октября 1993 го-

да, при этом ценовые прогнозы характеризовались пятью категория-

ми: большой рост, малый рост, без изменений, малый спад, большой

спад. В итоге нейронная система предсказала за вышеупомянутый го-

довой период 55 % реальных данных по первому соотношению валют и

23 % - по второму.

Лондонская фондовая биржа (ЛФБ) начала внедрение автоматизи-

рованной системы с элементами искусственного интеллекта на базе

нейронных вычислений для контроля внутреннего дилинга. Первый

этап инсталляции этой системы, разработанной лондонской фирмой

SearchSpace и получившей кодовое наименование MonITARS (Monito-

ring Insider Trading and Regulatory Surveillance), успешно завер-

шен.

По оценкам экспертов, бум вокруг систем искусственного ин-

теллекта в финансовой индустрии пришелся на период 1984 - 1989

гг. В основном он затронул США и в меньшей степени Великобрита-

нию, где разработчики сложных имитационных систем для военных

(типа программы "Звездные войны") решили попытать счастья на

Уолл-стрит. Многие разработчики действительно обогатились, чего

нельзя сказать о финансовых структурах, чьи завышенные ожидания

эффекта от внедрения подобных систем не оправдались. Так, один

крупный инвестиционный банк на Уолл-стрит потратил более 1 млн.

долл. на разработку системы искусственного интеллекта для финан-

совых операций, но спустя некоторое время вынужден был вернуться

к старой, "неинтеллектуальной". Одной из причин неудачи был не-

достаточный по сравнению с ожидаемым уровень производительности

системы, полученный в результате ее внедрения.

Американская фондовая биржа в Нью-Йорке пошла по аналогично-

му пути, запустив в 1987 году автоматизированную систему Stock-

watch Alert Terminal (SWAT) II. Ее расширенная версия - SWAT III

- сейчас проходит бета-тестирование и, видимо, будет внедрена в

начале года. Правда, фирма SearchSpace утверждает, что выбрала

другую технологию (в отличие от SWAT), называемую "генетическими

алгоритмами", и ведет переговоры о ее внедрении с рядом бирж Ев-

ропы и Дальнего Востока.

В настоящее время банки пришли к выводу, что прикладные сис-

темы, разработанные на базе нейронных сетей, могут принести им

пользу. На рынке уже предлагаются продукты подобного рода, опре-

деляющие вероятность риска при выдаче кредита, а также пакеты мо-

делирования и прогнозирования банкротства, анализа портфеля цен-

ных бумаг и торговли акциями. Нейронные сети заменяют традицион-

ные системы в таких научно-технических областях, как статистичес-

кие методы, распознавание образов, линейный и нелинейный матема-

тический анализ.

Mellon equity Associates - подразделение Mellon Bank в Питт-

сбурге (США) - достаточно давно применяло собственную систему

анализа линейной регрессии для распределения фондов и специальной

селекции акций. В ходе работы они обнаружили, что между различны-

ми оценочными параметрами существуют нелинейные связи, не поддаю-

щиеся точному учету с помощью имеющегося у них инструментария.

Поскольку данное направление работ составляет примерно поло-

вину всего бизнеса компании (под управлением находится около 2.5

млрд. долл. инвестиций), то поиск более точных средств стал жиз-

ненно важной задачей. После тщательного анализа разных систем

разработок ПО с помощью нейронных сетей Mellon Equity Associates

выбрала пакет Neural-Works Professional II/Plus 5.0 фирмы Neural-

Ware (Питтсбург). Основанием для этого послужило наличие у него

таких возможностей, как усиленный темп самообучения на базе "ге-

нетического алгоритма", очень важного для моделирования систем "с

шумом".

По мнению руководителей NeuralWare Inc., методика линейного

статистического анализа имеет следующие недостатки. При финансо-

вых расчетах существует сильная взаимосвязь между отношением це-

на/доходы одинаковых рынков и темпами изменения дивидендов крат-

косрочных инвестиций. Когда на кривой, отображающей динамику пос-

ледних, есть точки экстремума, то линейные методы могут дать пе-

реоценку первых.

Neural-Works Professional II/Plus 5.0, инсталлированный в

компании Mellon Equity Associates, ориентирован на IBM-совмести-

мый ПК с 486-м процессором (правда, в качестве препроцессора там

используется мэйнфрейм VAX) и содержит компилятор языка C и стан-

дартные электронные таблицы. Пакет внедрялся в течение четы-

рех-пяти месяцев и в рабочем режиме функционирует с января 1994

года.

Гораздо более распространены случаи, когда в финансовых

структурах применяются уже готовые приложения на базе нейронных

сетей, например для автоматического распознавания чеков. Подобная

система Quick Strokes-IFPS фирмы Mitek Systems (Сан-Диего, шт.

Калифорния) была установлена в 1993 году в Федеральном резервном

банке Чикаго. Она позволяет оперативно распознавать сканируемые

чеки, используя среду обработки данных на базе мэйнфрейма.

Департамент торговли и индустрии правительства Великобрита-

нии спонсирует две программы, направленные на развитие нейронных

вычислений в финансовой сфере. Это "Клуб нейропрогнозирования",

созданный Лондонской школой бизнеса совместно с университетским

колледжем Лондона (UCL), и "Нейронные сети для финансовых услуг",

продвигаемый фирмой TBS Bank Technology с UCL и Центром прогнози-

рования Henley. Вместе с тем среди множества финансовых институ-

тов, известных как пользователи или исследователи этой техноло-

гии, фигурируют такие гиганты, как Chemical Bank, Citibank, JP

Morgan и др.

Начав работу в этом направлении сравнительно недавно, прог-

раммисты Великобритании уже добились ощутимых результатов. Группа

специалистов, входящих в "Клуб нейропрогнозирования", создала

нейронную систему для выработки тактики распределения фондов на

глобальных рынках облигаций. Она охватывает семь отдельных геог-

рафических регионов: Великобританию, Францию, Германию, Японию,

США, Канаду, Австралию, и каждый из них моделируется особой ло-

кальной сетью нейронов. Все они проходят своеобразный процесс

обучения на исторических данных с целью получения краткосрочных

прогнозов ситуации на этом рынке за каждый месяц. Все локальные

предсказания затем объединяются в Центре управления единым порт-

фелем ценных бумаг.

Вышеописанная система с ноября 1992 года поступила на воору-

жение Североамериканской страховой компании в Бостоне (США). В

итоге капитал этой компании быстро увеличился с 25 до 50 млн.

долл., а портфель ценных бумаг показал доходность свыше 25 % в

первый же год внедрения системы. В этом нет ничего удивительного,

так как нейронная сеть представляет собой универсальное средство

аппроксимации, способное решить любую задачу.

Одна из наиболее передовых методик нейронных вычислений -

генетические алгоритмы, имитирующие эволюцию живых организмов.

Поэтому они могут быть использованы как оптимизатор параметров

нейронной сети. Подобная система для прогнозирования результатов

контрактов по долгосрочным ценным бумагам повышенной надежности

была разработана и инсталлирована на рабочей станции Sun в компа-

нии Hill Samuel Investment Management. При моделировании несколь-

ких стратегий торгов она достигла точности 57 % в предсказании

направления движения рынка. В страховой фирме TSB General Insu-

rance (Ньюпорт) используется сходная методика для прогноза уровня

риска при страховании частных кредитов. Данная нейронная сеть са-

мообучается на статистических данных о состоянии безработицы в

стране.

ВЫВОДЫ

Прогнозирование на НС обладает рядом недостатков. Вообще го-

воря, нам необходимо как минимум 50 и лучше 100 наблюдений для

создания приемлемой модели. Это достаточно большое число данных и

существует много случаев, когда такое количество исторических

данных недоступно. Например, при производстве сезонного товара,

истории предыдущих сезонов недостаточно для прогноза на текущий

сезон, из-за изменения стиля продукта, политики продаж и т.д.

Даже при прогнозировании требования на достаточно стабильный

продукт на основе информации о ежемесячных продажах, возможно мы

не сможем накопить историю за период от 50 до 100 месяцев. Для

сезонных процессов проблема еще более сложна. Каждый сезон исто-

рии фактически представляет собой одно наблюдение. То есть, в

ежемесячных наблюдениях за пять лет будет только пять наблюдений

за январь, пять наблюдений за февраль и т.д. Может потребоваться

информация за большее число сезонов для того, чтобы построить се-

зонную модель. Однако, необходимо отметить, что мы можем постро-

ить удовлетворительную модель на НС даже в условиях нехватки дан-

ных. Модель может уточняться по мере того, как свежие данные ста-

новится доступными.

Другим недостатком нейронных моделей - значительные затраты

по времени и другим ресурсам для построения удовлетворительной

модели. Эта проблема не очень важна, если исследуется небольшое

число временных последовательностей. Тем не менее, обычно прогно-

зирующая система в области управления производством может вклю-

чать от нескольких сотен до нескольких тысяч временных последова-

тельностей.

Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 13 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.