"Разработка, применение и перспективы развития нейрокомпьютеров" (стр. 2 из 3)

3.2. Практическое применение нейрокомпьютеров.

3.2.1. Сферы применения

Несмотря на недостатки, нейрокомпьютеры могут быть успешно использованы в различных областях народного хозяйства:

— управление в режиме реального времени: самолетами, ракетами и

технологическими процессами непрерывного производства (металлургического, химического и др.);

— распознавание образов: человеческих лиц, букв и иероглифов, сигналов радара и сонара, отпечатков пальцев в криминалистике, заболеваний по симптомам (в медицине) и местностей, где следует искать полезные ископаемые (в геологии, по косвенным признакам);

— прогнозы: погоды, курса акций (и других финансовых показателей), исхода лечения, политических событий (в частности результатов выборов), поведения противников в военном конфликте и в экономической конкуренции;

— оптимизация и поиск наилучших вариантов: при конструировании технических устройств, выборе экономической стратегии и при лечении больного.

Диаграмма 1. Сферы применения нейрок-в

Этот список можно продолжать, но и сказанного достаточно для того, чтобы понять, что нейрокомпьютеры могут занять достойное место в современном обществе.

Что же представляет из себя нейрокомпьютер? Нейрокомпьютеры бывают двух типов:

1. Большие универсальные компьютеры построенные на множестве нейрочипов.

2. Нейроимитаторы, представляющие собой программы для обычных компьютеров, имитирующие работу нейронов. В основе такой программы заложен алгоритм работы нейрочипа с определенными внутренними связями. Что — то типа “Черного ящика”, по принципу которого он и работает. На вход такой программы подаются исходные данные и на основании закономерностей, связанных с принципом работы головного мозга, делаются выводы о правомерности полученных результатов.

3.2.2. Применение нейрокомпьютеров в финансовой и экономической деятельности.

Перечислим основные классы задач, возникающих в финансовой области, которые эффективно решаются с помощью нейронных сетей.

Задача	Пример использования нейрокомпьютеров
Прогнозирование временных рядов на основе нейросетевых методов обработки	Валютный курс, спрос и котировки акций, фьючерсные контракты и др.
Прогнозирование банкротств на основе нейросетевой системы распознавания	Составление прогнозирующих отчетов
Применение нейронных сетей к задачам биржевой деятельности	Определение курсов облигаций и акций предприятий с целью вложения средств в эти предприятия
Прогнозирование экономической эффективности финансирования экономических и инновационных проектов	Предсказание результатов вложений

Таблица 2. Примение нейрок-в в экономике

Приведем краткое пояснение каждого из основных приложений.

1. Прогнозирование временных рядов на основе нейросетевых методов обработки.

- Прогнозирование кросс-курса валют

- Прогнозирование котировок и спроса акций для биржевых спекуляций (не для долгосрочного вложения)

- Прогнозирование остатков средств на корреспондентских счетах банка

В настоящее время прогноз курсов иностранных валют определяется экспертизой квалифицированных специалистов в области обмена валют, которые всегда в дефиците. Исследования показывают, что имеется ряд показателей и математических зависимостей, которые дают возможность прогнозирования курса валюты, хотя могут и не относиться к финансовой области непосредственно. «Однако динамическая природа рынков не позволяет выделить единственный <точный> показатель, так как условия рынка со временем меняются и решение задачи возможно при использовании сочетания ряда показателей, то есть переход к нелинейной многокритериальной модели. Специалистами Лондонского Ситибанка (Citibank NA London) разработаны коммерческие программы на базе искусственных нейронных сетей для прогнозирования курса валют.»[4]

2. Страховая деятельность банков.

- оценка риска страхования инвестиций на основе анализа надежности проекта

- оценка риска страхования вложенных средств

Применение нейронных сетей для оценки риска страхования особенно эффективно с точки зрения способности анализировать как ранее накопленные данные по результатам страхования, так и коррелирующие данные, определяемые как дополнительные. Возможна оценка надежности проекта на основе нейросетевой системы распознавания надежности.

3. Прогнозирование банкротств на основе нейросетевой системы распознавания.

- анализ надежности фирмы с точки зрения возможности ее банкротства с помощью нейросетевой системы распознавания и выдача результата в дискретном виде (да. нет)

- анализ величины вероятности банкротства фирмы на основе многокритериальной оценки с построением нелинейной модели с помощью нейронных сетей (пример результата - 74% вероятности банкротства).

Анализ банкротств, использующий финансовые соотношения, является весьма важным по нескольким соображениям. Во-первых, управление фирмы может выявлять потенциальные проблемы, которые требуют внимания. Во-вторых, инвесторы используют финансовые соотношения для оценки фирм. Наконец, аудиторы используют их как инструмент в оценке деятельности фирм. Данные используемые для обанкротившихся фирм могут быть взяты из последних финансовых бюллетеней, вышедших перед тем, как фирмы объявили банкротство.

4. Определение курсов облигаций и акций предприятий с целью вложения средств в эти предприятия.

- выделение долгосрочных и краткосрочных скачков курсовой стоимости акций на основе нелинейной нейросетевой модели

- предсказание изменения стоимости акций на основе нейросетевого анализа временных экономических рядов

- распознавание ситуаций, когда резкое изменение цены акций является результатом биржевой игры с помощью нейросетевой системы распознавания

- определение соотношения котировок и спроса

Прогнозирующая система может состоять из нескольких нейронных сетей, которые обучаются взаимосвязям между различными техническими и экономическими показателями и периодами покупки и продажи акций. Целью прогноза является выбор наилучшего времени для покупки и продажи акций. Здесь рассматриваются также задачи формирования портфеля ценных бумаг и распознавания шаблонов на графике изменения курсов акций, которые позволяют прогнозировать курс акций на последующем отрезке времени. На рынке акций шаблон <треугольника> в диаграмме (графике) изменений курса акций является индикатором важного направления будущего изменения цены акций. Однако никакие методы основанные на правилах не дают хорошего результата, только высококвалифицированные эксперты. «Нейросетевой подход дал весьма многообещающие результаты для Токийской фондовой биржи после обучения сети на 15 обучающих шаблонах треугольника и проверке на одном нейросетевом шаблоне. После чего были проведены 16 экспериментов на данных по ценам акций за последние 3 года. Шаблон треугольника был успешно определен в 15 случаях.»[5]

5. Применение нейронных сетей к задачам анализа биржевой деятельности.

- нейросетевая система распознавания всплесков биржевой активности - анализ деятельности биржи на основе нейросетевой модели

- предсказание цен на товары и сырье с выделением трендов вне зависимости от инфляции и сезонных колебаний - нейросетевая система выделения трендов по методикам <японских свечей> и других гистографических источников отображения информации

Для задач биржевой деятельности наиболее интересным представляется построение системы распознавания природы биржевых событий и выделение основных закономерностей, то есть поиск взаимосвязи резкого изменения биржевой цены и биржевой активности в зависимости от биржевой игры или инфляционных процессов. Эффективным может быть применение нейронной сети для предсказания цен на товары и сырье вне зависимости от сезона и уровня инфляции (выделение трендов).

6. Прогнозирование экономической эффективности финансирования экономических и инновационных проектов.

- предсказание на основе анализа реализованных ранее проектов;

- предсказание на основе соответствия предлагаемого проекта экономической ситуации

В первом случае используется способность нейронных сетей к предсказанию на основе временных рядов, во втором - построения нелинейной модели на базе нейронной сети.

7. Предсказание результатов займов.

- определение возможности кредитования предприятий

- предоставление кредитов и займов без залога

Используется (в редком случае) при предоставлении займов без залога на основе анализа дополнительной информации о потребителе кредитов. Оценивает риск займа на основе построения нелинейной модели. Имеющаяся информация основана на исследованиях, производимых международными финансовыми группами.

8. Общие приложения нейронных сетей

- применение нейронных сетей в задачах маркетинга и розничной торговли

Одно из самых <модных> применений нейрокомпьютеров в финансовой области. Один из решаемых вопросов - установление цены на новый вид товара на основе многокритериальной оценки.

- моделирование динамики цен на сельскохозяйственную продукцию в зависимости от климатических условий

- моделирование работы коммунальных служб на основе нейросетевой модели для многокритериального анализа