Экономические науки/8. Математические методы в экономике

Ахметжанов Б.А., Судариков А.Е., Якупова О.В., Тулупова С.А.

Карагандинский государственный технический университет

Нейронные сети – современный искусственный

интеллект, его применение в экономике

Нейронные сети (НС) являются одним из самых последних научных подходов к изучению поведения рынка. Идея нейросетей заключается в моделировании (повторении) поведения различных процессов на основе исторической информации.

В последнее время предпринимаются активные попытки объединения искусственных нейронных сетей и экспертных систем. В такой системе искусственная нейронная сеть может реагировать на большинство относительно простых случаев, а все остальные передаются для рассмотрения экспертной системе. В результате сложные случаи принимаются на более высоком уровне, при этом, возможно, со сбором дополнительных данных или даже с привлечением экспертов.

Выбор структуры НС осуществляется в соответствии с особенностями и сложностью задачи. Если же задача не может быть сведена ни к одному из известных типов, разработчику приходится решать сложную проблему синтеза новой конфигурации.

Сама нейросеть представляет собой набор специальных математических функций с множеством параметров, которые настраиваются в процессе обучения на прошлых данных. Затем, обученная нейросеть обрабатывает исходные реальные данные и выдает свой прогноз будущего поведения изучаемой системы. Основным недостатком программ на основе НС является как раз проблема правильного обучения нейросети и исключение избыточного обучения, что очень может сильно повлиять на адекватность модели рынка.

Достоинством нейрокомпьютинга является единый принцип обучения нейросетей - минимизация эмпирической ошибки. Функция ошибки, оценивающая данную конфигурацию сети, задается извне - в зависимости от того, какую цель преследует обучение. Далее сеть начинает постепенно модифицировать свою конфигурацию - состояние всех своих синаптических весов - таким образом, чтобы минимизировать эту ошибку. В итоге, в процессе обучения сеть все лучше справляется с возложенной на нее задачей.

Существует множество различных алгоритмов обучения, которые делятся на два больших класса: детерминистские и стохастические. В первом из них подстройка весов представляет собой жесткую последовательность действий, во втором – она производится на основе действий, подчиняющихся некоторому случайному процессу.

Многослойные НС (несколько соединенных друг за другом однослойных НС) стали использоваться гораздо позже однослойных, т.к. ранее не было методики обучения таких сетей. Многослойные сети способны распознавать более сложные объекты, т.е. обладают более оптимальными апроксимирующими способностями, чем однослойные. Уже трех слойная НС может распознать любой образ! Если создать рекурентную (с обратными связями между слоями) НС, то сеть начинает работать самостоятельно. Для обучения такой сети достаточно подать входной сигнал и она сама будет способна классифицировать объект, заданный этими сигналами.

В экономической сфере нейросети применяются для решения при помощи нейрокомпьютеров следующих задач:

- Прогнозирование временных рядов на основе нейросетевых методов обработки (валютный курс, спрос и котировки акций и др.);

- Страховая деятельность банков;

- Прогнозирование банкротств на основе нейросетевой системы;

- Определение курсов облигаций и акций предприятий с целью вложения средств в эти предприятия;

- Применение нейронных сетей к задачам биржевой деятельности;

- Прогнозирование экономической эффективности финансирования экономических и инновационных проектов.

Все вычисления в нейросетях проводятся разработанными специальными пакетами прикладных программ. Нейропакеты сейчас стали более или менее классическим средством в области новых вычислительных и информационных технологий. Поэтому, очень многие фирмы, занимающиеся разработкой новых продуктов, пользуются Нейротехнологией. Имея такой продукт, вы его устанавливаете, затем обучаете и запускаете. Сами пакеты обновляются по несколько раз в год, поэтому все они достаточно современные.

Нейросетевые прикладные пакеты, разрабатываемые рядом компаний, позволяют пользователям работать с разными видами нейронных сетей и с различными способами их обучения. Они могут быть как специализированными (например, для предсказания курса акций), так и достаточно универсальными.

В частности имеется пакет Statistica Neural Networks. Заметным преимуществом данного пакета является то, что он естественно встроен огромный арсенал методов статистического анализа и визуализации данных, который представлен в системе Statistica.

Neuroshell DayTrader - самая известная программа для создания нейронных сетей для анализа рынка. Помимо нейронных сетей, содержит и классические инструменты и индикаторы технического анализа. Понимает формат Metastock.

Excel Neural Package - российская программа для создания нейросетей и анализа их в Microsoft Excel.

Литература:

1. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации. М., Финансы и статистика, 2002.

2. Назаров А.В., Лоскутов А.И. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем. – СПб.: Наука и Техника, 2003.