Оглавление
Предисловие
Раздел 1
Нейронные сети. Построение, обучение, применение
Глава 1
Построение нейронных сетей
1.1. Введение
1.2. Устройство нейронных сетей
1.3. Обучение нейронных сетей
1.4. Обобщающие правила обучения
1.5. Динамические, самоорганизующиеся сети и сети со встречным распространением
Глава 2
Нейронные сети в задачах классификации и анализа временных рядов
2.1. Задачи классификации
2.2. Нейронные сети в анализе временных рядов
2.3. Оценка производительности нейронных сетей и программное обеспечение
Раздел 2
Применение нейронных сетей к расчетам на финансовом рынке
Глава 3
Временные ряды в задачах расчета цен опционов европейского типа
3.1. Теоретические основы
3.2. Эндогенные и экзогенные переменные
3.3. Предварительная обработка данных и подготовительные тесты
3.4. Результаты работы сети
Выводы
Глава 4
Оценка индексов рынка акций
4.1. Влияние экономических факторов и построение моделей
4.2. Многослойная схема с обратным распространением ошибки
4.3. Сравнение индивидуального и систематического вклада переменных
Выводы
Глава 5
Управление международным портфелем
5.1. Интернационализация портфельных инвестиций
5.2. Способы оценки результатов
5.3. Формирование портфеля
Выводы
Раздел 3
Финансовые рынки, хаос и нейронные сети
Глава 6
Финансовые рынки и хаос
6.1. Детерминированный хаос и финансовые временные ряды
6.2. Модели детерминированного хаоса
6.3. Построение модели детерминированного хаоса. Реконструкция аттракторов
Глава 7
Оптимальная фильтрация и идентификация
7.1. Фильтр Калмана
7.2. Алгоритмы гарантированного оценивания динамических процессов
7.3. Алгоритмы принятия решений в условиях неопределенности
Заключение
Вопросы
Литература
Приложение
Комплект учебных материалов
Вопросы и задачи для контрольных работ и экзаменов
Темы курсовых работ
Методика и шкала оценки знаний по курсу "Нейросетевые методы и финансовые рынки"
