?
Application of Fuzzy Asymmetric GARCH-Models to Forecasting of Volatility of Russian Stock Market
P. 286–294.
Лепский А. Е., Suevalov A.
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Ионцев М. А., Инновации и инвестиции 2025 № 7 С. 43–46
В статье рассматривается волатильность цифровой валюты BTC на фоне показателей волатильности традиционных ценных бумаг. Проведен сравнительный анализ, в ходе которого выявлено, что уровень ценовой нестабильности ВТС в целом сопоставим с волатильностью ряда акций и других финансовых инструментов. Особое внимание уделяется факторам, влияющим на динамику курсовой стоимости цифровой валюты, включая рыночную ликвидность, регуляторные риски, влияние новостного ...
Добавлено: 10 ноября 2025 г.
Солдатова А. О., Финансы, деньги, инвестиции (Россия) 2025 № 2 С. 27–36
Статья посвящена исследованию особенностей и преимуществ инвестирования по исламскому индексу. Рассматриваются принципы исламских финансов, отличительные черты исламских индексов и методика их расчета. Проведен анализ отраслевой структуры глобального исламского индекса. Описаны этапы формирования инвестиционного портфеля, соответствующего нормам ислама, включая выбор компаний, оценку их финансовой устойчивости и мониторинг позиций. Особое внимание уделено концепции «всепогодного» портфеля, позволяющего снижать ...
Добавлено: 8 июля 2025 г.
Свиязов В. А., Control Sciences 2022 No. 6 P. 21–28
Добавлено: 6 декабря 2023 г.
Свиязов В. А., Экономический журнал Высшей школы экономики 2023 Т. 27 № 3 С. 412–434
В настоящей работе рассматривается задача прогнозирования волатильности с учетом и без учета эффекта сезонности (эффекта выходного дня). Таким образом, существование эффекта выходного дня понимается в следующем смысле: дают ли модели, включающие сезонность, лучшие прогнозы по сравнению с моделями, не включающими сезонность. Представлена нечеткая модель GARCH, в которой учитывается эффект недельной сезонности. Модель является аналогом обычной ...
Добавлено: 28 октября 2023 г.
D. A. Borzykh, A. A. Yazykov, Mathematical Models and Computer Simulations 2023 Vol. 15 No. 4 P. 654–659
Добавлено: 15 октября 2023 г.
Добавлено: 22 сентября 2021 г.
Костырка А. В., Малахов Д. И., Прикладная эконометрика 2021 Т. 61 С. 110–139
В данной работе рассматриваются два популярных метода для выявления структурных сдвигов в волатильности доходностей: ICSS-алгоритм и оценивание методом наименьших квадратов (МНК). Показано, что ICSS-алгоритм чувствителен ко многим характеристикам рядов и использование асимптотических критических значений не всегда обоснованно. В сравнительных симуляциях МНК более точно оценивал количество и время сдвигов, особенно, когда их несколько. При анализе реальных ...
Добавлено: 20 апреля 2021 г.
Теплова Т. В., Томтосов А. Ф., Quarterly Review of Economics and Finance 2021 No. 80 P. 210–223
Добавлено: 11 февраля 2021 г.
Bukhvalov A., Лукьянова А. Е., Nikulin E. и др., Russian Management Journal 2018 No. 16(3) P. 393–406
Добавлено: 25 ноября 2020 г.
Добавлено: 28 сентября 2020 г.
Juan Carlos M., Maria Victòria S. R., Рудченко В. Н., Administrative Sciences 2020 Vol. 10 No. 3 P. 1–24
Добавлено: 9 сентября 2020 г.
Борзых Д. А., Языков А. А., Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 10. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления 2020 Т. 16 № 1 С. 19–30
В литературе существуют три хорошо известных CUSUM-метода обнаружения структурных сдвигов в стандартных GARCH-моделях. Несмотря на то, что эти алгоритмы первоначально были разработаны применительно к стандартным GARCH-моделям, имеются теоретические основания считать, что перечисленные CUSUM-методы
применимы к обнаружению структурных сдвигов в EGARCH-моделях. Более того,
в некоторых работах можно встретить использование этих алгоритмов по отношению
к EGARCH-моделям при обнаружении структурных сдвигов ...
Добавлено: 15 апреля 2020 г.
Борзых Д. А., Языков А. А., Прикладная эконометрика 2019 Т. 54 С. 90–104
В работе предложен новый метод обнаружения единичного структурного сдвига в GARCH(1,1)-модели, основанный на статистике Колмогорова–Смирнова. Данный метод будем обозначать KS. Хорошие свойства предлагаемого метода подкрепляются численными экспериментами по методу Монте-Карло. Метод сопоставляется с тремя хорошо известными CUSUM-методами обнаружения структурных сдвигов в GARCH-моделях: (Kokoszka, Leipus, 1999), (Inclán, Tiao, 1994) и (Lee et al., 2004), которые далее ...
Добавлено: 28 марта 2019 г.
Puzzling Premiums on FX Markets: Carry Trade, Momentum, and Value Alone and Strategy Diversification
Микова Е. С., Теплова Т. В., Munir Q., Emerging Markets Finance and Trade 2020 Vol. 56 No. 1 P. 126–148
Добавлено: 22 января 2019 г.
Juan Carlos M., Maria Victòria S. R., Рудченко В. Н., Fuzzy Economic Review 2018 No. 23 P. 63–85
Добавлено: 15 января 2019 г.
Konstantin Y. Degtiarev, Borisov M., International Journal of the Analytic Hierarchy Process 2018 Vol. 10 No. 3 P. 447–468
Добавлено: 20 декабря 2018 г.
Елисеев А. В., Силаев А. М., В кн.: Системное моделирование социально-экономических процессов: труды 40-ой Юбилейной международной научной школы-семинара имени академика С.С. Шаталина.: Воронеж: Истоки, 2017. С. 432–435.
На примере суточных доходностей индекса Доу-Джонса произведена оценка параметров эконометрических моделей класса GARCH, EGARCH и GJR-GARCH. По ее результатам наилучшим образом показали себя асимметричные модели с негауссовым распределением стандартизованных инноваций. Для данных моделей были построены прогнозы условной дисперсии доходностей, а также кривые влияния предыдущих шоков на волатильность индекса. В то же время, согласно проведенному бэк-тестингу ...
Добавлено: 31 октября 2018 г.
Борзых Д. А., Хасыков М. А., Прикладная эконометрика 2018 Т. 51 С. 126–139
В работе предложен гибридный алгоритм обнаружения моментов структурных сдвигов в классе кусочно-заданных GARCH(1,1)-моделей. Данный алгоритм состоит из двух шагов. На первом шаге с помощью KL-ICSS алгоритма, основанного на работах (Kokoszka, Leipus, 1999) и (Inclán, Tiao, 1994), обнаруживаются моменты структурных сдвигов. На втором шаге с помощью некоторого варианта метода максимального правдоподобия уточняются найденные на первом шаге ...
Добавлено: 9 сентября 2018 г.
Богданова Т. К., Биджоян Д. С., Неклюдов Д. Ю., Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки 2018 Т. 11 № 4 С. 70–84
В работе предложены подход, позволяющий классифицировать коммерческие банки на банки, у которых велика вероятность отзыва лицензии, и надежные банки, а также информационно-логическая модель определения группы банков (или одного банка) из числа надежных, являющихся привлекательными для вложения инвестиций. Вероятность отзыва лицензии оценивалась с помощью логистической регрессионной модели на основе информационной базе исследования, состоящая из 17559 наблюдений ...
Добавлено: 25 июня 2018 г.
Борзых Д. А., Хасыков М. А., Языков А. А., Труды Московского физико-технического института 2017 Т. 9 № 3 С. 115–121
В работе предложен новый метод обнаружения структурных сдвигов для GARCH-моделей, названный авторами V-MLR. С помощью двух численных экспериментов, состоящих из 10 000 испытаний каждый, предлагаемый нами V-MLR-метод сопоставляется с хорошо известным CUSUM-методом. В первом эксперименте с одним структурным сдвигом V-MLR-метод обнаружил правильное число структурных сдвигов в 91% случаев, а CUSUM — в 85% случаев. При ...
Добавлено: 12 июля 2017 г.