Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://hdl.handle.net/11701/25688
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Мусаев Александр Азерович | ru_RU |
dc.contributor.advisor | Musaev Aleksandr Azerovic | en_GB |
dc.contributor.author | Белозерцева Дарья Юрьевна | ru_RU |
dc.contributor.author | Belozerceva Dara Urevna | en_GB |
dc.contributor.editor | Григорьев Дмитрий Алексеевич | ru_RU |
dc.contributor.editor | Grigorev Dmitrij Alekseevic | en_GB |
dc.date.accessioned | 2021-03-24T15:07:43Z | - |
dc.date.available | 2021-03-24T15:07:43Z | - |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.identifier.other | 030944 | en_GB |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11701/25688 | - |
dc.description.abstract | В этой работе исследуются и сравниваются различные реализации Value at Risk - построенных с помощью метода GARCH и использующих различные распределения. Аналитическая работа дополнена разработкой алгоритма выбора наилучшей модели на предоставленном наборе исходных данных. Работа делится на две части, в первой из которых происходит теоретическое исследование с целью найти наиболее эффективную модель типа GARCH, и последующая ее реализация. Во второй части исследуются методы построения Value at Risk , а так же реализуется алгоритм подбора наилучшей модели для разных наборов данных. | ru_RU |
dc.description.abstract | In this paper different realisations of Value at Risk were researched and compared. Part of them was built with GARCH modelling and other part used different distributions. Analytical work supplemented by the development of the algorithm for choosing the best model on the provided data set. The work is divided into two parts, the first of which is a theoretical study to find the most effective model of the GARCH type, and its subsequent implementation. In the second part, methods for constructing Value at Risk were explored, and after that the algorithm for selecting the best model for different data sets was made. | en_GB |
dc.language.iso | ru | |
dc.subject | GARCH | ru_RU |
dc.subject | EGARCH | ru_RU |
dc.subject | Value at Risk | ru_RU |
dc.subject | matlab | ru_RU |
dc.subject | анализ данных | ru_RU |
dc.subject | финансовые риски | ru_RU |
dc.subject | волатильность | ru_RU |
dc.subject | финансовые активы | ru_RU |
dc.subject | GARCH | en_GB |
dc.subject | EGARCH | en_GB |
dc.subject | Value at Risk | en_GB |
dc.subject | matlab | en_GB |
dc.subject | data analysis | en_GB |
dc.subject | financial risks | en_GB |
dc.subject | volatility | en_GB |
dc.subject | financial assets | en_GB |
dc.title | Development of a statistical model for predicting price volatility of financial assets for estimation market risks | en_GB |
dc.title.alternative | Разработка статистической модели для прогнозирования волатильности цен финансовых активов для оценки рыночных рисков | ru_RU |
Располагается в коллекциях: | BACHELOR STUDIES |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
VKR_Belozerceva_D._U..pdf | Article | 2,87 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.