РОЛЬ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОМ МОДЕЛИРОВАНИИ И ПРИНЯТИИ ФИНАНСОВЫХ РЕШЕНИЙ
DOI:
https://doi.org/10.60078/2992-877X-2024-vol2-iss11-pp185-190Аннотация
В данной статье рассматривается трансформирующая роль нейронных сетей в эконометрике и принятии финансовых решений, подчеркивается их влияние на личные финансы, автоматизацию и взаимодействие человека с компьютером. Нейронные сети, вдохновленные структурой человеческого мозга, способны произвести революцию в этих секторах, повышая эффективность, точность и способности к принятию решений. В личных финансах они могут оптимизировать управление бюджетом, сбережениями и расходами с помощью автоматизированных моделей, таких как нейрон Маккалока-Питтса. В здравоохранении нейронные сети улучшают диагностические возможности и позволяют применять предиктивное лечение. В статье также рассматриваются применения нейронных сетей в эконометрике для анализа финансовых паттернов, обнаружения мошенничества и более эффективного управления рисками. Кроме того, рассматриваются этические вопросы, связанные с конфиденциальностью данных, безопасностью и предвзятостью в алгоритмическом принятии решений, подчеркивая важность ответственного развития. В конечном итоге делается вывод о том, что, несмотря на существующие трудности, преимущества интеграции нейронных сетей в эконометрические модели и финансовые системы значительны и необходимы для современных достижений.
Ключевые слова:
нейронные сети модель Маккалока-Питтса (MP нейрон) эконометрика личные финансы автоматизация бинарное принятие решений финансовое управление бюджетирование сбережения и траты доходы и расходы пороговая модель принятия решений машинное обучение финансовое благополучие предиктивный анализ структура принятия решенийБиблиографические ссылки
Maxmatqulov, G. O. X. (2023). Savdo xizmatlari tarmog ‘ini rivojlantirish masalalariga tizimli yondoshuv. Educational Research in Universal Sciences, 2(10), 175-182.
McCulloch, W. S., & Pitts, W. (1943). A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. The Bulletin of Mathematical Biophysics, 5(4), 115-133.
Mukhitdinov, K. S., & Rakhimov, A. M. Рroviding accommodation and food services to the population of the region. International Journal of Trend in Scientific Research and Development (IJTSRD), eISSN, 2456-6470.
Rakhimov, A. N., Makhmatkulov, G. K., & Rakhimov, A. M. (2021). Construction of econometric models of development of services for the population in the region and forecasting them. The American Journal of Applied sciences, 3(02), 21-48.
Raximov, A. N. (2023). Dehqon xo ‘jaliklari faoliyatining istiqbolli rivojlantirishga tasir etuvchi omillar. Экономика и социум, (3-2 (106)), 255-262.
Rumelhart, D. E., Hinton, G. E Schumaker, R. P., & Chen, H. (2009). Textual analysis of stock market prediction using breaking financial news: The AZFin text system. ACM Transactions on Information Systems (TOIS), 27(2), 1-19.., & Williams, R. J. (1986). Learning representations by back-propagating errors. Nature, 323, 533-536.
Schumaker, R. P., & Chen, H. (2009). Textual analysis of stock market prediction using breaking financial news: The AZFin text system. ACM Transactions on Information Systems (TOIS), 27(2), 1-19.
Xoliqulovich, J. A., Islomnur, I., & Normurodovich, M. S. (2023). Advanced control-goals and objectives. technologies of built-in advanced control in deltav APCS. Galaxy International Interdisciplinary Research Journal, 11(2), 357-362.
Жураев, Ф. (2021). Перспективные проблемы развития производство сельскохозяйственной продукции и их эконометрическое моделирование. Экономика И Образование, (4), 377-385.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.









