01. Щенников В. Н., Щенникова Е. В., Санников С. А. Сравнение моделей с нейронной сетью и OLS-регрессией при построении стратегии управления риском от дохода по индексу

Печать

УДК 519.876.5:004.942

DOI: 10.15507/0236-2910.027.201701.012-020

СРАВНЕНИЕ МОДЕЛЕЙ С НЕЙРОННОЙ СЕТЬЮ И OLS-РЕГРЕССИЕЙ ПРИ ПОСТРОЕНИИ СТРАТЕГИИ УПРАВЛЕНИЯ РИСКОМ ОТ ДОХОДА ПО ИНДЕКСУ

Щенников Владимир Николаевич
профессор кафедры прикладной математики, дифференциальных уравнений и теоретической механики факультета математики и информационных технологий ФГБОУ ВО «МГУ им. Н. П. Огарёва» (430005, Россия, г. Саранск, ул. Большевистская, д. 68), доктор физико-математических наук, ORCID: http://orcid.org/0000-0002-1034-1293, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Щенникова Елена Владимировна
профессор кафедры фундаментальной информатики факультета математики и информационных технологий ФГБОУ ВО «МГУ им. Н. П. Огарёва» (430005, Россия, г. Саранск, ул. Большевистская, д. 68), доктор физико-математических наук, доцент, ORCID: http://orcid.org/0000-0001-5989-3550, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Санников Сергей Андреевич
аспирант кафедры прикладной математики, дифференциальных уравнений и теоретической механики факультета математики и информационных технологий ФГБОУ ВО «МГУ им. Н. П. Огарёва» (430005, Россия, г. Саранск, ул. Большевистская, д. 68), ORCID: http://orcid.org/0000-0002-6135-6954, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Введение: Модели с нейронной сетью и OLS-регрессией используются на рынке акций и включают в себя переменные, описывающие состояние данного рынка. Одним из возможных способов определения таких зависимостей является их кластеризация с помощью анализа главных компонент. Цель исследования – раскрыть суть двух перспективных эвристических подходов к оценке динамики функциональных связей между доходами на рынке акций и переменных, описывающих состояние рынка.
Материалы и методы: Материалами для исследования послужили модели с непрерывной сетью и OLS-регрессия в пространстве стратегий управления доходами, а также математическая статистика.
Результаты исследования: Известно, что суть установления функциональных связей между доходами на рынке акций состоит в их кластеризации с использованием линейного или нелинейного анализа главных компонент состояния рынка. В данной работе приводится анализ двух перспективных эвристических подходов к оценке динамики функциональных связей между доходами на рынке акций и переменными, описывающими состояние рынка.
Обсуждение и заключения: В результате исследования было установлено, что полученные нейронные сети имеют преимущество перед более традиционными методами в случаях, когда невозможно точно описать имеющиеся связи, но возможно выделить некоторый набор показателей, характеризующий исследуемое явление. И даже в самой неблагоприятной ситуации MBPN-сеть может превосходить метод OLS-регрессии.

Ключевые слова: MBPN-модели, волатильность, средняя квадратичная оценка,OLS-регрессия, правила торговли

Для цитирования: Щенников В. Н., Щенникова Е. В., Санников С. А. Сравнение моделей с нейронной сетью и OLS-регрессией при построении стратегии управления риском от дохода по индексу // Вестник Мордовского университета. 2017. Т. 27, № 1. С. 12–20. DOI: 10.15507/0236-2910.027.201701.012-020

Вклад соавторов: В. Н. Щенников: научное руководство, постановка задачи, определение методологии исследования, критический анализ и доработка текста; Е. В. Щенникова: сбор и анализ аналитических и практических материалов по теме исследования, критический анализ и доработка решения; С. А. Санников: анализ научных источников по теме исследования, компьютерная реализация решения задачи.

Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.

Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.