Русский
!

Conference publications

Abstracts

XX conference

Применение марковской модели смены режима и алгоритма Метрополиса - Хастингса для построения нейросетевого индикатора нестабильности финансового рынка

Пыркина О.Е.

Россия 125993 ГСП-3 Москва Ленинградский проспект 49

1 pp. (accepted)

В работе исследуется возможность применения математической байесовской модели и основанного на этой модели нейросетевого алгоритма для обнаружения временных интервалов, с высокой вероятностью предшествующих появлению системной нестабильности финансового рынка. Использование марковской модели смены режима и алгоритма Метрополиса – Хастингса [1,2] в сочетании с самообучающейся нейронной сетью [3] открывает возможность последовательной покомпонентной подстройки вектора параметров в соответствии с изменяющейся финансовой ситуацией.

Байесовский подход позволил смоделировать ненаблюдаемые (латентные) переменные вместе с параметрами самой модели, что обусловило возможность применения самообучающейся нейронной сети. Функция активации отдельного нейрона выбиралась в виде логистической сигмоидной функции, далее использовалась стандартная процедура максимизации функции правдоподобия и алгоритм обратного распространения ошибки.

По оценкам, полученным в данной работе, предлагаемая схема позволяет отследить появление более 50% возможных финансовых нестабильностей, что дает возможность использования результатов в задаче распознавания системных нестабильностей финансовых рынков России, создавая своегорода индикатор необходимости принятия предупредительных мер.

Литература

1. Rachev S.T., Hsu J.S J., Bagasheva B.S., Fabozzi F.J. Bayesian Methods in Finance. Hoboken, New Jersey: Wiley, 2008, 329 pp.

2. Jan Henneke, Svetlozar Rachev, Frank Fabozzi, Metodi Nikolov. MCMC-based estimation of Markov Switching ARMA-GARCH models. Applied Economics, 2011, Volume 43, Issue 3, pp 259-271.

3. Paul D. McNelis. Neural Networks in Finance: Gaining Predictive Edge in the Market. San Diego, California Elsevier Academic Press, 2005, 243 pp.



© 2004 Designed by Lyceum of Informational Technologies №1533