Нелинейные динамические модели и нейросетевые методы прогнозирования динамики финансовых рынков

Содержание
Введение
Глава 1. Критический анализ современных моделей рынков капитала
1.1. Анализ функционирования фондового рынка России
1.2. Обзор существующих теоретиковероятностных и нелинейных
подходов моделирования экономических систем
1.3. Ограниченность линейной парадигмы в моделировании
рынков капитала
1.4. Традиционные методы прогнозирования рынков капитала.
Глава 2. Исследование финансовых рынков методами
хаотической динамики
2.1. Обоснование применимости концепции теории
экономической динамики.
2.2. Прогнозирование финансовых временных рядов
с использованием теории динамических систем.
2.2.1. Методика выявления наличия хаотической детерминированности.
2.2.2. Реализация методов хаотической динамики
на инструментариях фондового рынка.
2.2.3. Сравнительный анализ оценки принятия риска
Глава 3. Имитационные модели динамических систем,
на основе нечетких множеств и нейронных сетей.
3.1. Нечеткие сети как модель неопределенности фондового рынка.
3.1.1. Нечеткие множества в задачах моделирования
экономических систем.
3.1.2. Модели формирования нечетких выводов
3.2. Нейросетевая имитационная модель
динамики фондового рынка.
3.2.1. Нейронная сеть как форма нелинейной параметрической
регрессии
3.2.2. Использование нейронных сетей в прогнозировании
экономической динамики
3.3. Исследование динамики финансовых рынков методами
нечетких нейронных сетей.
3.3.1. Модели и структура нечетких нейронных сетей.
3.3.2. Нейросетевая модель прогнозирования
состояния фондового рынка
3.3.3. Сравнительный анализ результатов, полученных нейросетевыми методами и эконометрическими методами
Заключение
Список использованной литературы