• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Multiple decision problem for stock selection in market network
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
22 мая 2026 г.
Лаборатория живых смыслов: как проект НИУ ВШЭ и СахГУ переосмысляет труд
Проект «Зеркальные лаборатории» НИУ ВШЭ — Пермь и Сахалинского государственного университета (СахГУ) изучает, как культура, среда и технологии формируют и меняют трудовые смыслы. Исследование объединяет индивидуальный опыт, профессиональные нормы, городские проблемы, творческие практики и цифровые условия труда. Руководитель Лаборатории междисциплинарных исследований по антропологии труда НИУ ВШЭ в Перми Лилия Пантелеева рассказала о работе проекта.
21 мая 2026 г.
«Пик глупости» и «долина отчаяния»: экономисты НИУ ВШЭ предложили объяснение эффекта Даннинга - Крюгера
Эффект Даннинга — Крюгера, который описывает резкий всплеск уверенности в своих силах у новичков и такое же стремительное ее падение при наборе опыта, объясняется особенностями процесса обучения и набора новых знаний. К такому выводу пришли сотрудник факультета экономических наук НИУ ВШЭ Андрей Ворчик вместе с независимым исследователем Муратом Мамышевым. Они разработали математическую модель процесса обучения и показали, как формируется и изменяется субъективная уверенность по мере накопления знаний и как  преподаватель может уменьшить «долину отчаяния» для ученика.
20 мая 2026 г.
«Еж» против «родственника»: ученые измерили, как мозг реагирует на неожиданные слова в живой речи
Российские нейрофизиологи с участием исследователей из НИУ ВШЭ показали, что изучать восприятие живой речи можно с помощью вызванных потенциалов. Они доказали, что метод применим не только к отдельным словам, но и к непрерывной речи. Оказалось, что слова, сильно отличающиеся по смыслу от предыдущего контекста, мозг обрабатывает дольше, а служебные слова анализирует в два этапа: сначала определяет их грамматическую роль, а затем на этой основе предсказывает следующее слово. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Human Neuroscience.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Multiple decision problem for stock selection in market network

P. 98–110.
Колданов П. А., Баутин Г. А.
Язык: английский
Полный текст
Ключевые слова: market graphconditional riskStatistical uncertaintyMarket network model

В книге

Learning and Intelligent Optimization.
Vol. 8426: Lectute Notes in Computer Science. , Switzerland: Springer, 2014.
Похожие публикации
Reliability of maximum spanning tree identification in correlation-based market networks
V. A. Kalyagin, A. P. Koldanov, P. A. Koldanov, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 2022 Vol. 599 Article 127482
Maximum spanning tree is a popular tool in market network analysis. Large number of publications are devoted to the maximum spanning tree calculation and its interpretation for particular stock markets. Usually one use market data to calculate Pearson correlations between stock returns and construct a compete weighted graph, where weights of edges are given by ...
Добавлено: 18 мая 2022 г.
RISK FUNCTION AND OPTIMALITY OF STATISTICAL PROCEDURES FOR IDENTIFICATION OF NETWORK STRUCTURES
Колданов П. А., Ученые записки Казанского университета. Серия: Физико-математические науки 2018 Vol. 160 No. 2 P. 317–326
Добавлено: 13 февраля 2019 г.
Использование возможностей фондовых рынков разных стран для инвестирования предприятиями временно свободных денежных средств
Визгунов А. Н., Глотов А. А., Трифонов Ю. В., В кн.: Инновационная экономика: регулирование и конкуренция. Материалы Десятой Международной научно-практической конференции, Нижний Новгород, 23–24 июня 2016 г.: Н. Новгород: Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, 2017. С. 520–524.
Финансовый менеджмент предприятий России в настоящее время имеет возможность использовать инстру- менты фондовых рынков различных стран для размещения временно свободных денежных средств. Хорошим вариантом являются инвестиции в фондовый рынок, похожий на хорошо известный рынок России. Наш анализ с использованием сетевой модели фондового рынка показал, что ни один из рынков оставшихся стран БРИК не похож на ...
Добавлено: 22 декабря 2017 г.
Исследование возможности классификации фондовых рынков различных стран с помощью сетевой модели
Визгунов А. Н., Наумова А. С., Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии 2016 № 3 С. 111–115
В условиях растущей глобализации финансовых рынков важным вопросом для исследования является, сохраняют ли рынки отдельных стран свое своеобразие в те- чение длительного времени, являются ли они отличными друг от друга. Мы используем в качестве модели сетевую модель фондового рынка и проводим ее анализ с помощью ней- ронных сетей. По результатам анализа сделан вывод о том, ...
Добавлено: 29 ноября 2016 г.
On some statistical procedures for stock selection problem
Колданов П. А., Калягин В. А., Баутин Г. А., Annals of Mathematics and Artificial Intelligence 2016 Vol. 76 No. 1 P. 47–57
Добавлено: 3 февраля 2015 г.
Statistical Uncertainty of Market Network Structures
Колданов П. А., Пардалос П. О., Замараев В. А., , in: DATA ANALYTICS 2014, The Third International Conference on Data Analytics.: [б.и.], 2014. P. 91–94.
Добавлено: 13 октября 2014 г.
Network Structure Ucertainty for Different Markets
Калягин В. А., Колданов П. А., Замараев В. А., Springer Optimization and Its Applications 2014 Vol. 100 P. 181–197
Добавлено: 13 октября 2014 г.
Measures of uncertainty in market network analysis
Kalyagin V.A., Koldanov A.P., Koldanov P.A. и др., Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 2014 Vol. 413 No. 1 P. 59–70
Добавлено: 19 июля 2014 г.
Сравнительный анализ фондового рынка России и стран БРИК на основе модели графа рынка
Визгунов А. Н., Глотов А. А., В кн.: XIV Апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества: в 4-х книгах. Книга 4.: М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2014. С. 382–393.
В статье предлагается методика сравнения фондовых рынков разных стран на основе модели графа рынка и применение этой методики для сравнения фондовых рынков стран БРИК. Рассматриваются акции крупнейших предприятий России, Бразилии, Индии и Китая, анализируется динамика изменения характеристик соответствующих графов рынков. В результате проведенного анализа показано, что хотя фондовые рынки рассмотренных стран демонстрируют следование общим тенденциям, ...
Добавлено: 31 марта 2014 г.
Применение модели графа доходностей для анализа фондового рынка
Визгунов А. Н., Трифонов Ю. В., Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Экономика и финансы 2013 Т. 1 № 6 С. 285–289
Представлены результаты анализа акций, торгующихся на бирже ММВБ, за 2007–2011 годы. Ис- пользована модель в виде графа, вершины которого представляют собой ценные бумаги, обращающие- ся на рынке, а ребра проведены в том случае, если значение меры близости ценных бумаг превышает заданный порог. В качестве меры близости авторами предлагается использовать количество периодов, когда доходности рассматриваемых ценных ...
Добавлено: 7 февраля 2014 г.
Comparative analysis of the BRIC countries stock markets using network approach
Arsenii Vizgunov, Andrey Glotov, Пардалос П. О., , in: Models, Algorithms, and Technologies for Network AnalysisVol. 59.: NY: Springer, 2013. Ch. 12 P. 191–201.
The paper presents the analysis of the network model referred to as market graph of the BRIC countries stock markets. We construct the stock market graph as follows: each vertex represents a stock, and the vertices are adjacent if the price correlation coefficient between them over a certain period of time is greater than or ...
Добавлено: 14 октября 2013 г.
Comparative Analysis of Two Similarity Measures for the Market Graph Construction
Bautin G. A., Калягин В. А., Колданов А. П., Springer Proceedings in Mathematics & Statistics 2013 Vol. 59 P. 29–41
Market graph is built on the basis of some similarity measure for financial asset returns. The paper considers two similarity measures: classic Pearson correlation and sign correlation. We study the associated market graphs and compare the conditional risk of the market graph construction for these two measures of similarity. Our main finding is that the ...
Добавлено: 27 сентября 2013 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору