Первая статья посвящена описанию применения нейросетевых алгоритмов наряду со стандартными методами линейного и нелинейного регрессионных анализов, нелинейного программирования к прогнозированию рыночных тенденций и оптимальному распределению свободных средств банка между различными рынками и различными инструментами рассматриваемого рынка на примере программного продукта "Аналитик", успешно используемого в Промстройбанке России.
Вторая статья статья посвящена описанию применения моделей, полученных в рамках теории детерминированного хаоса, к прогнозированию тенденций финансовых рынков. Данные модели являются нелинейными функциями, и задача аппроксимации ими искомой зависимости прогнозируемой величины от некоторого набора критериев может быть успешно решена с помощью различных нейросетевых алгоритмов.
