Реферат: Моделирование работы банка

Программа настроена на определенную организационную структуру, базирующуюся на отделах. И может работать с любыми данными укладывающимися в эти рамки с соответствующими ограничениями. Таким образом, она может находить решение заданной проблемы для любого предприятия.

4.Нейронные сети.

4.1. Общие положения по нейронным сетям.

Один из возможных подходов к многомерным и зачастую нели­нейным информационным рядам финансового рынка заключается в том, чтобы по возможности подражать образцам поведения участ­ников рынка, используя такие методы искусственного интеллекта, как экспертные системы или нейронные сети.

На моделирование процессов принятия решений этими методами было потрачено много усилий. Оказалось, однако, что экспертные системы в сложных ситуациях хорошо работают лишь тогда, когда системе присуща внутренняя стационарность (т.е. когда на каждый входной вектор имеется единственный не меняющийся со временем ответ). Под такое описание в какой-то степени подходят задачи ком­плексной классификации или распределения кредитов, но оно пред­ставляется совершенно неубедительным для финансовых рынков с их непрерывными структурными изменениями. В случае с финансо­выми рынками едва ли можно утверждать, что можно достичь пол­ного или хотя бы в определенной степени адекватного знания о данной предметной области, в то время как для экспертных систем с алгоритмами, основанными на правилах, это — обычное требова­ние.

Н
ейронные сети предлагают совершенно новые многообещаю­щие возможности для банков и других финансовых институтов, ко­торым по роду своей деятельности приходится решать задачи в усло­виях небольших априорных знаний

о среде.

Рис.2. Блок-схема финансового

прогнозирования при помощи нейронных сетей.

Характер финансовых рынков драматическим образом меняется с тех пор, как вследствие ослабления контроля, приватизации и появления новых финансовых инструментов национальные рынки слились в общемировые, а в большинстве секторов рынка возросла свобода финансовых опера­ций. Очевидно, что сами основы управления риском и доходом не могли не претерпеть изменений, коль скоро возможности диверси­фикации и стратегии защиты от риска изменились до неузнаваемо­сти.

Возможности такого при­менения облегчаются тем, что имеются огромные базы экономиче­ских данных, — ведь сложные модели всегда прожорливы в отноше­нии информации.

Существенными составными частями нового подхода являются: ней­ронные сети (сети компьютерных процессоров, взаимодействие ко­торых построено по образцу процессов обучения, происходящих в человеческом мозге). Общей чертой новых методов является воз­можность распознавания образов и генетические алгоритмы (методы, в которых, исходя из большого набора первоначальных предположений, выра­батывают все более правильные представления о поведении рынка и, в конечном счете, более содержательные рабочие гипотезы). Про ме­тоды обоих видов говорят, что они управляются данными, в проти­воположность подходу, основанному на применении ?