Zastosowanie sieci neuronowych w finansach

• Autorzy: Dziekoński K. , Halicka K.

Warianty tytułu

EN

Neural network aplication in finance

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Sztuczne sieci neuronowe mają liczne i różnorodne zastosowanie. Wykorzystywane są w takich dziedzinach życia człowieka, jak medycyna, psychologia, ekonomia, czy technika. W artykule przedstawiono konkretne przykłady zastosowania sztucznych sieci neuronowych w finansach. Porównano wyniki otrzymane za pomocą metod klasycznych z wynikami uzyskanymi metodą tzw. nowej generacji.

EN

Neural networks are applied in a various areas of human activities. Economics, medicine, technology are a few. In this article the examples of neural networks use in the field of finance are presented. In article the evaluation of effectiveness of neural networks in numerous finance applications was also done.

Słowa kluczowe

PL

finanse; sieci neuronowe

EN

finance; neural networks

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Ekonomia i Zarządzanie
• Rocznik: 2002
• Tom: Z.7
• Strony: 97--105
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., wykr.

Twórcy

autor

Dziekoński K.

• Wydział Zarządzania, Katedra Informatyki Gospodarczej i Logistyki, ul. Ojca Stefana Tarasiuka 2, 16-001 Kleosin

autor

Halicka K.

• Wydział Zarządzania, Katedra Informatyki Gospodarczej i Logistyki, ul. Ojca Stefana Tarasiuka 2, 16-001 Kleosin

Bibliografia

• [1] Altman E.: Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy, The Journal of Finance, 23 (4), ss. 589-609, 1968.
• [2] Altman E. I., Marco G., Varetto F.: Corporate distress diagnosis: comparisons using linear discriminant analysis and neural networks, Journal of banking and finance, No. 18, ss. 505-529, 1994.
• [3] Back B., Laitinen T., Sere K.: Neural Networks and Genetic Algorithms for bankruptcy Predictions, Expert Systems with Applications, Vol. 11, No. 4. ss. 407-413, 1996.
• [4] Boritz J. E., Kennedy D. B.: Effectiveness of Neural Networks Types for Pre diction of Business Failure, Expert Systems with Applications, Vol. 9, no.4, ss. 503-512, 1995.
• [5] Daniels H., Kamp B.: Application of MLP Networks to Bond Rating and House Pricing, Neural Computing 6: Applications, No. 8, ss. 226-234, 1999.
• [6] Delahanty P.: Government using neural nels to snag tax cheaters, Computing Canada, No. 22, 1996.
• [7] Jo H., Han L: Bankrupicy prediction using case-based reasoning, neural networks, and discriminant analysis, Expert Systems with Applications, Vol. 13. no. 2, ss. 97-108, 1997.
• [8] Ohklson J.: Financial ratios and the probabilistic prediction of bankrupicy, Journal of Accounting Research, 18 (1), ss. 109-131, 1980.
• [9] Quah T.S., Srinivasan B.: Improving returns on stock investment through neural network selection, Expert Systems with Applications, No. 17, ss. 295- 301, 1999.
• [10] Serrano-Cinca C., Martin B., Gallizo J.: Artificial neural networks in financial statement analysis: ratios versus accounting data., L6th Annual Congress of the European Accounting Association, Turku, Finlandia, 1993.
• [11] Vellido A., Lisboa P.J.G., Vaughan J.: Neural networks in business, Expert Systems with Applications, No. 17, ss. 51-70, 1999.
• [12] Wallen J.: Neural Network has jump on old methods for rating poster sites but how did it do it? , Computergram International, No 2, 1995.
• [13] Zieliński J.: Inteligentne systemy w zarządzaniu. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2000.ow did it do it? , Computergram International, No 2, 1995.