Neural Networks in Finance
This
document is prepared for describing the basic idea of Neural Networks in Finance. It is
the outline of a minicourse in the University of Brasilia in June of 2000.
Li Weigang, Brasilia,
May, 2000.
Curso de Métodos Quantitativos à Gestão Empresarial Introdução às Redes Neurais Artificial -- à Gestão Empresarial
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| Updated at 05/12/2000 |
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1. Introdução
1.1 O Que São Redes Neurais Artificiais
1.2 Um Breve Histórico
1.3 Neurônio e Neurônio Artificial
1.4 Características Gerais das Redes Neurais
1.5 Revisão sobre Aplicação
2. Redes com Aprendizado Supervisionado 2.1 Modelo de McCulloch-Pitts2.2 Adaline
2.3 Perceptron.
2.4 Perceptron Multi-Camadas (MLP)
2.5 Algoritmo de RetroPropagação de Erros
3. Redes com Aprendizado Não-Supervisionado
3.1 Características Gerais das Redes com Aprendizado Não-Supervisionado4. Desenvolvimento de Aplicações3.2 Alguns Princípios Intuitivos de Auto-Organização
3.3 Aprendizado Competitivo
3.4 O Modelo de Willshaw e von der Malsburg
3.5 A Rede de Kohonen
3.6 A Camada de Kohonen
3.7 A Lei de Aprendizado de Kohonen
3.8 O Algoritmo de Treinamento
4.1 Software/Toolbox
4.2 Coleta de dados e separação em conjuntos
4.3 Configuração da rede
4.4 Treinamento
4.5 Teste
4.6 Integração
5. Aplicações nos Financeiro e Administração
5.1 RNA para Previsão de Vendas do Sistema de Informação do Jogo de Empresas
5.2 RNA em Problemas de Administração de Empresas
5.3 RNA em Avaliação de Crédito Financeiro
Bibliografias
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Brazil
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