Программа дисциплины нелинейное прогнозирование в финансах и бизнесе для направления 080100. 68 Экономика подготовки магистра



Дата06.07.2013
Размер80.2 Kb.
ТипПрограмма дисциплины
Министерство экономического развития и торговли

Российской Федерации
Государственный университет - Высшая школа экономики
Факультет экономики


Программа дисциплины
НЕЛИНЕЙНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ В ФИНАНСАХ И БИЗНЕСЕ

для направления 080100.68 - Экономика
подготовки магистра

Автор Курочкин С.В.

Рекомендована секцией УМС Одобрена на заседании кафедры


_____________________________ ________________________________

Председатель Зав. кафедрой

_____________________________ ________________________________

«_____» __________________ 200 г. «____»_____________________ 200 г

Утверждена УС факультета

_________________________________

Ученый секретарь

_________________________________

« ____» ___________________200 г.
Москва

Тематический план учебной дисциплины





Название темы

Всего часов по дисциплине

Аудиторные часы

Самостоятельная работа










Лекции

Сем. и практ.
занятия




1

Структуры финансовых и транзакционных данных

2

2







2

Общие вопросы анализа данных и прогнозирования

2

2




6

3

R/S анализ

2

2




2

4

Анализ размерности дискретных множеств

2

2




2

5

Распознавание и прогнозирование нелинейных динамических систем

4

4




2

6

Нейросетевые методы анализа данных

12

8

4

2

7

Проблемы и методы Data Mining

4

2

2

4

8

Методы локальной и кластерной регрессии

2

2










Итого:

30

24

6

24


---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Базовый учебник

1. Д.-Э.Бэстенс, В.-М. ван дер Берг, Д.Вуд “Нейронные сети и финансовые рынки” М. ТВП. 1997, Гл. 1-10.
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Формы контроля:
Итоговая оценка по учебной дисциплине складывается из следующих элементов:

Работа на практических занятиях в компьютерном классе

Письменный экзамен (120 мин.)

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Содержание программы
Тема №1: Структуры финансовых и транзакционных данных

Проблемы большой размерности; неопределенность в вопросе о значимых переменных, ограниченность количества наблюдений; сложный характер зависимостей. Финансовые временные ряды. Гипотеза эффективного рынка и вопросы ее соответствия реальным данным, ее соотношение с фундаментальным и техническим анализом. Модель Башелье-Самуэльсона. Проверки реальных данных на нормальность..

Базовый учебник

Д.-Э.Бэстенс, В.-М. ван дер Берг, Д.Вуд “Нейронные сети и финансовые рынки” М. ТВП. 1997, Гл. 3.

Основная литература

Э.Петерс. “Хаос и порядок на рынках капитала”, М., Мир, 2000. Гл. 1-4.
Тема №2: Общие вопросы анализа данных и прогнозирования

Задачи классификации, регрессии, сжатия данных. Обзор методов решения задач классификации (kNN, MDA). Обзор линейных статистических методов анализа временных рядов. Сжатие (снижение размерности) и визуализация данных.

Дополнительная литература

Ю.Н.Тюрин, А.АМакаров Статистический анализ данных на компьютере. М. Инфра-М, 1998 г.

С.А.Айвазян, В.С.Мхитарян Прикладная статистика. Основы эконометрики. М. Юнити, 2001 г.
Тема №3: R/S анализ

Экспоненты Херста. Горизонты эффективность. Гипотеза фрактального рынка.

Основная литература

Э.Петерс. “Хаос и порядок на рынках капитала”, М., Мир, 2000. Гл. 5-10.
Тема №4: Анализ размерности дискретных множеств

Метрическая («фрактальная») размерность. Нелинейный корреляционный анализ. Корреляционный интеграл.

Основная литература

Е.Е.Демидов и др. Нелинейный корреляционный анализ // Обозрение прикладной и промышленной математики. 1999. Т. 6. Вып. 1. С. 4-57.
Тема №5: Распознавание и прогнозирование нелинейных динамических систем

Основные положения нелинейной динамики. Аттракторы. Теорема Такенса и следствия из нее. Методы оценки размерности вложения.

Основная литература

Э.Петерс. “Хаос и порядок на рынках капитала”, М., Мир, 2000. Гл. 11-13.

Е.Е.Демидов и др. Нелинейный корреляционный анализ // Обозрение прикладной и промышленной математики. 1999. Т. 6. Вып. 1. С. 4-57.

Дополнительная литература

С.Хайкин. Нейронные сети. М. Вильямс, 2006 г. Гл. 14.
Тема №6: Нейросетевые методы анализа данных

Идея, общая схема и история нейровычислений. Архитектуры нейронных сетей (многослойный персептрон, радиальные базисные функции, сеть Кохонена). Теоремы об универсальности нейронных сетей как аппроксиматора и классификатора. Обучение сети. Общие сведения о задаче глобальной оптимизации и методах ее решения. Метод обратного распространения ошибки. Ускорение сходимости. Способность сети к обобщению и проблема переобучения. Общая идея кросс-проверки и ее реализация. Примеры применения нейронных сетей к решению реальных задач анализа данных.

Базовый учебник

Д.-Э.Бэстенс, В.-М. ван дер Берг, Д.Вуд. Нейронные сети и финансовые рынки. М. ТВП. 1997, Гл. 1-10.

Основная литература

3. Г.Дебок, Т.Кохонен “Анализ финансовых данных”, М., Альпина, 2001. Гл. 1-15.

Дополнительная литература

С.Хайкин. Нейронные сети. М. Вильямс, 2006 г. Гл. 1-5, 9.
Тема №7: Проблемы и методы Data Mining

Проблема сжатия и/или отбора значимых входных данных при анализе данных большой размерности. Генетические алгоритмы. Нелинейный анализ главных компонент и его реализация нейронной сетью.

Базовый учебник

Д.-Э.Бэстенс, В.-М. ван дер Берг, Д.Вуд. Нейронные сети и финансовые рынки. М. ТВП. 1997, Гл. 5.

Дополнительная литература

С.Хайкин. Нейронные сети. М. Вильямс, 2006 г. Гл. 8.
Тема №8: Методы локальной и кластерной регрессии

Кластерная и локально-размерностная структура данных. Методы распознавания локальной структуры данных, примеры их применения в построении механических торговых систем.

Основная литература

Е.Е.Демидов и др. Нелинейный корреляционный анализ // Обозрение прикладной и промышленной математики. 1999. Т. 6. Вып. 1. С. 4-57.
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Тематика заданий по формам текущего контроля:

  • На практических занятиях, после освоения соответствующего программного обеспечения, студент должен решить реальную задачу анализа (прогнозирование, классификация и др.) финансовых или транзакционных данных сложной структуры. Приветствуется самостоятельный выбор предметной области и конкретной задачи.

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Вопросы для оценки качества освоения дисциплины

  • Логические соотношения между: гипотезой эффективного рынка в различных формах, моделью экономического броуновского движения, логнормальностью распределений доходности финансовых активов, техническим анализом, фундаментальным анализом.

  • На каких инвестиционных горизонтах финансовые рынки эффективны.

  • Какие свойства данных критичны для возможности решения задачи регрессии/классификации а) линейными методами; б) в принципе.

  • Определение и практический расчет размерности точечных множеств.

  • Как рассчитать и интерпретировать показатель Херста временного ряда.

  • Как восстановить динамическую систему (в дискретном времени) по временному ряду ее измерений

  • Основные архитектуры нейронных сетей

  • Обучение нейронных сетей и его соотнесение с обучением любых естественных и искусственных интеллектуальных систем

  • В чем конкретно проявляется «проклятие размерности» при решении практических задач.

  • Может ли торговая система распознавать прогнозируемость рынка в данный момент

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Автор программы: _____________________________/ Ф.И.О./

Подпись обязательна.





Похожие:

Программа дисциплины нелинейное прогнозирование в финансах и бизнесе для направления 080100. 68 Экономика подготовки магистра iconПрограмма дисциплины «Международная система экономического регулирования» для направления 080100. 68 «Экономика» подготовки магистра
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 080100. 68 «Экономика»...
Программа дисциплины нелинейное прогнозирование в финансах и бизнесе для направления 080100. 68 Экономика подготовки магистра iconПрограмма дисциплины Актуарное дело для направления 080100. 68 «экономика» подготовки магистра
«Конкретная экономика» управления рисками и страхования
Программа дисциплины нелинейное прогнозирование в финансах и бизнесе для направления 080100. 68 Экономика подготовки магистра iconПрограмма дисциплины Корпоративные инновации Для направления/специальности 080100. 62 «Экономика» подготовки бакалавра
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 080100. 62 специальности...
Программа дисциплины нелинейное прогнозирование в финансах и бизнесе для направления 080100. 68 Экономика подготовки магистра iconПрограмма дисциплины Микроэкономика для направления 080100. 62 "Экономика" подготовки бакалавра
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, и студентов направления подготовки 080100. 62 «Экономика»,...
Программа дисциплины нелинейное прогнозирование в финансах и бизнесе для направления 080100. 68 Экономика подготовки магистра iconПрограмма дисциплины для направления/ специальности подготовки бакалавра/ магистра/ специалиста
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 080100. 68 Экономика,...
Программа дисциплины нелинейное прогнозирование в финансах и бизнесе для направления 080100. 68 Экономика подготовки магистра iconПрограмма дисциплины Анализ финансовых временных рядов Для направления 080100. 68 «Экономика» подготовки магистра Автор Шведов А. С
«Математические и статистические математической экономики и методы в экономике» эконометрики
Программа дисциплины нелинейное прогнозирование в финансах и бизнесе для направления 080100. 68 Экономика подготовки магистра iconПрограмма дисциплины Экономическая история для направления 080100. 62 «Экономика» подготовки бакалавра
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки/ специальности...
Программа дисциплины нелинейное прогнозирование в финансах и бизнесе для направления 080100. 68 Экономика подготовки магистра iconПрограмма дисциплины Стохастический анализ и моделирование для направления 080100. 68 «экономика» подготовки магистра
Курс «Стохастический анализ и моделирование» рассчитан на один семестр и читается студентам первого курса магистратуры направления...
Программа дисциплины нелинейное прогнозирование в финансах и бизнесе для направления 080100. 68 Экономика подготовки магистра iconПрограмма дисциплины Анализ финансовых временных рядов для направления 080100. 68 Экономика подготовки магистра для магистерской программы «Финансовые рынки и финансовые институты»

Программа дисциплины нелинейное прогнозирование в финансах и бизнесе для направления 080100. 68 Экономика подготовки магистра iconПрограмма дисциплины Математический анализ для направления 080100. 62 «Экономика» подготовки бакалавра
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 080100. 62 «Экономика»...
Разместите кнопку на своём сайте:
ru.convdocs.org


База данных защищена авторским правом ©ru.convdocs.org 2016
обратиться к администрации
ru.convdocs.org