Nacionalinės vertybinių popierių biržos LITIN indeksų prognozavimas dirbtinių neuroninių tinklų metodais

LTStraipsnio tikslas - informuoti apie atliekamus tyrimus aiškinantis dirbtinių neuroninių tinklų (DNT) galimybes prognozuoti Lietuvos Nacionalinės vertybinių popierių biržos (NVPB) indeksų LITIN, LITIN-A, LITIN-VVP vertes. DNT apmokomas remiantis praėjusių laikotarpių atitinkamų nacionalinių indeksų vertėmis, šalies makroekonominių rodiklių (nedarbo lygio, infliacijos, tarpbankinių palūkanų normų, terminuotų indėlių normų, gyventojų indėlių, investicijų portfelio, biudžeto pajamų, pini- 9U masės M2) bei kitų šalių (JAV - Dow Jones, ES - EUREX/DAX, Rusija - RTS) VP indeksų vertėmis. Atlikta Lietuvos VP indeksų entropijos bei koreliacijos analizė, leidžia daryti išvadas apie indeksų kitimo atsitiktinumo bei priklausomybės lygį ir galimybes nustatyti indeksų kitimą lemiančius ekonominius veiksnius. DNT testavimas parodo prognozavimo paklaidas įvairiais ateities laikotarpiais. DNT prognozė lyginama su standartiniais statistinės analizės prognozavimo rezultatais. Aptariama NVPB prognozės nauda investuojant į išskirstytos rizikos VP portfelį ar VP investicinį fondą. Nustatomi Lietuvos VP rinką labiausiai veikiantys ekonominiai veiksniai.

ENThe aim of this article is to inform about ongoing research on artificial neural networks [ANN] applications for prognoses of Lithuania National Stock Exchange indexes LITIN, LITIN-A, LITIN-VVP. Analysis for entropy shows accidentnest of the variations and correspondingly shows possibilities to find economic factors, which may influence Stock Exchange variations. Some indicators and indexes very clearly correlate with LITIN, LITIN-A, LITIN-VVP indexes. It helps to include such indicators in to the prediction models. ANN learning is executed by weighted values of past period corresponding indexes by country's macroeconomic indicators (like GNP, unemployment, inflation, interest rates and so on) and by other country's Stock Ex change indexes (USA - Dow Jones and S&P EU - Eurex, Russia - RTS). ANN prognoses show different errors for various periods. Comparison is made with standard statistical methods. Results of prognoses are discussed for use in investment to Stock Exchange portfolio or investment fund.