Зміст |
Автори:
Ана Негованович, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6667-0734 Магістр з економіки, викладач факультету біотехнології в Загребі; факультет економіки та туризму, Університет ім. Я. Добрили в Пулі, Хорватія
Сторінки: 58-71
Мова: Англійська
DOI: https://doi.org/10.21272/fmir.5(2).58-71.2021
Отримано: 25.04.2021
Прийнято: 23.05.2021
Опубліковано: 25.06.2021
Завантажити: |
Перегляди: |
Завантаження: |
|
|
|
Розширена анотація українською мовою
Механізми прийняття фінансових рішень це комплексна міждисциплінарна задача, що передбачає дослідження різних аспектів таких дисциплін, як: математика, соціологія, психологія, економіка, політологія, штучний інтелект, неврологія та фізика. Традиційна теорія прийняття рішень передбачає формалізацію поведінки економічного суб’єкта при дотриманні сукупності певних аксіом. Процес прийняття фінансових рішень формує передумови до дослідження взаємозв’язку роботи мозку людини, генетичних аспектів, філогенетики та штучних та нейронних мереж під час здійснення фінансової торгівлі. Це дозволить знайти найкращі комбінації значень параметрів у фінансовій торгівлі, включаючи їх у моделі штучних нейронних мереж для вибору акцій та ідентифікації трейдера. Мета даного дослідження полягає у прийнятті фінансових рішень на основі синергії роботи мозку, генетики, філогенетики та штучних нейронних мереж, зосереджуючись на відкритті нових основ. Дослідження аспектів прийняття рішень, визначення архітектури систем прийняття рішень в даній статті здійснено в наступній логічній послідовності: визначено роль роботи мозку під час прийняття рішень в контексті аналізу особливостей нейронауки; висвітлені алгоритми взаємодії людини з автоматизованими системами при прийнятті рішень, зокрема детально вивчені генетичні алгоритми прийняття фінансових рішень, які є унікальним способом вирішення комплексних завдань шляхом використання сил природи; досліджено особливості роботи штучних нейронних мереж або модельованих нейронних мереж; проаналізовано специфіку роботи машин векторної допомоги, які разом зі штучними нейронними мережами використовуються для прогнозування цін на акції та їх зміни; досліджено взаємозв’язок між квантовою фізикою, комп’ютерами та поведінкою економічних суб’єктів на фінансовому ринку.
Ключові слова: прийняття фінансових рішень, мозок, генетика, філогенетика, нейронні та квантові мережі.
Класифікація JEL: A19, O16, O33, G41.
Цитувати як: Njegovanović, A. (2021). How Do We Decide? Thought Architecture Decision Making?. Financial Markets, Institutions and Risks, 5(2), 58-71. https://doi.org/10.21272/fmir.5(2).58-71.2021
Ця стаття публікуються за ліцензією Creative Commons Attribution International License
Список використаних джерел
- Aerts, D. (2002). Being and change: Foundations of a realistic operational formalism. In D. Aerts, M. Czachor, & T. Durt (Eds.), Probing the structure of quantum mechanics: Nonlinearity, nonlocality, probability and axiomatics. Singapore: World Scientific, 71–110. [Link]
- Aerts, D. (2009). Quantum structures in cognition. Journal of Mathematical Psychology, 53, 314–348. [CrossRef]
- Aerts, D., & Aerts, S. (1995). Applications of quantum statistics in psychological studies of decision processes. Foundations of Science, 1, 85-97. [CrossRef]
- Andersen, R. A. (1995). Encoding of intention and spatial location in the posterior parietal cortex. Cereb. Cortex, 5, 457–469. [CrossRef]
- Anderson, P. W. (1972). More is different. Science 177, 393–396. [Google Scholar]
- Aziz R, Verma C, Srivastava N (2018) Artificial neural network classification of high dimensional data with novel optimization approach of dimension reduction. Ann Data Sci 5(4):615–635. [Google Scholar]
- Blackburn, S. (1999). Think. Oxford: Oxford University Press. ISBN: 9780192100245
- Bogacz, R., Brown, E., Moehlis, J., Holmes, P., and Cohen, J. D. (2006). The physics of optimal decision making: a formal analysis of models of performance in two-alternative forced-choice tasks. Psychol. Rev. 113, 700–765. [Google Scholar]
- Bok, H. (1998). Freedom and Responsibility. Princeton: Princeton University Press. [Google Scholar]
- Born, R. T., and Bradley, D. C. (2005). Structure and function of visual area MT. Annu. Rev. Neurosci. 28, 157–189. [Google Scholar]
- Braga AP, Carvalho ACPLF, Ludermir TB (2000) Redes neurais artificiais: teoria e aplicações, 2nd edn. Editora, Rio de Janeiro. [Link]
- Britten, K. H., Shadlen, M. N., Newsome, W. T., and Movshon, J. A. (1992). The analysis of visual motion: a comparison of neuronal and psychophysical performance. J. Neurosci. 12, 4745–4765. [Google Scholar]
- Chen, X., Gao, P. (2019). Path planning and control of soccer robot based on genetic algorithm. J Ambient Intell Human Comput. [CrossRef]
- Chen, JiaWang, et al. (2008). Research on fuzzy control of path tracking for underwater vehicle based on genetic algorithm optimization. Ocean Engineering 156, 217–223. [Google Scholar]
- Cooper JC (1999) Artificial neural networks versus multivariate statistics: an application from economics. J Appl Stat 26(8):909–921. [CrossRef]
- Colby, C. L., and Goldberg, M. E. (1999). Space and attention in parietal cortex. Annu. Rev. Neurosci. 22, 319–349. [Google Scholar]
- Crick, F. (1994). The Astonishing Hypothesis: The Scientific Search for the Soul. New York: Charles Scribner’s Sons. [Link]
- Deaner, R. O., Khera, A. V., and Platt, M. L. (2005). Monkeys pay per view: adaptive valuation of social images by rhesus macaques. Curr. Biol. 15, 543–548. [Google Scholar]
- Dennett, D. (1984). I could not have done otherwise – so what. J. Philos. 81, 553–567. [Link]
- Ditterich, J., Mazurek, M., and Shadlen, M. N. (2003). Microstimulation of visual cortex affects the speed of perceptual decisions. Nat. Neurosci. 6, 891–898. [CrossRef]
- Drugowitsch, J., Moreno-Bote, R., Churchland, A. K., Shadlen, M. N., and Pouget, A. (2012). The cost of accumulating evidence in perceptual decision making. J. Neurosci. 32, 3612–3628. [Google Scholar]
- Faisal, A. A., Selen, L. P., and Wolpert, D. M. (2008). Noise in the nervous system. Nat. Rev. Neurosci. 9, 292–303. [Google Scholar]
- Frankfurt, H. G. (1971). Freedom of the will and the concept of a person. J. Philos. 68, 5–21. [Google Scholar]
- Gazzaniga, M. S. (2011). Who’s in Charge? New York: Harper Collins. [Google Scholar]
- Lo Bosco. (2001). A genetic algorithm for image segmentation, Proceedings 11th International Conference on Image Analysis and Processing, Palermo, 262–266.
- Glimcher, P. (2003). Decisions, Uncertainty, and the Brain: The Science of Neuroeconomics. Cambridge, MA: MIT Press. ISBN 0-262-07244-0. [Google Scholar]
- Gold, J. I., and Shadlen, M. N. (2002). Banburismus and the brain: decoding the relationship between sensory stimuli, decisions, and reward. Neuron 36, 299–308. [CrossRef]
- Gold, J. I., and Shadlen, M. N. (2007). The neural basis of decision making. Annu. Rev. Neurosci. 30, 535–574. [Google Scholar]
- Greene, J., and Cohen, J. (2004). For the law, neuroscience changes nothing and everything. Philos. Trans. R. Soc. Lond. B Biol. Sci. 359, 1775–1785. [Google Scholar]
- Hanks, T. D., Ditterich, J., and Shadlen, M. N. (2006). Microstimulation of macaque area LIP affects decision-making in a motion discrimination task. Nat. Neurosci. 9, 682–689. [Google Scholar]
- Hanks, T. D., Kiani, R., and Shadlen, M. N. (2009). A neural correlate of the tradeoff between the speed and accuracy of a decision, in Neuroscience Meeting Planner (Chicago, IL: Society for Neuroscience). [CrossRef]
- Hanks, T. D., Mazurek, M. E., Kiani, R., Hopp, E., and Shadlen, M. N. (2011). Elapsed decision time affects the weighting of prior probability in a perceptual decision task. J. Neurosci. 31, 6339–6352. [CrossRef]
- Huang, J., You, X. Y., Liu, H. C., & Si, S. L. (2019). New approach for quality function deployment based on proportional hesitant fuzzy linguistic term sets and prospect theory. International Journal of Production Research, 57(5), 1283–1299. [Google Scholar]
- Khashei M, Bijari M (2010) An artificial neural network (p, d, q) model for timeseries forecasting. Expert Syst Appl 37(1):479–489. [CrossRef]
- Mohammed, Mazin Abed, et al. (2017). Solving vehicle routing problem by using improved genetic algorithm for optimal solution. Journal of computational science, 21, 255–262. [Google Scholar]
- Olson DL, Shi Y, Shi Y (2007) Introduction to business data mining, vol 10. McGraw-Hill/Irwin Englewood Cliffs, New York. ISBN 0-02-389340-0. [Google Scholar]
- Pang, Q., Wang, H., & Xu, Z. S. (2016). Probabilistic linguistic term sets in multi-attribute group decision making. Information Sciences, 369, 128–143. [CrossRef]
- Podsiadlo M, Rybinski, H. (2016). Financial time series forecasting using rough sets with time-weighted rule voting. Expert Syst Appl 66:219-233. [Google Scholar]
- Rath, Asita Kumar, et al. (2019). Path optimization for navigation of a humanoid robot using hybridized fuzzy-genetic algorithm. International Journal of Intelligent Unmanned Systems. [Google Scholar]
- Ren, P. J., Hao, Z. N., Zeng, X., & Xu, Z. S. (2020). Decision models based on incomplete hesitant fuzzy linguistic preference relation with application to site section of hydropower stations. IEEE Transcations on Engineering Management. IEEE Transactions on Engineering Management. [Link]
- Saini, A., Sharma, A. (2019). Predicting the unpredictable: an application of machine learning algorithms in Indian stock market. Ann Data Sci 6, 1–9. [Google Scholar]
- Shi, Y., Tian Y., Kou, G., Peng, Y., Li, J. (2011). Optimization based data mining: theory and applications. Springer, Berlin. [Google Scholar]
- Shi, Y. (2014). Big data: history, current status, and challenges going forward. Bridge, 44(4), 6–11. [Google Scholar]
- Tkáč M, Verner, R. (2016). Artificial neural networks in business: two decades of research. Appl Soft Comput 38:788–804. [CrossRef]
- Xu, Z., Shi, Y. (2015). Exploring big data analysis: fundamental scientific problems. Ann Data Sci, 2(4), 363–372. [Google Scholar]
- Wang, J., et al. (2016). Multi-offspring genetic algorithm and its application to the traveling salesman problem. Applied Soft Computing 43 415–423. [CroosRef]
|