Нейронные сети в задачах расчета цен опционов фондовых рынков

Введение. Использование нейронных сетей для нелинейных моделей помогает понять, в какой степени проявляются недостатки линейной модели, вызванные их спецификацией. Цель исследования - раскрыть содержание понятия «расчет цен опциона с использованием аппарата нейронных сетей». Материалы и методы. В работе были использованы 2 вида переменных: эндогенные (входящие в модель нейронных сетей) и действующие на модель (постоянные возмущения). Результаты исследований. С помощью полученной 33-14-1 нейронной сети с прямыми связями были получены 2 совокупности прогнозов; разработаны критерии оптимальности стратегий в задачах расчета цен опционов фондовых рынков. Обсуждение и заключения. Получены 2 вида нейронных сетей, каждая из которых дает собственные положительные результаты, превышающие показатели регрессионного анализа. Также было выявлено, что адаптивная сеть лучше оценивает будущие доходы, чем простая нейронная сеть.