• 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
  • Метод обнаружения структурного сдвига в модели авторегрессионной условной гетероскедастичности: случай распределения Стьюдента
  • 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
15 мая 2026 г.
В НИУ ВШЭ разрабатывают нейросеть для сферы науки и инноваций
Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.
15 мая 2026 г.
Стартовал совместный спецпроект бренд-медиа Вышки IQ Media и iFORA ИСИЭЗ
В мае 2026 года стартовал научно-популярный проект «Искусственный интеллект: технологии, данные и будущее», который стал результатом работы двух команд — проекта iFORA Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ и редакции бренд-медиа IQMedia. Медийно-аналитический спецпроект посвящен современному развитию искусственного интеллекта и аналитике больших данных.
14 мая 2026 г.
<a>Ученые ФКН ВШЭ представили работы в сфере ИИ и биоинформатики на ICLR 2026
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭи студенты трека «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика» приняли участие в международной конференции ICLR — одном из самых авторитетных мировых форумов в области машинного обучения и представления данных. В этом году конференция состоялась в Рио-де-Жанейро (Бразилия).

 

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

?

Метод обнаружения структурного сдвига в модели авторегрессионной условной гетероскедастичности: случай распределения Стьюдента

Математическое моделирование. 2023. Т. 35. № 1. С. 51–58.
Борзых Д. А., Языков А. А.

 Рассматриваются два метода обнаружения структурного сдвига в кусочно-заданной обобщенной модели авторегрессионной условной гетероскедастичности. Первый метод основан на статистике Колмогорова–Смирнова и называется KS-методом. Второй основан на методе кумулитивных сумм и называется KL-методом. В предлагаемой работе  с помощью метода статистических испытаний проведено сопоставление KS- и KL-методов в предположении условного распределения Стьюдента случайных ошибок. В результате сопоставления получены следующие результаты. KL-метод уступает KS-методу как по средней вероятности ошибок первого рода, так и по средней мощности обнаружения структурного сдвига.

Научное направление: Математика Компьютерные науки Экономика и менеджмент
Язык: русский
Полный текст
DOI
Ключевые слова: GARCH-моделиструктурные сдвигиstructural breakCUSUMCUSUMStudent's t-distributionGARCH modelGARCH-tGARCH-tt-распределение Стьюдента
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Нестационарные случайные среды и их приложения (2023)
Похожие публикации
KMHCR: A Key-Controlled Signal-Domain Transformation for 5G IoT Security
Ronglin Z., Wei L., Jiahong C. и др., Journal of Signal Processing Systems 2026 Vol. 98 P. 1–15
Добавлено: 16 мая 2026 г.
DPN Verifier: Инструментарий для ускоренной верификации и исправления дефектных моделей процессов с данными
Суворов Н. М., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 3(2) P. 49–66
Сети Петри с данными (DPN) являются расширением классических сетей Петри, позволяющим моделировать процессы, где данные влияют на поток управления, обеспечивая комплексное представление о поведении системы и возможность обнаружения точек отказа, которые в противном случае были бы скрыты. Одним из критериев корректности для моделей процессов является бездефектность. Модель процесса называется бездефектной, если она всегда корректно завершается ...
Добавлено: 16 мая 2026 г.
Влияет ли финансовое состояние компаний на прогностическую точность DCF-модели?
Федоров Н. С., Финансовый журнал 2025 Т. 17 № 6 С. 99–112
DCF-модель является одной из наиболее часто используемых при оценке стоимости компаний для принятия инвестиционных решений. Тем не менее оценка точности данной модели остает ся важным исследовательским вопросом. В статье представлена оценка точности спецификаций DCF-модели на основе анализа отклонений справедливых цен акций компаний, котирующихся на фондовом индексе S&P 500. Справедливые цены спецификаций DCF-модели составлены на основе ...
Добавлено: 15 мая 2026 г.
Предсказательная точность целевых цен акций: сравнение прогнозов аналитиков и машинного обучения
Федоров Н. С., Финансы и бизнес 2025 Т. 21 № 3 С. 34–50
В настоящее время роль искусственного интеллекта все больше занимает значительную роль в различных сферах, в том числе возрастает роль машинного обучения и в финансовой области. Оценка стоимости компании остается важной частью исследований ввиду своей сложности корректной предска зательной точности целевых цен акций. В данном исследовании проведено сравнение предсказательной точности целевой стоимости акций с применением модели дисконтирования ...
Добавлено: 15 мая 2026 г.
2-Elliptic Periodic Orbits near a Nonsimple Homoclinic Tangency in Four-Dimensional Symplectic Maps
Lerman L. M., Turaev D. V., Regular and Chaotic Dynamics 2026 Vol. 31 No. 3 P. 349–369
Добавлено: 15 мая 2026 г.
Bibliometric Analysis by Network Models
Алескеров Ф. Т., Якуба В. И., Khutorskaya O. и др., Springer, 2026.
Добавлено: 15 мая 2026 г.
Neural-network maps for two-parameter modeling of bistability and codimension-two bifurcations in two-dimensional flow dynamical systems
Купцов П. В., Панюшев А. А., Станкевич Н. В., Chaos 2026 Vol. 36 No. 5 Article 053138
Добавлено: 15 мая 2026 г.
Bifurcations and Structural Stability of Generic PC-HC Families
Доровский А. А., / Series arXiv "math". 2026.
Добавлено: 14 мая 2026 г.
The Sobolev space W_2^{1/2}: Simultaneous improvement of functions by a homeomorphism of the circle
Лебедев В. В., Journal of Mathematical Analysis and Applications 2026 Vol. 563 No. 2 Article 130787
Добавлено: 14 мая 2026 г.
Промышленная политика Китая в контексте международных сопоставлений
Мозиас П. М., Социальные и гуманитарные науки. Отечественная и зарубежная литература. Серия 9: Востоковедение и африканистика 2025 № 4 С. 145–178
Промышленная политика активизировалась в последние 15 лет и в развитых, и в развивающихся странах. В ней видят средство не только поддержать экономический рост и справиться с безработицей, но и ускорить цифровизацию экономик и «зеленый» переход. Однако среди экспертов нет единодушия по поводу оптимального инструментария промышленной политики, сочетания в нем «вертикальных» и «горизонтальных» методов. Китай по ...
Добавлено: 15 ноября 2025 г.
Поведенческие девиации и фрактальные закономерности на российском фондовом рынке
Файзулин М. С., Journal of Applied Economic Research 2025 Т. 24 № 3 С. 1023–1064
Изучение рыночной эффективности в период возникновения системных шоков является нетривиальной и важной задачей. В работе исследуется трансформация российского финансового рынка в рамках структурного сдвига 2022 г. Цель исследования заключается в анализе изменений поведения инвесторов и фрактальных характеристик среди различных сегментов рынка на основе мультифрактального анализа флуктуаций (MFDFA). Исследование покрывает отраслевые индексы Московской биржи, широкий рынок ...
Добавлено: 2 августа 2025 г.
Оценка влияния внешних шоков на развитие обрабатывающей промышленности
Фурманов К. К., Туровец Ю. В., Проблемы прогнозирования 2024 № 5 С. 128–140
В статье представлены результаты оценки влияния санкций, введенных против Российской Федерации в 2022 г., на объемы выпуска обрабатывающей промышленности. Внешние ограничения затронули преобладающую часть сегментов производственной деятельности, но по-разному. Выделено шесть групп секторов в зависимости от прогнозных оценок эффекта санкций – от крайне негативного до умеренно положительного влияния. Большинство секторов испытало значительное негативное воздействие, включая ...
Добавлено: 15 ноября 2024 г.
Мир в лабиринте санкций: промышленная политика на перепутье
Симачев Ю. В., Федюнина А. А., Кузык М. Г. и др., М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2024.
В докладе, подготовленном Центром исследований структурной политики НИУ ВШЭ, представлена комплексная картина всех известных на сегодняшний день структурных эффектов международных санкций. Проанализирован накопленный разными странами опыт адаптации к санкционным ограничениям, в том числе их промышленная и научно-технологическая политика. Освещается роль мягкой силы в преодолении международных ограничений, учитывая ее специфику в развивающихся и подсанкционных экономиках. Выделены особенности протекционистских ...
Добавлено: 27 апреля 2024 г.
Феномен "Голландской болезни" и анализ теоретических моделей с механизмом эффекта обучения
Цаценко Н. А., В кн.: Труды III Гранберговской конференции: Новосибирск, 11–13 октября 2023 г.: Сборник докладов Всероссийской конференции с международным участием, посвященной памяти академика А.Г. Гранберга «Пространственный анализ социально-экономических систем: история и современность».: Институт экономики и организации промышленного производства СО РАН, 2023. С. 75–80.
В рамках данной работы исследуются теоретические подходы о взаимосвязи между феноменом «голландской болезни» и структурными сдвигами в ресурсно-богатой экономике. Для этого берутся за рассмотрения три модели с учетом механизма эффекта обучения. На первом этапе, дается краткое описание самого феномена «голландской болезни» и его двух симптомов как эффект движения ресурсов и эффект расходов. Во-вторых, систематизируются имеющиеся ...
Добавлено: 24 апреля 2024 г.
Change point analysis in Vasicek interest rate model
Лукьянченко П. П., Зотов Г. А., Doklady Mathematics 2023 P. 0
Добавлено: 16 марта 2024 г.
Structural Break Detection in Autoregressional Conditional Heteroskedasticity Model: Case of Student’s Distribution
D. A. Borzykh, A. A. Yazykov, Mathematical Models and Computer Simulations 2023 Vol. 15 No. 4 P. 654–659
Добавлено: 15 октября 2023 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.
Сравнение моделей прогноза волатильности криптовалют и фондового рынка
Аганин А. Д., Маневич В. А., Пересецкий А. А. и др., Экономический журнал Высшей школы экономики 2023 Т. 27 № 1 С. 49–77
В статье сравниваются между собой GARСH и HAR-модели для прогноза на один день вперед реализованной волатильности финансовых рядов. В качестве примера выбрана криптовалюта с наибольшей капитализацией – Bitcoin. Ее реализованная волатильность вычисляется по внутридневным (внутрисуточным – 24 часа) данным, с использованием закрывающих значений пятиминутных торговых интервалов. В работе предложен способ вычисления реализованной волатильности для случая ...
Добавлено: 13 марта 2023 г.
Sources of productivity growth in Eastern Europe and Russia before the global financial crisis
Воскобойников И. Б., Journal of Productivity Analysis 2023 Vol. 59 No. 3 P. 225–241
Добавлено: 23 февраля 2023 г.
Semi-nonparametric Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model with Application to Bitcoin Volatility Estimation
Juri Trifonov, Bogdan Potanin, HSE Economic Journal 2022 Vol. 26 No. 4 P. 623–646
Добавлено: 6 декабря 2022 г.
GARCH-M Model With an Asymmetric Risk Premium: Distinguishing Between ‘Good’ and ‘Bad’ Volatility Periods
Juri Trifonov, Потанин Б. С., / Series "Working Papers". 2022.
Добавлено: 22 ноября 2022 г.
Глобализация и социально-экономическое развитие в России
Копнова Е. Д., Родионова Л. А., Прикладная эконометрика 2020 Т. 60 № 12 С. 80–101
Работа посвящена моделированию динамической связи глобализации и уровня социально-экономического развития в России. Рассматриваются векторные модели коррекции ошибками с учетом структурных сдвигов в параметрах трендов для коротких временных рядов. В качестве меры глобализации и ее составляющих используется система KOF-индекса глобализации, позволяющая анализировать отдельные глобализационные процессы в экономике, социальной сфере и политике. Результаты расчетов сравниваются с аналогами ...
Добавлено: 4 января 2021 г.
Structural Change in Multisector Monopolistic Competition Model
Поспелов И. Г., Радионов С. А., Advances in Systems Science and Applications 2020 Vol. 20 No. 2 P. 119–130
Добавлено: 8 декабря 2020 г.
Моделирование процессов глобализации с учетом структурных сдвигов, на примере Алжира
Копнова Е. Д., Родионова Л. А., Бизнес-информатика 2020 Т. 14 № 1 С. 62–74
Работа посвящена моделированию процессов глобализации с учетом динамических связей между ними и структурных сдвигов в параметрах тенденций их развития. Актуальность работы вызвана тем, что большинство работ по данной теме посвящено изучению влияния глобализации на отдельные показатели социально-экономического развития, и недостаточно внимания уделяется изучению формирования общего тренда глобализации, взаимовлияния ее составляющих. Последнее представляется особенно важным для ...
Добавлено: 26 июля 2020 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