ИССЛЕДОВАНИЕ ПОГРЕШНОСТИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КОТИРОВОК АКЦИЙ ПРИ ПОМОЩИ МОДЕЛИ НЕЧЕТКОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ВАНГА - МЕНДЕЛЯ
Актуальность и цели. Прогнозирование котировок акций является актуальной задачей, однако не менее актуальной является задача выявления корреляционной зависимости между прогнозируемой последовательностью и последовательностями биржевых цен на другие товары. Целью данной работы является исследование эффективности прогнозирования котировок акций с использованием корреляционной зависимости с ценами на сырьевые товары при помощи модели нечеткой нейронной сети Ванга - Менделя. Материалы и методы. Все исследования проводились в среде разработанного комплекса программ, в котором реализована программная модель сети Ванга - Менделя, обучение сети проводилось тремя различными алгоритмами и отображение результатов обучения и прогнозирования в виде графиков и значений погрешностей. Предложена методика определения корреляционных зависимостей между обучающими выборками по графикам корреляционных функций и значениям временных задержек, расчета корреляционной зависимости прогнозируемой последовательности и обучения сети Ванга - Менделя. Исследования проводились на котировках акций нефтегазовых компаний: ОАО «Лукойл», ОАО «Роснефть» и ОАО «Транснефть». Для исследования корреляционной зависимости были выбраны цены на нефть двух марок - Вrеnt и WТI, а также цены на мазут. Результаты. Использование корреляционной зависимости между прогнозируемой последовательностью и обучающими выборками улучшает прогнозирующие способности сети Ванга - Менделя, значительно уменьшая максимальную относительную погрешность прогнозирования. Анализ эффективности прогнозирования показал преимущество использования не менее двух коррелирующих выборок со средними задержками (не более 60-70 дней). Анализ влияния алгоритмов обучения на погрешность прогнозирования показал преимущество адаптивного алгоритма и алгоритма наискорейшего спуска с инициализацией алгоритмом k -усреднений по сравнению с алгоритмом наискорейшего спуска с инициализацией адаптивным алгоритмом. Выводы. Предложенные методики, модели и алгоритмы, а также проведенные исследования, позволили получить численные оценки погрешности прогнозирования без использования и с использованием корреляционной зависимости обучающих выборок, на основании которых можно сделать обоснованный выбор коррелирующих выборок и алгоритмов обучения сети.