На рисунке 4.49 показано изменение ошибки прогнозирования, которая составляет в среднем 3%. Для эмитента – «Сбербанк» проанализировав общую тенденцию развития можно выделить два временных интервала 1998-2001 и конец 2001 – 2003. Поэтому в целях получения адекватных прогнозов рассмотрен второй период (примерно 405 значений временного ряда). Выбрана оптимальная структура нейронной сети со следующими показателями: тип – MLP; трехслойная структура: 1 входных нейронов – 13 нейронов скрытого слоя – 1 выходной нейрон (таблица 4.5).

Рисунок 4.50. Изменение ошибки прогнозирования в процессе обучения нейронной сети для курса акций «Сбербанк»

Однако возможно использование сети типа – MLP; четырехслойная структура: 1 входных нейрона – 15 нейронов 1-го скрытого слоя – 13 нейронов 2-го скрытого слоя – 1 выходной нейрон (таблица 4.6). На рисунке 4.50 показано изменение ошибки прогнозирования, которая составляет в среднем 2%.

Можно видеть, что наблюдается рост величины ошибки для последних тестовых значений временного ряда. Это свидетельствует о том, что величина обучающей выборки имеет не достаточное количество данных, однако такой рост ошибки не приведет к росту ошибок прогнозирования НС и составит в среднем 3-7%.

Исследование нейросетевых структур для курсов акций ОАО «Ростелеком», ОАО «Лукойл», «Сбербанк» 7