?
Markov Chains in Modelling of the Russian Financial Market
P. 233–251.
Баутин Г. А., Калягин В. А.
Язык:
английский
В книге
Issue 70. , Dordrecht, L., Heidelberg, NY: Springer, 2012.
Сизых Н. В., Сизых Д. С., , in: 2025 18th International Conference on Management of Large-Scale System Development (MLSD).: IEEE, 2025. P. 1–4.
В данной работе рассматриваются методы анализа структурных изменений в инвестиционных портфелях и предлагаются новые подходы к оценке оборота и эффективности их ребалансировки. Цель исследования – систематизировать и адаптировать статистические показатели структурных сдвигов для анализа динамики портфелей ценных бумаг, а также разработать методики оценки доли изменений в процессе ребалансировки и ее эффективности с помощью коэффициента Шарпа. ...
Добавлено: 1 февраля 2026 г.
Речмедина С. А., Ханиев А., Сухих В. В., Вестник Московского университета. Серия 6: Экономика 2025 Т. 60 № 3 С. 40–62
Периоды высокой волатильности на рынке помещают инвесторов в ситуацию, когда обычные методы принятия решений не так надежны. Чтобы повысить доход- ность, участникам рынка нужно понимать, какие факторы играют большую роль при формировании портфеля. В статье проводится анализ детерминант доходности российских акций в период вспышки Covid-19 и роста геополитической напряженно- сти 2022 года. Задачей исследования является ...
Добавлено: 11 декабря 2025 г.
Проанализированы информационная ценность и прогнозная способность сентимента частных инвесторов, сформированного под воздействием новостных потоков и публикаций в социальных медиа, для динамики российского фондового рынка. Оценена информационная ценность и прогнозная способность индикаторов сентимента, рассчитанных с использованием модели FinBERT, на ключевые показатели фондового рынка: доходность акций, объем торгов, волатильность и индекс МосБиржи. Эмпирическая база исследования включает данные ...
Добавлено: 2 декабря 2025 г.
Магазев А. А., Касенов А. А., Трапезников Е. В., Моделирование, оптимизация и информационные технологии 2024 Т. 12 № 2 (45)
В работе представлено описание марковской модели кибератак как метода анализа защищенности информации в автоматизированных системах. На основе представленной модели в работе дается описание двух метрик безопасности – среднего времени до отказа безопасности (среднее число переходов между состояниями в соответствующей марковской цепи до ее первого попадания в одно из поглощающих состояний) и среднего риска при отказе ...
Добавлено: 26 сентября 2025 г.
Люлько Я. А., Theory of Probability and Its Applications 2012 Vol. 56 No. 1 P. 140–149
Добавлено: 28 августа 2024 г.
Назарова В. В., Чуракова И. Ю., Suvorova M., The Journal of the New Economic Association 2024 No. 2 (63) P. 117–143
В данном исследовании изучается реакция российского фондового рынка на последствия пандемии COVID-19 для компаний разных отраслей. Для оценки влияния в исследовании использован событийный анализ и метод вейвлет-преобразований. По результатам исследования было определено, что в целом российский фондовый рынок негативно отреагировал на последствия пандемии, однако реакция на первый случай выявления COVID-19 была сильнее, чем реакция на ...
Добавлено: 1 июля 2024 г.
Ружанская Л. С., Войтенков В. А., Уразбаева А. Р. и др., Journal of Corporate Finance Research 2022 Vol. 16 No. 2 P. 44–55
Добавлено: 29 декабря 2023 г.
Fedotov I. A., A. S. Khritankov, Obidare M. D., Programming and Computer Software 2023 Vol. 49 No. 5 P. 448–454
Добавлено: 9 октября 2023 г.
A.I. Nurieva, A.Yu. Veretennikov, Reliability: Theory & Applications 2022 Vol. 17 No. 4(71) P. 521–529
Добавлено: 8 октября 2023 г.
E. M. Khayrov, V. A. Prosvirov, Platonova A., , in: Distributed Computer and Communication Networks: Control, Computation, Communications: 25th International Conference, DCCN 2022, Moscow, Russia, September 26–29, 2022, Revised Selected Papers.: Switzerland: Springer, 2022. Ch. 13 P. 161–175.
Добавлено: 19 мая 2023 г.
Добавлено: 16 января 2023 г.
Царев А. С., Хайров Э. М., Гайдамака Ю. В. и др., Системы и средства информатики 2021 Т. 31 № 2 С. 16–25
Индустриальный интернет вещей стал одной из ключевых концепций четвертой промышленной революции — нового подхода к построению промышленных процессов с использованием новейших технологий. Однако для планирования и выстраивания новых автоматизированных процессов необходимо понимать характеристики и ограничения, возникающие из-за технических особенностей системы. Для решения этой задачи в одном из сценариев использования промышленного интернета вещей предлагается математическая модель протокола многостанционного доступа с ...
Добавлено: 12 декабря 2022 г.
Minsk: [б.и.], 2022.
Добавлено: 27 октября 2022 г.
Добавлено: 13 ноября 2019 г.
Добавлено: 31 октября 2019 г.
Лозинская А. М., Салтыкова А. Д., , in: Proceedings of the Fifth International Workshop on Experimental Economics and Machine Learning (EEML 2019),Perm, Russia, September 26, 2019Vol. 2479.: CEUR Workshop Proceedings, 2019. P. 32–45.
Добавлено: 23 октября 2019 г.
Agata M. Lozinskaia, Anastasiia D. Saltykova, / NRU Higher School of Economics. Series FE "Financial Economics". 2019. No. 77.
Добавлено: 16 октября 2019 г.
Теплова Т. В., Ruzanov D., Engineering Economics 2019 Vol. 30 No. 1 P. 32–40
Добавлено: 6 марта 2019 г.