Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://hdl.handle.net/11701/25688
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.advisorМусаев Александр Азеровичru_RU
dc.contributor.advisorMusaev Aleksandr Azerovicen_GB
dc.contributor.authorБелозерцева Дарья Юрьевнаru_RU
dc.contributor.authorBelozerceva Dara Urevnaen_GB
dc.contributor.editorГригорьев Дмитрий Алексеевичru_RU
dc.contributor.editorGrigorev Dmitrij Alekseevicen_GB
dc.date.accessioned2021-03-24T15:07:43Z-
dc.date.available2021-03-24T15:07:43Z-
dc.date.issued2019
dc.identifier.other030944en_GB
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11701/25688-
dc.description.abstractВ 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.abstractIn 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.isoru
dc.subjectGARCHru_RU
dc.subjectEGARCHru_RU
dc.subjectValue at Riskru_RU
dc.subjectmatlabru_RU
dc.subjectанализ данныхru_RU
dc.subjectфинансовые рискиru_RU
dc.subjectволатильностьru_RU
dc.subjectфинансовые активыru_RU
dc.subjectGARCHen_GB
dc.subjectEGARCHen_GB
dc.subjectValue at Risken_GB
dc.subjectmatlaben_GB
dc.subjectdata analysisen_GB
dc.subjectfinancial risksen_GB
dc.subjectvolatilityen_GB
dc.subjectfinancial assetsen_GB
dc.titleDevelopment of a statistical model for predicting price volatility of financial assets for estimation market risksen_GB
dc.title.alternativeРазработка статистической модели для прогнозирования волатильности цен финансовых активов для оценки рыночных рисковru_RU
Располагается в коллекциях:BACHELOR STUDIES

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
VKR_Belozerceva_D._U..pdfArticle2,87 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.