Неустойчивая по начальным данным система

Технологии, о которых идет речь, основываются на нелинейных методах анализа экономической и финансовой информации. В условиях возрастающей неуправляемости мировых процессов в финансовой сфере традиционные (читай, линейные) методы все чаще оказываются неспособными распознать ключевые переломы в тенденциях рынка. Так было, например, в случаях с крахом фондового рынка в 1987 году или началом глубокого спада в экономике Великобритании. Разочарование в этих методах заставило вспомнить о некогда казавшейся невероятной идее, согласно которой изменение рыночных показателей во времени не есть чисто случайное блуждание, а размеры ожидаемых доходов и/или характеристики неустойчивости (волатильности) можно пытаться находить при помощи более мощных методов. Общей чертой новых методов является возможность распознавания образов и вывода обобщающих правил. Существенными составными частями нового подхода являются нейронные сети (сети компьютерных процессоров, взаимодействие которых построено по образцу процессов обучения, происходящих в человеческом мозге) и генетические алгоритмы (методы, в которых, исходя из большого набора первоначальных предположений, вырабатывают все более правильные представления о поведении рынка и, в конечном счете, более содержательные рабочие гипотезы). Про методы обоих видов говорят, что они управляются данными, в противоположность подходу, основанному на применении правил, который принят в экспертных системах. Системы, основанные на знаниях, обладают тем недостатком, что построенные на их основе методы торговли оказываются довольно негибкими. Наконец, совершенно новый взгляд на мир предлагает теория динамических систем или теория хаоса. С ее помощью в явлениях, ранее считавшихся случайными, удается обнаружить порядок или некоторую структуру. Основное предположение здесь состоит в том, что поведение системы есть результат множества нелинейных взаимодействий, вследствие чего даже небольшое изменение начальных данных может привести к совершенно другому дальнейшему поведению системы. Благодаря  [c.13]


Если малые погрешности в начальных условиях способны резко изменить намеченную траекторию, система называется неустойчивой по начальным данным. Если же, наоборот, погрешности начальных условий автоматически гасятся системой, она называется асимптотически устойчивой.  [c.373]

Опыт многих стран показывает, что жесткое следование той или иной теоретической концепции не всегда приводит к ожидаемым результатам, более того, результаты, полученные в разных условиях, могут сильно различаться. По сути, это означает, что разные начальные данные и внешние условия могут приводить к принципиально иному сценарию развития, чем ожидается . Отсюда важный в методологическом отношении вывод. В условиях, когда система переживает глубокую трансформацию и находится в неравновесном состоянии, чрезвычайно важным при выборе регулирующих инструментов становится учет тенденций собственного движения системы, анализ ее реакции на внешние воздействия. Принимая во внимание действие случайных факторов (особенно в периоды усиления неустойчивости), следует проявлять осторожность при экстраполяции предшествующих тенденций развития, особенно при использовании чужого опыта, не учитывающего конкретных условий территории.  [c.210]


Экономико-математический словарь Изд.5 (2003) -- [ c.373 ]