Повышение качества прогнозирования доходности финансовых инструментов на основе многофакторных моделей

Качество. Инновации. Образование. 2012. № 11. С. 43–49.

Увайсов С. У., Журавлева Ю. Н., Палий С. П.

Рассмотрена задача повышения качества прогнозирования доходности финансовых инструментов с использование многофакторных математических моделей: регрессионные модели и модели нейронной сети. Для построения многофакторных моделей доходностей использовалось предположение о влиянии рыночных факторов, имеющих различную природу. Линейная многофакторная регрессионная модель построена при помощи алгоритма пошагового включения. Многослойная нейронная сеть обучена с помощью алгоритма обратного распространения. Качество прогноза нейронной модели значительно выше качества прогноза, построенного при помощи регрессионной модели.

Ключевые слова: нейронная сеть, экономико-математическая модель, quality forecasting, regression Model, качество прогнозирования, регрессионная модель, доходность финансовых инструментов, многофакторная модель, алгоритм пошагового включения, Neural Network