350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №3 за 2012 г.
Статья в номере:
Корреляционный метод быстрой оценки текущего значения показателя Херста биометрических данных и данных рынка
Ключевые слова: показатель Херста биометрические данные данные рынка корреляционный алгоритм быстрого вычисления показателя Херста
Авторы:
А.И. Иванов - д.т.н., доцент, начальник лаборатории «Биометрические и нейросетевые технологии», Пензенский научно-исследовательский электротехнический институт Ю.Ю. Егорова - аспирант, Пензенский филиал Российского государственного университета инновационных технологий и предпринимательства
Аннотация:
Утверждается, что рынок можно рассматривать как коллективную биометрическую систему взаимодействия множества людей (покупателей и продавцов). Как следствие, традиционные статистические приемы анализа рыночных данных могут быть применены к анализу биометрических данных, и наоборот. Рассматривается проблема оценки показателя Херста для данных биометрии и рынка. Предложен метод вычисления текущего показателя Херста, ориентированный на использование малых выборок данных. Осуществлена попытка оценки устойчивости рынка путем контроля энтропии его текущего состояния без априорного знания о размерности решаемой задачи
Страницы: 26-30
Список источников
  1. Петерс Э. Хаос и порядок на рынках капитала. Новый аналитический взгляд на циклы, цены и изменчивость рынка.  М.: Мир. 2000.
  2. Мандельброт Б., Ричард Л.Х. (Не)послушные рынки: фрактальная революция в финансах. М.: Вильямс. 2006.
  3. Малыгин А.Ю., Волчихин В.И., Иванов А.И., Фунтиков В.А. Быстрые алгоритмы тестирования нейросетевых механизмов биометрико-криптографической защиты информации. Пенза: Пенз. гос. ун-т. 2006.
  4. Vaga T. The Coherent Market Hypothesis // Financial Analysts Journal. 1991. December/January.
  5. Callan E., Shapiro D. A Theory of Social Imitation // Physics Today. 1974. 27.
  6. Надеев Д.Н., Иванов А.И., Малыгин А.Ю. Статистическое описание идеального нейросетевого преобразователя биометрия-код: «информационный» вечный двигатель // Нейрокомпьютеры, разработка, применение. 2007. № 12. С. 15-17. 
  7. Mandelbrot B. Statistical Methodology for Non-Periodic Cycles: From the Covariance to R/S Analysis // Annals of Economic Social Measurement. 1972. № 1.
  8. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. М.: Мир. 1975.
  9. Льюнг Л. Идентификация систем. Теория для пользователя. М.: Наука. 1991.