Электронная библиотека
Оценка рыночных рисков корпоративных облигаций с помощью методов искусственного интеллекта
Каткова А.И.
|
|
||
1 |
Введение | |
2 |
Теоретические основы исследования | |
4 |
Рис. 1. Динамика котировок по выпуску RU000A0JTM51 | |
5 |
Рис. 2. Динамика котировок по выпуску RU000A0JTM44Модель и экспертные корректировки | |
7 |
Таблица 1. Исходные данныеТаблица 2. Очищенные данные | |
8 |
Рис. 3. Графики котировок в системе Jupyter | |
9 |
Рис. 3. Графики котировок в системе Jupyter (продолжение) | |
10 |
Рис. 4. Результаты первого теста Дики — Фуллера: графики в системе Jupyter | |
11 |
Рис. 5. Результаты второго теста Дики — Фуллера: графики в системе Jupyter | |
12 |
Рис. 6. Результат модели SARIMA в системе Jupyter | |
13 |
Рис. 7. Сопоставление прогнозного и реального значений котировок в системе Jupyter | |
14 |
Рис. 8. Сравнение котировок по выпуску RU000A0JTM51 с прокси-индексом | |
15 |
Рис. 9. Результат применения модели фильтрации по выпуску RU000A0JTM51Практическая значимость модели | |
16 |
Рис. 10. Результат применения модели фильтрации по выпуску RU000A0JTM44 | |
17 |
Рис. 11. Результат применения модели фильтрации по выпуску RU000A0JTM51 | |
19 |
Выводы | |
20 |
Источники |
1. Антипов С.Г. Исследование и разработка методов и алгоритмов обобщения знаний для систем поддержки принятия решений реального времени. — Подробнее .
2. Буренин А.Н. Рынок ценных бумаг и производных финансовых инструментов. — https://s.Подробнее .
3. Дробыш И.И. Сравнительный анализ методов оценки рыночного риска, основанных на величине Value at Risk // Экономика и математические методы. — 2016. — №52(4). — С. 74–93.
4. Ермак А., Гапон Ю. Долговой рынок. Специальный обзор. — Подробнее .
5. Ивлиев С.В., Ефремова Т.А., Лапшин В.А. и др. Управление рыночным риском: методология, практика, рекомендации. Практическое пособие. — М.: Регламент-Медиа, 2013. — 229 с.
6. Иткина А.Я. Временные ряды. Построение доверительного интервала для прогноза по модели ARMA(p, q). — Подробнее .
7. Карминский А.М., Серякова Е.В. Методы и модели стресс-тестирования рыночных рисков портфеля финансовых инструментов. — Подробнее .
8. Минашкин В.Г., Шмойлова Р.А., Садовникова Н.А., Моисейкина Л.Г., Рыбакова Е.С. Теория статистики: учебно-методический комплекс. — Подробнее .
9. Российский рынок корпоративных облигаций: преодолеть нестабильность. — Подробнее .
10. Российский рынок облигаций в 2021 году. Ставки в рост, инвесторы — врозь. — Подробнее .
11. Соловьев Е. Автокорреляция на «Форекс» — флет больше не проблема. — Подробнее .
12. Царихин К.С. Практикум по курсу «Рынок ценных бумаг». Учебное пособие. Часть III. — Подробнее .
13. Anatolyev S. (2002). «Durbin — Watson statistic and random individual effects». Econometric Theory, Vol. 18(5), pp. 1273–1274.
14. Anatolyev S. (2003). «Durbin — Watson statistics and random individual effects». Econometric Theory, Vol. 19(5), pp. 882–883.
15. Cbonds. — https://cbonds.ru.
16. Jorion P. (2006). Value at Risk: the New Benchmark for Managing Financial Risk. — Подробнее .
Каткова Александра Игоревна
Аналитик департамента рисков операций на финансовых рынках в АО «Газпромбанк», занимается идентификацией рыночных рисков и управлением ими. г. Москва