Научная статья на тему 'Метод «Гусеница»-SSA как инструмент прогнозирования состояния финансового рынка'

Метод «Гусеница»-SSA как инструмент прогнозирования состояния финансового рынка Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
1330
351
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Вохмянин С.В., Сенашов С.И.

Рассмотрен базовый алгоритм метода «Гусеница»-SSA и его применение в эконометрике.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Метод «Гусеница»-SSA как инструмент прогнозирования состояния финансового рынка»

Секция «Информационно-экономические системы»

ДК 51.77

С. В. Вохмянин Научный руководитель - С. И. Сенашов Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск

МЕТОД «ГУСЕНИЦА»-88Л КАК ИНСТРУМЕНТ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СОСТОЯНИЯ

ФИНАНСОВОГО РЫНКА

Рассмотрен базовый алгоритм метода «Гусеница »-ББА и его применение в эконометрике.

Неразвитость российского финансового рынка делает особенно сложным проведение его финансово-экономического анализа. Основу анализа составляет прогнозирование, которое может быть успешным только при наличии хотя и скрытых, но достаточно устойчивых закономерностей. Отечественный рынок плохо поддается статистическому прогнозированию прежде всего потому, что он низколиквиден и эффект одиночной сделки, которую зачастую демонстрируют на бирже сговорившиеся участники (брокеры, банки и т. д.), слишком велик. Классический анализ еще менее эффективен ввиду ненадежности финансовой отчетности и сложности учета инфляционных факторов. Современные методы технического анализа основываются на принятии решений на рынке, содержится в самой истории рынка, например, в движении курсовых ценных бумаг или валюты. Однако они не совсем точно отражают ситуацию. Здесь основная гипотеза представляется, исходя из случайной величины или случайного процесса, но статистическая устойчивость характеристик финансового рынка возможна только в результате действия многих независимых агентов, постоянно участвующих в сделках. Особую роль играет резкая финансовая зависимость от льгот государственного кредитования, валютно-лицензионной политики, изменения условий налогообложения. Крайне трудно прогнозировать уровень прибыли в будущем на основании какой-либо информации о работе предприятий в прежних условиях [1].

Одним из хорошо зарекомендовавших себя методов анализа финансового рынка можно назвать метод «Гусеница^-SSA (Singular Spectrum Analysis). Данный метод позволяет проанализировать последовательность, отражающую историю рынка, т. е. временные ряды. Хотя существует множество различных методов анализа временных рядов, рассматриваемый метод заслуживает внимания оригинальностью алгоритма, позволяющего легко вычленить из ряда главные компоненты, и возможностью абстрагироваться от возмущающих колебаний неэкономического характера. К тому же данный метод можно легко реализовать на ПК, что позволяет быстро производить аналитические расчеты [1].

Метод заключается в преобразовании одномерного ряда в многомерный при помощи сингулярного разложения траекторной матрицы, исследовании полученной многомерной траектории методом главных компонент и последующим восстановлении одномерного ряда.

Опишем коротко алгоритм метода. Алгоритм состоит из четырех последовательно выполняемых шагов: вложения, сингулярного разложения, группировки и диагонального усреднения.

Для анализа временного ряда Е длины N выбирается целочисленный параметр Ь, именуемый длиной окна, такой, что 1 < Ь < N. При этом образуется К = N - Ь - 1 векторов вложения. Процедура вложения переводит исходный временной ряд Е в матрицу X размерности Ь х К, как последовательность многомерных векторов, которая называется траек-торной матрицей. Далее, по аналогии с методом главных компонент, вычисляется подобие автокорреляционной матрицы £ = X • ХТ [2].

На стадии сингулярного разложения траекторной матрицы она раскладывается в сумму элементарных матриц. Если и1, П2, ..., иЬ - ортонормированная система собственных векторов матрицы £, тогда сингулярное разложение траекторной матрицы X может быть записано следующим образом:

х = , (1)

где V = ■иТ ■ X , г = 1, ..., Ь. Такое разложение единственно, если все собственные числа матрицы £ различны.

На этапе группировки происходит разделение исходного ряда на шумы, тренд и периодики. Из всех матриц V\ выбираются наиболее значимые. Основным критерием группировки является значимость каждой элементарной матрицы Ук, прямо соответствующая её собственному числу. Существуют правила, такие как правило Кайзера или правило сломанной трости, позволяющие оптимально отобрать исходные компонент [3].

На последнем шаге диагонального усреднения алгоритма каждая отобранная матрица Vi разложения (1) переводится в ряд длины N. Метод по сути обратный процедуре вложения.

Таким образом, результатом алгоритма является разложение временного ряда на интерпретируемые аддитивные составляющие. При этом он не требует стационарности ряда, знания модели тренда, а также сведений о наличии в ряде периодических составляющих и их периодах. При таких слабых предположениях метод «Гусеница»-SSA может решать различные задачи, такие как, например, выделение тренда, обнаружение периодик, сглаживание ряда, построение полного разложения ряда в сумму тренда, периодик и шума. [1] При этом часто оказывается возможным выделить отдельные слагаемые исходного ряда, такие, как тренд общего вида, мед-

Актуальные проблемы авиации и космонавтики. Информационные технологии

ленные сезонные составляющие, периодики и случайные вариации. Это, в свою очередь, позволяет прогнозировать как сам временной ряд, так и тенденции развития различных его составляющих.

Библиографические ссылки

1. Голяндина Н. Э. Метод «Гусеница»-SSA: анализ временных рядов : учеб. пособие. СПб., 2004.

2. Главные компоненты временных рядов: метод «Гусеница» /под ред. Д. Л. Данилова, А. А. Жиг-лявского. СПб. : Пресском, 1997.

3. Cangelosi R., Goriely A. Component retention in principal component analysis with application to cDNA microarray data, Biology Direct 2007. 2:2.

© Вохмянин С. В., Сенашов С. И., 2010

УДК 004

Н. И. Груздева Научный руководитель - Е. Л. Вайтекунене Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск

ЭЛЕКТРОННЫЕ ДЕНЬГИ В СОВРЕМЕННОМ МИРЕ

Современный бизнес все более активно использует возможности сети Интернет. Из статьи вы узнаете, что такое «виртуальные деньги». Их положительные и отрицательные стороны использование. Так же их роль в нашей повседневной жизни.

Явление, уже ставшее повседневным для пользователей Интернета. Деньги ХХ1 века, это деньги электронные. Бумажные деньги исчерпали себя полностью, как исчерпал себя и век бумажных денег - ХХ век. Сегодняшний мировой кризис - есть кризис перехода с одних денег на другие. Электронные деньги - ветка эволюции денег.

Термин «электронные деньги» является относительно новым и часто применяется к широкому спектру платежных инструментов, которые основаны на инновационных технических решениях. Следствием этого, является отсутствие единого, признанного в мире определения электронных денег, которое бы однозначно определяло их экономическую и правовую сущность.

Электронные деньги, являясь неперсонифициро-ванным платежным продуктом, могут иметь отдельное обращение, отличное от банковского обращения денег, однако могут и обращаться в том числе и в государственных или банковских платежных системах.

Как правило, обращение электронных денег происходит при помощи компьютерных сетей, Интернета, платежных карт, электронных кошельков и устройств, работающих с платежными картами.

Электронные деньги разделяют на два типа: на базе смарт-карт (card-based) и на базе сетей (network-based). И первая, и вторая группа подразделяются на анонимные системы, в которых разрешается проводить операции без идентификации пользователя и не анонимные системы, требующие обязательной идентификации.

Для защиты электронных денег используется -Криптографическая защита. Использование криптографии в электронной наличности было предложено Дэвидом Чаумом. Им также была предложена оффлайн система электронных денег. Он использовал алгоритм конфиденциальной связи для достижения сокрытия связей между транзакциями изъятия и внесения денег. Суть идеи Чаума состояла в, так

называемой, системе «слепой» цифровой подписи (blind signature). Когда подписывающий, информацию видит ее лишь в части ему необходимой, но своей цифровой подписью заверяет подлинность всей информации: эмитент видит достоинство купюр, но не знает их серийных номеров, которые знает только их владелец.

При этом математически точно доказывается, что такой «слепой» подписью гарантируется подлинность всего содержимого купюры с той же надежностью, что и обычной цифровой подписью, которая стала за последние годы одним из самых популярных средств подтверждения подлинности электронных документов. Как и первая онлайн система она использовала слепую цифровую подпись на RSA-шифровании.

Основные целями развития электронных денег являются:

- расширение областей использования и сфер применимости;

- связь с банковскими счетами для упрощения транзакций через Интернет.

Теоретически, развитие области децентрализованных денег может конкурировать с традиционными деньгами. Появляются системы бухгалтерского учета, которые исключительно электронные, например, Altruistic Economics. Эти системы более эффективны и реалистичны, так как они действительно не используют в своей модели транзакции с результирующим нулевым балансом.

Всякая технология привносит в нашу жизнь не только плюсы, но и минусы. И виртуальные платежи не стали исключением

Электронная наличность может обеспечить массы преимуществ, таких как удобство использования и конфиденциальность, повышение эффективности транзакций, меньшие транзакционные сборы, новые возможности для бизнеса с переносом экономической активности в Интернет, существует много спорных вопросов касательно внедрения электрон-

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.