110 Глава 2

строить модель, собрать данные, выбрать подходящий метод оценки

и затем оценить модель. Описанный метод достаточно хорошо работает

в физике, но далеко не всегда - в экономике из-за ограниченных

объемов временных рядов. В то же время можно надеяться на то, что

модель будет справедлива локально.

Использование нейронных сетей для финансовых прогнозов.

Нейронная сеть представляет собой многослойную сетевую структуру,

состоящую из однотипных (и сравнительно простых) процессорных

элементов -нейронов. Нейроны, связанные между собой сложной

топологией межсоединений, группируются в слои (как правило,

два-три), среди которых выделяются входной и выходной слои. В

нейронных сетях, применяемых для прогнозирования, нейроны входного

слоя воспринимают информацию о параметрах ситуации, а нейроны

выходного слоя сигнализируют о возможной реакции на эту

ситуацию. В коммерческом применении нейронные сети обычно

представлены в виде программных пакетов, плат-акселераторов для

персональных компьютеров, нейромикросхем, а также специализированных

нейрокомпьютеров. Для большинства приложений бывает

достаточно простого программного пакета. Пока что возможности

нейроалгоритмов в прикладных финансовых задачах оцениваются

как относительно скромные: они ориентированы на отдельные частные

задачи (распознавание чеков, предсказание курсов на биржах) и

требуют предварительного этапа обучения.

Использование нечеткой логики. Нечеткая логика (англ. fuzzy

logic) - мощный элегантный инструмент современной науки, который

на Западе можно встретить в десятках изделий (от бытовых видеокамер

до систем управления вооружениями), а у нас до самого

последнего времени был практически неизвестен.

Аппарат теории нечетких множеств продемонстрировал ряд многообещающих

возможностей его применения в системах управления

техническими системами и при прогнозировании итогов выборов.

Нечеткая логика применяется при анализе новых рынков, биржевой

игре, оценке политических рейтингов, выборе оптимальной ценовой

стратегии и т.п. Появились и коммерческие системы массового применения.

Так, пакет CubiCaic представляет собой своего рода экспертную

систему, в которой пользователь задает набор правил типа

"если..., то...", а система пытается на основе этих правил адекватно

реагировать на параметры текущей ситуации. Аппарат нечеткой ло

Управленческие информационные системы Ш

гики, заложенный в пакет, дает возможность оперировать этими поня

тиями, как точными, и строить на их основе целые логические систе

мы, не заботясь о зыбкой нечеткой природе исходных определений.

Нейросетевые, нечеткие и генетические алгоритмы могут оказаться

перспективными, заслуживающими детального изучения и

использования ввиду адекватности этого аппарата широкому классу

финансовых задач, в том числе банковских (прогнозирование, экспертные

исследования, управление портфелем).