Информационные системы и технологии МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ УДК 336:330.4 Ю.Н. ЖУРАВЛЁВА, В.С. МИКШИНА МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СТОИМОСТИ ФИНАНСОВЫХ ИНСТРУМЕНТОВ Рассмотрена задача построения прогноза стоимости финансовых инструментов с использованием математических моделей – регрессионной модели и модели нейронной сети. <...> Построение регрессионной модели проведено при помощи алгоритма пошагового включения. <...> Нейронная сеть построена в виде многослойной сети и обучена с помощью процедуры обратного распространения. <...> Обычно термин «прогнозирование» используется в тех ситуациях, когда требуется предсказать состояние системы в будущем. <...> Прогнозирование финансовых временных рядов является одной из наиболее важных задач при принятии решения о покупке (продаже) финансовых инструментов. <...> В настоящее время актуальность использования математических моделей, таких, как регрессионная модель и модель нейронных сетей, связана с возможностью выявления закономерностей ввиду отсутствия априорных знаний об их существовании. <...> Регрессионная модель находит широкое применение в исследованиях, когда изучается взаимосвязь двух и более величин (переменных) [1]. <...> Применение модели нейронных сетей оправдывает себя при решении задач, в которых не представляется возможным учесть все реально имеющиеся условия, а можно лишь выделить приблизительный набор наиболее важных условий [2]. <...> Для целей анализа и моделирования был выбран фондовый рынок. <...> Для построения прогноза стоимости финансовых инструментов математическими методами нами использовались исторические данные (цены закрытия в руб.) за период с 01 января 2006 г. по 14 сентября 2011 г. (всего 1400 наблюдений) по обыкновенные акции ОАО «Газпром». <...> Для эффективного формирования портфеля необходимо уметь вычислять ожидаемые значения его доходности согласно формуле (1): r t где p t( 1i ( )i ( ) p t( )i p(ti1) p(ti1) , ) – стоимость финансового <...>