Прогнозирование финансовых пузырей (пример)

Материал из MachineLearning.

Версия от 20:38, 30 ноября 2010; Felagund (Обсуждение | вклад)
(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск

Содержание

Аннотация

Рассматривается метод прогнозирования финансовых пузырей на основании информации, данной экспертом о наличии пузырей во временных рядах. Предлагается способ синтеза и отбора признаков, описывающих временной ряд. Алгоритм основан на разметке интервалов роста и падения временного ряда и применении логистической регрессии для настройки параметров линейной модели и оценки ее качества. Проведен вычислительный эксперимент на данных о ценах на сырье с 1995 по 2010 год.

Постановка задачи

Дана выборка \{x^i,y^i\}, x^i=(x^i_1,\dots,x^i_T) \in R^T, {i=1\dots l} - временные ряды, размеченные экспертом. Для простоты будем считать, что длина всех рядов одинакова и равна T. Здесь целевая переменная y_i \in \{0,1\}: y_i=1, если в данном ряде есть пузырь, и y_i=0 иначе.

Предполагается, что временной ряд представляет из себя <<историю возникновения>> пузыря и сам пузырь (период раздувания и лопания). Период, который мы считаем историей, фиксируется экспертом или является параметром алгоритма.

Необходимо предложить признаковое описание временного ряда 
$$
g(x^i)=(g_1(x^i),\dots,g_n(x^i)).
$$
На основании этого описания требуется решить задачу классификации --- построить модель $f:R^w \times R^T \rightarrow \{0,1\}$, где $R^w$ - пространство параметров модели.

Задача разбивается на следующие этапы.

1. Порождение множества числовых признаков (g_1(x), \dots, g_N(x)), описывающих временной ряд.

2. Предложение критерия качества модели.

3. Выбор наилучшей модели.


Пути решения задачи

Не более 1/2 стр.

Смотри также

Литература

Данная статья является непроверенным учебным заданием.
Студент: Даниил Кононенко
Преподаватель: В.В.Стрижов
Срок: 24 декабря 2010

До указанного срока статья не должна редактироваться другими участниками проекта MachineLearning.ru. По его окончании любой участник вправе исправить данную статью по своему усмотрению и удалить данное предупреждение, выводимое с помощью шаблона {{Задание}}.

См. также методические указания по использованию Ресурса MachineLearning.ru в учебном процессе.

Личные инструменты