УДК 004.032.26 О МЕТОДАХ ФОРМИРОВАНИЯ НЕЙРОСЕТЕВЫХ АНСАМБЛЕЙ В ЗАДАЧАХ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ФИНАНСОВЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ И. Л. <...> Каширина Воронежский государственный университет Поступила в редакцию 10.10.2009 Аннотация. <...> В статье предлагается несколько подходов к формированию нейросетевых комитетов в задачах прогнозирования финансовых временных рядов. <...> В частности, обсуждается использование для этих целей перспективной методики бустинга. <...> In particular, usage for these purposes of a perspective technique boosting is discussed. <...> Keywords: neural networks, the committees networks, forecasting, boosting ВВЕДЕНИЕ Благодаря своей возможности выявлять нелинейные математические закономерности временных рядов, быстро адаптироваться к изменениям рыночных тенденций, нейронные сети являются на данный момент одним из самых перспективных инструментов прогнозирования финансовых временных рядов. <...> Во-первых, нейросетевой анализ, в отличие, например, от технического, не предполагает никаких ограничений на характер входной информации. <...> Это могут быть как индикаторы данного временного ряда, так и сведения о поведении других рыночных инструментов (например, последние изменения цен на нефть, изменения курсов ведущих мировых индексов, объемы продаж на бирже). <...> Во-вторых, нейросетевой анализ не содержит искусственного подгона рыночных взаимосвязей под маску стандартного распределения, а потому представляется более универсальным и перспективным. <...> Для решения задачи прогнозирования необходимо найти такую нейронную сеть или комитет нейроэкпертов, который бы наилучшим образом строил отображение FX y щающее сформированный на основе ценовой динамики набор примеров {xt , yt © Каширина И. Л., 2009 116 : Ж , обоб}. <...> Поиск такой нейронной сети или комитета нейроэкспертов осуществляется при помощи одного или нескольких алгоритмов обучения. <...> При этом, однако, исследования в области прогнозирования временных рядов при помощи сетей продолжаются и в настоящее время, и никаких стандартных методов здесь пока не <...>