О моделировании структур статистической зависимости экстремального типа
Щетинин Е.Ю.

1
Введение

2
Статистические закономерности возникновения экстремальных событий на финансовых рынках

4
Математические методы моделирования финансовых кризисов
Эллиптические распределения

5
Обобщенные классы метаэллиптических распределений
Обобщенные классы метаэллиптических распределений

7
Класс экстремальных копул обобщенно-эллиптического типа

8
Оценивание контагиона

9
Заключение
Литература

10
ПРИЛОЖЕНИЕ. Доказательство теоремы 1

Ключевые слова: многомерные структуры зависимости, контагион, финансовый кризис, экстремальные события, статистические закономерности, моделирование финансовых кризисов

Аннотация

В работе исследованы стохастические закономерности кризисных состояний финансовых рынков и предложены новые методы для моделирования и оценивания статистических структур связей, существующих и возникающих на них в периоды кризисов. Рассмотрен обобщенный класс многомерных эллиптических распределений, позволяющий гибко описывать такие структуры и обнаруживать скрытые связи, оказывающие влияние как на показатели отдельных финансовых инструментов, так и на их агрегатные формирования.

Журнал: «Управление финансовыми рисками» — №1, 2020 (© Издательский дом Гребенников)
Объем в страницах: 10
Кол-во знаков: около 21,049

DOI

10.36627/2221-7541-2020-1-1-70-79 — https://doi.org/10.36627/2221-7541-2020-1-1-70-79

1. Nelsen R.B. (2006). An Introduction to Copulas. New York: Springer.

2. Resnick S.I. (1987). Extreme Values, Regular Variation and Point Processes. New York: Springer.

3. Fang H., Fang K. (2002). «The meta-elliptical distributions with given marginal». Journal of Multivariate Analysis, Vol. 82, pp. 1–16.

4. Щетинин Е.Ю. Статистический анализ структур экстремальных зависимостей на российском фондовом рынке // Вестник Российского университета дружбы народов, серия «Прикладная и компьютерная математика». — 2005. — №4(1). — С. 144–143.

5. Щетинин Е.Ю. О новых подходах к управлению компанией в чрезвычайных ситуациях // Финансы и кредит. — 2005. — №30(198). — С. 71–75.

6. Pickands J. (1981). «Multivariate extreme value distributions». In: Proceedings of the 43rd Session of the International Statistical Institute, Buenos Aires, Vol. 2, pp. 859–878.

7. Fang K.T., Kotz S., Ng K.W. (1990). Symmetric Multivariate and Related Distributions. London: Chapman Hall.

8. Bauwens L., Laurent S. (2005). «A new class of multivariate skew densities, with application to generalized autoregressive conditional heteroscedastisity models». Journal of Business and Economic Statistics, Vol. 23, рp. 346–354.

9. Hansen B. (2005). Nonparametric Conditional Density Estimation. Madison, WI: University of Wisconsin.

10. Акимов В.А., Быков А.А., Щетинин Е.Ю. Введение в статистику экстремальных значений. — М.: МЧС России, ФГУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), 2009. — 524 с.

Щетинин Евгений Юрьевич
д. ф.-м. н.
профессор

Профессор департамента анализа данных, принятия решений и финансовых технологий Финансового университета при Правительстве Российской Федерации.

г. Москва

Другие статьи автора 2