CC BY
9УДК 336.4
Воронков А.М.
студент 2 курса магистратуры кафедры
мировой экономики и менеджмента Кубанский государственный университет (г. Краснодар, Россия)
СОВРЕМЕННЫЙ ИНСТРУМЕНТАРИЙ АНАЛИЗА ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ
НА ОСНОВЕ НЕЙРОННО-СЕТЕВОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
Аннотация: статья посвящена исследованию нового подхода к анализу инвестиционных процессов с использованием методов нейронно-сетевого моделирования. Произведено рассмотрение существующих вызовов и ограничений традиционных методов анализа инвестиций и предложен инновационный подход, основанный на применении нейронных сетей.
Статья описывает разработку современного инструментария, который объединяет в себе принципы и методы нейронно-сетевого моделирования для более точного и эффективного анализа динамики инвестиционных процессов.
Исследование ориентировано на профессиональных участников рынка инвестиций, аналитиков и исследователей, заинтересованных в современных методах анализа и прогнозирования инвестиционных трендов. Работа вносит вклад в развитие области финансов и инвестиций, предлагая новый инструмент для более точного прогнозирования и принятия решений в сфере инвестиций.
Ключевые слова: нейронные сети, инвестиционные процессы, инвестиционное моделирование, финансовый анализ, финансовая аналитика с помощью нейронных сетей.
В современном динамичном мире инвестиционные процессы становятся все более сложными и подверженными влиянию различных факторов. В условиях постоянных изменений на финансовых рынках, необходимость в эффективных методах анализа и прогнозирования инвестиционных решений
становится ключевой для успешного управления финансовыми портфелями. В этом контексте нейронно-сетевое моделирование привлекает все большее внимание как мощный инструмент для анализа и прогнозирования инвестиционных процессов.
Традиционные методы анализа инвестиционных процессов включают в себя ряд подходов и инструментов, которые используются для оценки потенциальной доходности и рисков инвестиций. Вот несколько основных методов анализа:
1. Фундаментальный анализ:
Финансовый анализ: Оценка финансового состояния компании с использованием финансовых отчетов, таких как бухгалтерская отчетность и отчет о прибылях и убытках.
Оценка бизнес-модели: Изучение стратегии компании, ее конкурентоспособности, рыночной доли и перспектив на рынке.
Анализ отрасли: Изучение макроэкономических и индустриальных трендов, которые могут влиять на компанию.
2. Технический анализ:
Графический анализ: Исследование графиков цен и объемов для выявления трендов и точек входа/выхода.
Индикаторы: Использование технических индикаторов, таких как скользящие средние, относительная сила и стохастик, для определения перекупленности или перепроданности актива.
3. Оценка рисков:
Кредитный анализ: Оценка кредитоспособности компании и ее способности возвращать заемные средства.
Макроэкономический анализ: Анализ внешних факторов, таких как инфляция, процентные ставки и политическая стабильность, которые могут повлиять на инвестиции.
4. Оценка стоимости активов:
Дисконтированный денежный поток (DCF): Оценка стоимости актива на основе дисконтированных будущих денежных потоков.
Методы сравнения: Сравнение финансовых показателей и стоимости активов с аналогичными компаниями на рынке.
5. Портфельный анализ:
Оценка диверсификации: Распределение инвестиций между различными активами для уменьшения риска.
Оценка ожидаемой доходности и риска портфеля: Анализ соотношения доходности и риска в портфеле инвестиций.
6. Сравнительный анализ:
Анализ относительной доходности: Сравнение производительности инвестиции с производительностью других инвестиций или рыночного индекса.
7. Социальный анализ:
Оценка корпоративной социальной ответственности (CSR): Учет влияния компании на общество, окружающую среду и общественное благосостояние. Она представляет собой все множество обязательств, добровольно принимаемых на себя бизнесом по отношению к заинтересованным сторонам. Подобные обязательства выходят за рамки минимальных требований закона и предлагают удовлетворение не только требований, но и соответствие ожиданиям общества и иных групп.
Эти методы часто используются в комбинации для получения более полного и точного представления об инвестиционной возможности. Важно отметить, что решение об инвестициях должно быть основано не только на анализе данных, но и на общей стратегии, финансовых целях и инвестиционной философии инвестора.
Также важно заметить, что данные традиционные методы несмотря на сложившуюся и устоявшуюся систему их применения имеют ряд как положительных, так и отрицательных черт, которые в своей совокупности играют ключевую роль в процессе принятия решений по инвестированию.
Данные плюсы и минусы использования традиционных методов представлены в таблице 1.
Таблица 1. Плюсы и минусы использования традиционных методов анализа инвестиционных процессов.
Плюсы
- Традиционные методы могут использовать исторические данные для оценки производительности активов, что может предоставить ценную информацию.
- Оценка финансовых показателен компаний может рать представление о их здоровье н стабильности.
- Использование дисконтных моделей, таких как модель дисконтированных денежных потоков (ОСИ), позволяет оценить стоимость актива с учётом временной стоимости денег.
- Идентификация и анализ ключевых показателей {КР1} может помочь инвесторам лучше понять факторы, влияющие на успех компании.
Минусы
- Исключительная зависимость от прошлых результатов может недостаточно учитывать изменчивость рынков и будущие тенденции.
Финансовые отчёты могут быть подвержены манипуляциям, и они не всегда полностью отражают текущее состояние компании.
- Результаты ОСЕ сильно зависят от прогнозов будущих денежных потоков, длительности и ставки дисконта.
- Некоторые КР1 могут сыть введены субъективно, н они не всегда учитывают все аспекты оизнеса.
Традиционные методы могут недооценивать наивность нефинансовых факторов. таких как управление, инновации и репутация компании.
- В условиях оыстро меняющегося рынка традиционные методы могут быть неэффективными поскольку они могут не успевать улавливать новые тенденции и риски.
- Анализ инвестиций может недооценивать человеческий фактор, такой как психология рынка, чувства инвесторов и другие нелогичные аспекты рынка.
Многие традиционные меторы оазнрутотся на предположениях н прогнозах, кстсрые могут быть неточными в переменных экономических условиях.
Исходя из информации представленной в таблице 1 можно сделать вывод о том, что в современных условиях все более важной становится интеграция традиционных методов с современными технологиями и алгоритмами, чтобы повысить эффективность и точность анализа инвестиций.
К данным современным технологиям относятся искусственный интеллект и нейронные сети. Они представляют собой модель компьютерного
обучения, которая вдохновлена структурой и функцией человеческого мозга. Они используются для решения разнообразных задач, таких как распознавание образов, классификация, регрессия, анализ текста, обработка естественного языка и другие [1,2,3].
Нейронные сети демонстрируют выдающуюся способность к обучению на больших объёмах данных и решению сложных задач, но требуют аккуратной настройки и больших вычислительных ресурсов.
Также нейронные сети широко применяются в анализе инвестиционных процессов. Они могут использоваться для прогнозирования рыночных трендов, определения оптимальных портфелей, анализа финансовых данных и многих других задач. Далее произведено рассмотрение их применения наиболее углубленно.
Прогнозирование ценных бумаг: Нейронные сети могут анализировать исторические данные о ценах активов и предсказывать будущие тренды на финансовых рынках. Основными этапами данного процесса являются сбор исторических данных о ценах ценных бумаг, объемах торгов, а также других факторов, которые могут влиять на цены, подготовка данных, выбор архитектуры нейронной сети, обучение модели, валидация и тестирование в заключение прогнозирование.
Анализ сентимента рынка: Нейронные сети могут анализировать новостные статьи, социальные медиа и другие источники информации для определения общего настроения на рынке и принятия решений на основе этого анализа. Это может включать в себя оценку того, насколько инвесторы позитивно или негативно относятся к конкретным активам, отраслям или рынкам в целом. Основными этапами данного процесса являются обработка естественного языка, анализ социальных медиа, анализ финансовых отчетов, модели временных рядов, объединение данных и создание торговых стратегий.
Однако важно отметить, что анализ сентимента рынка с использованием нейронных сетей не лишен вызовов. Например, модели могут столкнуться с проблемой интерпретации саркастических высказываний или изменчивости в
языке трейдеров. Также необходимо учитывать, что сентимент рынка может быстро меняться, и модели должны быть способными адаптироваться к динамике рынка.
Оптимизация портфеля: Нейронные сети могут помочь оптимизировать структуру инвестиционного портфеля, учитывая различные факторы, такие как риски, доходность и ликвидность активов [4,5].
Риск-менеджмент: Нейронные сети могут использоваться для определения потенциальных рисков и разработки стратегий управления рисками.
Технический анализ: Нейронные сети могут автоматически анализировать графики цен и объемов, выявлять паттерны и тенденции, что помогает трейдерам и инвесторам в принятии решений.
Однако, как и в любой области, использование нейронных сетей в инвестициях имеет свои ограничения и риски. Важно учитывать, что финансовые рынки подвержены различным факторам, включая неопределенность и изменчивость, и прошлые результаты не всегда предсказывают будущие.
Таким образом в настоящей научной статье был рассмотрен современный инструментарий анализа инвестиционных процессов, основанный на применении нейронно-сетевого моделирования. Исследование проводилось с целью оценки эффективности данного подхода и его потенциала для повышения точности прогнозирования в инвестиционной сфере.
Результаты подтверждают, что использование нейронных сетей в анализе инвестиционных процессов способствует улучшению качества прогнозов и повышению точности принятия решений. Нейронные сети позволяют учесть множество переменных и сложных взаимосвязей, что делает их мощным инструментом для моделирования динамичных и изменчивых рыночных условий.
Однако, несмотря на достигнутые положительные результаты, следует отметить необходимость дополнительных исследований и тестирования моделей
на различных рынках и в различных экономических условиях. Кроме того, важно продолжать развивать методологию и технологии нейронно-сетевого моделирования с целью улучшения их применимости в инвестиционном анализе.
В целом, результаты нашего исследования свидетельствуют о перспективности применения нейронно-сетевого моделирования в анализе инвестиционных процессов, что может содействовать более эффективному управлению инвестиционным портфелем и принятию обоснованных инвестиционных решений в условиях современной динамичной экономической среды.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Панарин В.М., Гришаков К.В., Маслова А.А., Гришакова О.В., Архипов А.В. Нейроны в нейронных сетях // Известия ТулГУ. Технические науки. 2023. №2. С. 438-443;
2. Бекназаров С.Б. Нейронная сеть // Символ науки. 2023. №4-2. С. 94-95;
3. Тюрина Д.А., Пальмов С.В. Применение нейронных сетей в обработке естественного языка // Журнал прикладных исследований. 2023. №7. С. 158-162;
4. Бурнашев Р.Ф., Аламова А.С. Роль нейронных сетей в лингвистических исследованиях // Science and Education. 2023. №3. С. 258-269;
5. Аннаев Г., Аннаева Г. Прикладные возможности нейронных сети // Символ науки. 2023. №4-1. С. 22-24.
Voronkov A.M.
Kuban State University (Krasnodar, Russia)
MODERN TOOLS FOR ANALYZING INVESTMENT PROCESSES BASED ON NEURAL NETWORK MODELING
Abstract: the article is devoted to the study of a new approach to the analysis of investment processes using neural network modeling methods. The existing challenges and limitations of traditional investment analysis methods are considered and an innovative approach based on the use of neural networks is proposed.
The article describes the development of modern tools that combine the principles and methods of neural network modeling for a more accurate and effective analysis of the dynamics of investment processes.
The research is aimed at professional investment market participants, analysts and researchers interested in modern methods of analyzing andforecasting investment trends. The work contributes to the development of the field offinance and investment, offering a new tool for more accurate forecasting and decision-making in the field of investment.
Keywords: neural networks, investment processes, investment modeling, financial analysis, financial analytics using neural networks.
