Информатика, вычислительная техника О. П. Солдатова ИССЛЕДОВАНИЕ ПОГРЕШНОСТИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КОТИРОВОК АКЦИЙ ПРИ ПОМОЩИ МОДЕЛИ НЕЧЕТКОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ВАНГА – МЕНДЕЛЯ Аннотация. <...> Прогнозирование котировок акций является актуальной задачей, однако не менее актуальной является задача выявления корреляционной зависимости между прогнозируемой последовательностью и последовательностями биржевых цен на другие товары. <...> Целью данной работы является исследование эффективности прогнозирования котировок акций с использованием корреляционной зависимости с ценами на сырьевые товары при помощи модели нечеткой нейронной сети Ванга – Менделя. <...> Все исследования проводились в среде разработанного комплекса программ, в котором реализована программная модель сети Ванга – Менделя, обучение сети проводилось тремя различными алгоритмами и отображение результатов обучения и прогнозирования в виде графиков и значений погрешностей. <...> Предложена методика определения корреляционных зависимостей между обучающими выборками по графикам корреляционных функций и значениям временных задержек, расчета корреляционной зависимости прогнозируемой последовательности и обучения сети Ванга – Менделя. <...> Исследования проводились на котировках акций нефтегазовых компаний: ОАО «Лукойл», ОАО «Роснефть» и ОАО «Транснефть». <...> Для исследования корреляционной зависимости были выбраны цены на нефть двух марок – Brent и WTI, а также цены на мазут. <...> Использование корреляционной зависимости между прогнозируемой последовательностью и обучающими выборками улучшает прогнозирующие способности сети Ванга – Менделя, значительно уменьшая максимальную относительную погрешность прогнозирования. <...> Анализ эффективности прогнозирования показал преимущество использования не менее двух коррелирующих выборок со средними задержками (не более 60–70 дней). <...> Анализ влияния алгоритмов обучения на погрешность прогнозирования показал <...>