• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Модельный риск и базовые подходы к его численному измерению на примере моделей оценки рыночного риска
  • 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
25 августа 2026 г.
Исследователи ВШЭ сравнили рекомендательные алгоритмы по правилам спортивного турнира
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали подход, который помогает эффективнее подбирать рекомендательные алгоритмы. В нем разные методы попарно соревнуются, а по результатам всех поединков составляется общий рейтинг. Это помогает сократить число алгоритмов, которые нужно проверять при разработке новых сервисов, и сэкономить денежные и временные ресурсы.Исследование было представлено на  32-й конференции ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026).
20 августа 2026 г.
<a>Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».
19 августа 2026 г.
Ученые ВШЭ разработали алгоритм, позволяющий производить более надежные процессоры для ЦОД
Ученые из МИЭМ ВШЭ и Самарского университета создали алгоритм LRF-3D для автоматического обхода неработающих узлов в трехмерных сетях на кристалле. Благодаря своей иерархической организации он превосходит аналоги по быстродействию и точности пути, повышая надежность процессоров для использования в ЦОД, суперкомпьютерах и ИИ-вычислениях. Исходные коды алгоритмов и тестов опубликованы в открытом доступе.

 

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

?

Модельный риск и базовые подходы к его численному измерению на примере моделей оценки рыночного риска

Финансовый журнал. 2022. Т. 14. № 2. С. 91–112.
Нэвэла А. Ю., Лапшин В. А.

Модельный риск активно изучается как в академических кругах, так и в финансовой индустрии, однако общепринятого подхода к его измерению до сих пор не существует. В условиях разнообразия подходов к такой оценке и отсутствия среди них общепринятого выбор конкретного подхода становится особенно важным этапом моделирования и актуальной темой для исследований. Мы приводим обзор основных индикаторов, показателей и подходов к его количественному измерению, а затем сравниваем их на едином модельном примере. Объект исследования — различные способы количественного описания модельного риска, а предмет — согласованность и непротиворечивость их интерпретаций. Цель работы — эмпирически сравнить различные методы оценки модельного риска, продемонстрировав методологию его измерения для моделей рыночного риска по широкому ряду критериев. Для достижения поставленной цели используются методы анализа временных рядов и оценки параметров теоретических распределений по эмпирическим данным. В результате мы приводим перечень методов оценки модельного риска с примерами их применения на реальной практике, с конкретной интерпретацией результатов, показываем, что оценки по разным методам существенно разнятся как в интерпретации, так и в численных значениях, а также формулируем актуальные направления будущих исследований. Статья может быть полезна исследователям и специалистам-практикам, начинающим работу с модельным риском, для быстрого погружения в эту область.

Научное направление: Экономика и менеджмент
Язык: русский
Полный текст
DOI
Ключевые слова: рыночный рискстоимость под риском (Value-at-Risk)точностьконсервативностьмодельный рискметоды оценки модельного рискаэффективность оценок
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Модельные риски в задачах оценки финансовых рисков (2021)
Похожие публикации
VOLATILITY FORECASTING FROM ECONOMETRICS TO ARTIFICIAL INTELLIGENCE: A FOUR-STAGE REVIEW OF THE EVIDENCE PIPELINE FROM FORECAST ACCURACY TO PORTFOLIO PERFORMANCE
Лысенок Н. И., International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications 2026 Vol. 18 No. 18s P. 1406–1430
A volatility forecast becomes useful only after it has passed through four stages: a model produces it, a trading rule consumes it, a portfolio aggregates the result, and an investor evaluates that result against a utility function. Each stage has its own mature evaluation apparatus, and each is studied in isolation. This review traces the ...
Добавлено: 23 августа 2026 г.
Gender, performance, and prize money: a study of pay discrimination against female teams in eSports
Паршаков П. А., Humanities and Social Sciences Communications 2026 Vol. 13 No. 1 P. 1–7
Добавлено: 22 августа 2026 г.
Пересмотры ВВП: данные и оценка статистических свойств
Астафьева Е.В., Турунцева М. Ю., Экономический журнал Высшей школы экономики 2021 Т. 25 № 1 С. 65–101
В основе принятия своевременных экономико-политических решений и бизнес-планирования лежит мониторинг текущей ситуации и прогнозирование путей развития экономической активности, базу которых составляют официальные статистические оценки значений различных показателей. В этой связи переоценка данных и прогнозы, основанные на более ранних либо поздних оценках, потенциально могут повлечь за собой совершенно различные экономико-политические решения. Согласно официальной методике Росстата, публикуется ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Оценка качества краткосрочных прогнозов некоторых российских экономических показателей (апрель 2009 г. - май 2022 г.)
Астафьева Е., Турунцева М., Научный вестник ИЭП им. Гайдара.ру (электронный журнал) 2022 № 7 С. 32–35
В статье приводятся результаты анализа качественных свойств прогнозов некоторых показателей, ежемесячно публикуемых Институтом экономической политики имени. Е.Т. Гайдара в «Научном вестнике ИЭП им. Гайдара.ру» (далее – «прогнозы ИЭП»). Мы рассматриваем простейшие статистики (MAPE, MAE, RMSE) как прогнозов ИЭП, так и альтернативных прогнозов (наивных, наивных сезонных и прогнозов, построенных с использованием скользящего среднего). Помимо сравнительного анализа на основе ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Оценка качества краткосрочных прогнозов некоторых российских экономических показателей (апрель 2009 г. - май 2021 г.)
Астафьева Е., Турунцева М., Научный вестник ИЭП им. Гайдара.ру (электронный журнал) 2021 № 7 С. 32–35
В статье приводятся результаты анализа качественных свойств прогнозов некоторых показателей, ежемесячно публикуемых Институтом экономической политики имени. Е.Т. Гайдара в «Научном вестнике ИЭП им. Гайдара.ру» (далее – «прогнозы ИЭП»). Мы рассматриваем простейшие статистики (MAPE, MAE, RMSE) как прогнозов ИЭП, так и альтернативных прогнозов (наивных, наивных сезонных и прогнозов, построенных с использованием скользящего среднего). Помимо сравнительного анализа на основе ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Оценка качества краткосрочных прогнозов некоторых российских экономических показателей (апрель 2009 г. - ноябрь 2020 г.)
Астафьева Е., Турунцева М., Научный вестник ИЭП им. Гайдара.ру (электронный журнал) 2021 № 1 С. 32–35
В статье приводятся результаты анализа качественных свойств прогнозов некоторых показателей, ежемесячно публикуемых Институтом экономической политики имени. Е.Т. Гайдара в «Научном вестнике ИЭП им. Гайдара.ру» (далее – «прогнозы ИЭП»). Мы рассматриваем простейшие статистики (MAPE, MAE, RMSE) как прогнозов ИЭП, так и альтернативных прогнозов (наивных, наивных сезонных и прогнозов, построенных с использованием скользящего среднего). Помимо сравнительного анализа на основе ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Повышение качества прогнозирования простейшими методами комбинирования отдельных прогнозов
Астафьева Е.В., Турунцева М. Ю., Прикладная эконометрика 2024 Т. 74 № 2 С. 78–103
Комбинирование прогнозов считается наиболее простым способом улучшения каче‑ ства прогнозирования по сравнению с индивидуальными моделями. В данной работе проверяются возможности простейших методов комбинирования, таких как простое среднее и оценки на основе среднеквадратической ошибки прогнозов предыдущих пери‑ одов, для улучшения качественных характеристик краткосрочных прогнозов пяти по‑ казателей цен на ресурсы (нефть и металлы). В основе работы ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Анализ качества методов корректировки и комбинирования прогнозов внешнеторговых показателей
Астафьева Е.В., Турунцева М. Ю., Вестник Евразийской науки 2025 Т. 17 № 6
В работе исследуются возможности использования простых процедур корректировки и объединения прогнозов. Мы оцениваем влияние применения этих процедур (методов простой корректировки, простых и регрессионных методов комбинирования) на качество прогнозов показателей российского экспорта во все страны и импорта из всех стран. В общей сложности мы использовали четыре метода корректировки, 9 методов простого комбинирования и семь регрессионных методов. ...
Добавлено: 21 августа 2026 г.
Similar outputs, different positions: convergence and divergence in research activity of public and private universities in EU candidate countries
Матвеева Н. Н., Yudkevich M., Higher Education 2026 P. 1–20
Добавлено: 19 августа 2026 г.
Финансирование проектов «Пояс и Путь» и «Север Юг»: сравнительный анализ
Бирюкова О. В., Барзунов Д. А., Паутов А. В., Проблемы Дальнего Востока 2026 № 4
Фор­ми­ро­ва­ние но­вых тран­с­кон­ти­нен­таль­ных тран­с­порт­ных ар­те­рий уси­ли­ва­ет гео­эко­но­ми­че­с­кую кон­ку­рен­цию в Ев­ра­зии и тре­бу­ет вы­ра­бот­ки ус­той­чи­вых мо­де­лей ин­ве­сти­ци­он­но­го со­т­руд­ни­че­ст­ва. Ки­тай­ская ини­ци­а­ти­ва «По­яс и Путь» и Ме­ж­ду­на­род­ный Тран­с­порт­ный Ко­ри­дор «Се­вер-Юг» пред­ста­в­ля­ют со­бой раз­ли­ч­ные ин­сти­ту­ци­о­наль­ные кон­ст­рук­ции фи­нан­си­ро­ва­ния ин­ф­ра­стру­к­ту­ры, от­ли­ча­ю­щи­е­ся ис­то­ч­ни­ка­ми ка­пи­та­ла, сте­пе­нью цен­т­ра­ли­за­ции и ме­ха­низ­ма­ми рас­пре­де­ле­ния ри­с­ков. Цель ста­тьи за­клю­ча­ет­ся в срав­не­нии мо­де­ли фи­нан­си­ро­ва­ния двух про­ек­тов, оцен­ке их вза­и­мо­до­по­л­ня­е­мо­сти ...
Добавлено: 19 августа 2026 г.
La universidad de quinta generación Un paradigma centrado en la persona
Гаете С. М., Navarra: Eunsa, 2026.
«На пути к университету пятого поколения (5GU)» — это работа, в которой предлагается трансформационная модель управления для высших учебных заведений, способная ответить на вызовы в области устойчивого развития, цифровой рефлексии и совместного творчества с участием различных заинтересованных сторон. Начиная с исторического обзора — от «Университета 1.0», ориентированного на сохранение знаний, до «Университета 5.0», — в ...
Добавлено: 18 августа 2026 г.
Which Model Families Pay? Econometric, Gradient Boosting and Recurrent Neural Network Volatility Forecasts in Active Trading Strategies on the Russian Stock Market
Лысенок Н. И., International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications 2026 Vol. 18 No. 17s P. 533–549
Добавлено: 18 августа 2026 г.
Defining the Right Level of Risk in Organizational Innovation:Factors, Criteria, and Strategic Balance
Alena Bernyukevich, / Series WP BRP "Basic research program". 2025.
Добавлено: 17 августа 2026 г.
Мегаполисы как центры научно-технической деятельности и инновационно-экономического пространства Китая
Бернюкевич Т. В., Бернюкевич А. А., Сунь Я., Вестник Московского государственного строительного университета 2026 Т. 21 № 1 С. 122–134
Введение. Актуальность исследования мегаполисов как центров научно-технической деятельности и инновационно-экономического пространства Китая определяется необходимостью изучения механизмов реализации государственной политики в экономической и социальной сферах, анализа принципов управления экономическими системами и оценки методов стратегического менеджмента в контексте инновационного развития. Цель исследования — выявление параметров и основных направлений развития китайских мегаполисов как инновационных центров. Материалы и методы. Применены методы: восхождения от абстрактного ...
Добавлено: 17 августа 2026 г.
Государственная поддержка цифровой трансформации малых и средних предприятий в Индии
Шапошников С. В., Asia and Africa today 2025
Цифровая трансформация малых и средних предприятий (МСП) в Индии критически важна для повышения конкурентоспособности и улучшения экономических результатов. Она также помогает решить проблемы безработицы и регионального неравенства. Однако МСП сталкиваются с финансовыми трудностями, нехваткой цифровых навыков, сопротивлением изменениям и проблемами кибербезопасности. Авторы анализируют влияние правительственных инициатив, таких как Digital India, CGTMSE, Digital MSME Scheme и ...
Добавлено: 14 августа 2026 г.
Динамика производительности российских предприятий в 2018—2024 гг.
Бессонова Е. В., Мякишева С. М., Новиков С. В., Вопросы экономики 2026 № 8 С. 95–124
Проанализирована динамика совокупной производительности факторов (СПФ) на российских предприятиях в 2018—2024 гг., рассчитанная на базе оценок транслогарифмической производственной функции для 290 отраслей. Производственные функции оценивались с использованием подхода Ackerberg—Caves—Frazer на основании контрольной функции, чтобы учесть эндогенность и проблемы функциональной зависимости. Согласно нашим оценкам, СПФ (как простая средняя, так и средневзвешенная по добавленной стоимости) в добыче ...
Добавлено: 13 августа 2026 г.
Точность учебных целей и академическая успешность: панельное исследование на онлайн-курсе
Бойцов М. С., Адамович К. А., Гетман А. В. и др., Психологическая наука и образование 2026 Т. 31 № 2 С. 188–203
Постановка учебных целей является распространенной практикой в онлайн-обучении и рассматривается как один из факторов, способствующих учебной мотивации и успешности. Однако в существующих исследованиях нередко остаются вне внимания такие аспекты, как точность формулируемых целей и ее связь с предшествующим опытом обучающегося. В статье приводятся результаты исследования, направленного на установление характера взаимосвязи между точностью постановки обучающимися учебных ...
Добавлено: 5 мая 2026 г.
Model Risk for Acceptable, but Imperfect, Discrimination and Calibration in Basel PD and LGD Models
Пеникас Г. И., / Series Доклады Банка России "Серия докладов об экономических исследованиях". 2022. No. 92.
Добавлено: 10 ноября 2025 г.
Экономическая противоположность краткосрочного и долгосрочного инвестирования на фондовом рынке
Галанов В. А., Галанова А. В., Наука и практика. Научно-аналитический журнал РЭУ им. Г.В. Плеханова 2025 Т. 17 № 1(57) С. 27–34
Различия между краткосрочным и долгосрочным видами инвестирования на фондовом рынке имеют глубинную экономическую основу, по отношению к которой временной период выступает лишь как обобщающий признак, позволяющий отразить целостную и сложную гамму имеющихся между ними экономических различий, прежде всего с позиций их доходности и рисков. Длительность экономического отношения, лежащего в основе акций и облигаций, приводит к ...
Добавлено: 28 мая 2025 г.
Downside Market Risk: A Key Determinant of Cryptocurrency Returns
Кусляйкин А. В., Экономическая политика 2025 Т. 20 № 1 С. 30–55
Какую роль в формировании доходности криптовалют играет фактор риска синхронного падения — обесценения отдельных криптовалют и портфелей при падении рынка в целом? Ответу на этот вопрос посвящена настоящая работа. Исследование строится на недельных данных за 2014–2018 годы и охватывает свыше 900 криптовалют. Эмпирическая часть содержит регрессионный анализ, рассматривающий сразу три подхода к измерению систематического риска ...
Добавлено: 7 апреля 2025 г.
Временной риск-профиль опционов
Потапов А. И., Экономический журнал Высшей школы экономики 2024 Т. 28 № 1 С. 108–132
Оценка риска опционов в целях маржирования определяется на биржах с использованием коэффициентов чувствительности или фиксированных сценариев изменения риск-параметров. Подобные методы не могут точно оценить риск, так как не учитывают зависимость риска опционов от времени до исполнения. Эту зависимость необходимо принимать в расчет при моделировании ввиду изменчивости коэффициентов чувствительности с течением времени до исполнения и временной ...
Добавлено: 17 марта 2024 г.
Исследование эффективности тактического мышления у баскетболистов
Шансков М. А., Мельников Д. С., Фокин А. М., Вестник Томского государственного университета 2023 № 494 С. 163–171
Разработана и апробирована методика оценки тактического мышления у баскетболистов. Сделан вывод, что эффективность решения тактических задач у спортсменов высокой квалификации нарастает по мере усложнения условий тестирования, оказывающих на них мобилизующее воздействие по реализации функциональных резервов организма; у менее квалифицированных спортсменов отмечается снижение эффективности. ...
Добавлено: 10 февраля 2024 г.
Сравнение подходов к оценке риска со стороны центрального контрагента
Потапов А. И., Курбангалеев М. З., Экономический журнал Высшей школы экономики 2023 Т. 27 № 2 С. 196–219
При определении маржинальных требований для производных финансовых инструментов на бирже используются статистические модели оценки риска. Данные модели могут использовать грубые упрощения для ускорения и упрощения вычисления требований по открытым позициям. В число таких упрощений входят: ограничение набора учитываемых риск-факторов, использование простых функций распределения и предположение о нулевой или фиксированной корреляции между риск-факторами. В работе осуществлена ...
Добавлено: 7 июня 2023 г.
Скоринг в розничном кредитовании: распространенные ошибки и их стоимость
Маракуева М. А., Финансы и бизнес 2021 Т. 17 № 4 С. 3–17
В статье рассмотрены наиболее распространенные в банковской практике ошибки в построении скоринговых моделей оценки кредитного риска физических лиц. Для детального описания выбраны те из них, стоимость которых для банка с точки зрения формирования прибыли от кредитования является наиболее существенной. На примере логистической регрессии показана цена каждой из описываемых ошибок. Предложены решения, внедрение которых позволит избежать ...
Добавлено: 8 апреля 2023 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
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору