საფინანსო სისტემებში რისკების პროგნოზირება ხელოვნური ინტელექტის მეთოდების გამოყენებით

摘要

შესავალი -- თავი 1. საფინანსო ბაზარი და რისკები -- 1.1. ფინანსური ბაზარი. ობიექტის აღწერა -- 1.2. რისკების კლასიფიკაცია და შეფასების მეთოდები -- 1.3. რისკების მართვა -- 1.4. ამოცანის დასმა და გადაწყვეტის სქემა -- თავი 2. რისკების პროგნოზირების მეთოდების მოკლე მიმოხილვა; 2.1. სტატისტიკური მეთოდები -- 2.1.1. ფინანსური რისკების ეკონომიკურ-სტატისტიკური შეფასების მეთოდები -- დონე და დისპერსია -- 2.1.2. დროებითი მწკრივების პროგნოზირების მეთოდები -- 2.1.3. შერბილებაზე დაფუძნებული პროგნოზირების მეთოდები -- 2.1.4. პროგნოზირებიის რეგრესიული მეთოდები -- 2.1.5. „უახლოესი მეზობლის― ან მსჯელობათა სისტემის მეთოდი ანალოგიური შემთხვევების საფუძველზე -- 2.1.6. პროგნოზირების ამოცანის გადაწყვეტა -- 2.2. მონტე-კარლოს მეთოდი და მისი გამოყენება რისკების შეფასებისათვის ფინანსურ ბაზარზე -- 2.3. VAR მეთოდების განვითარება რისკების შეფასებისათვის ფინანსურ ბაზარზე -- 2.4. იმიტაციური მოდელირება რისკების მართვაში -- 2.5. საფინანსო ბაზარი როგორც მრავალაგენტური სისტემა -- თავი3. ხელოვნური ინტელექტის მეთოდების მიმოხილვა -- 3.1. ევოლუციური ალგორითმები -- 3.2. რისკების პროგნოზირება გენეტიკური ალგორითმი საფუძველზე -- 3.3. გენეტიკური პროგრამირება -- 3.4. ხელოვნური ნეირონული ქსელები ფინანსური რისკების პროგნოზირებისათვის -- 3.5. კოჰონენის თვითორგანიზებადი რუკა -- 3.6. კოჰონენის რუკაზე გამარჯვებული ნეირონის გამოვლინების ალგორითმების მოკლე მიმოხილვა -- 3.6.1. ამოწვის იმიტაციის ალგორითმი -- 3.6.2. იმპერიალისტური შეჯიბრებითი ალგორითმი -- 3.6.3. ნაწილაკების გროვის ოპტიმიზაციის მეთოდი -- თავი 4.ექსპერიმენტულიკვლევა -- 4.1. ნაწილაკების გროვის ოპტიმიზაციის მოდიფიცირებული ალგორითმი -- 4.2. გამოთვლების შედეგები და ანალიზი -- დასკვნა -- დანართი; ლიტერატურა .