Моделювання вартості акцій та міжнародних індексів розподілами з важкими хвостами

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКаніовська, Ірина Юріївна
dc.contributor.authorГрішин, Костянтин Дмитрович
dc.date.accessioned2023-09-18T13:39:57Z
dc.date.available2023-09-18T13:39:57Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДипломна робота: 132 с., 26 рис., 11 табл., 5 додатків, 47 джерел. Об’єкт дослідження: моделі вартості акцій та міжнародних фондових індексів. Мета дослідження: проаналізувати переваги застосування розподілів із важкими хвостами в моделях цін акцій та міжнародних фондових індексів. Використані моделі: стійкого розподілу, узагальненого скошеного розподілу Стьюдента, узагальненого гіперболічного розподілу, модель GARCH. Отриманні результати: створено програмний продукт на мові програмування Python та R, побудовано моделі лог-дохідностей фондового індексу США Standard & Poor 500 з 3 січня 2000 по 30 грудня 2022 року розподілами з важкими та напівважкими хвостами, зроблено висновок про їх значну перевагу над моделлю з нормальним розподілом. Дані для аналізу було взято з Yahoo Finance. В рамках подальшого дослідження пропонується підвищити точність моделі шляхом удосконалення механізму попередньої обробки даних, розширення множини розподілів. Також пропонується застосувати більш новітні моделі оцінки ризиків інвестиційного портфеля.uk
dc.description.abstractotherThesis 132 p., 26 fig., 11 tables, 5 appendices, 47 sources. Object of study: price models of stocks and stock indexes. Purpose: to investigate the advantages of using heavy tailed distributions in price models of stocks and stock indices. Used models: stable distribution, skewed generalized t distribution, generalized hyperbolic distribution, model GARCH. Results: a software product was created in the Python and R programming languages, models of log returns of USA stock index Standard & Poor 500 from January 3, 2000 to December 30, 2022 are built via heavy tailed and semi-heavy tailed distributions, their significant superiority over model which utilize normal distribution is concluded. The data for the analysis was taken from Yahoo Finance. As part of further research, it is proposed to increase model accuracy by data preprocessing system improvement and enlarging set of distributions. Also, it is proposed to apply more novel models of investment portfolio risk evaluation.uk
dc.format.extent132 с.uk
dc.identifier.citationГрішин, К. Д. Моделювання вартості акцій та міжнародних індексів розподілами з важкими хвостами : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Грішин Костянтин Дмитрович. – Київ, 2023. – 132 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/60454
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectрозподіл із важкими хвостамиuk
dc.subjectстійкий розподілuk
dc.subjectузагальнений скошений розподіл стьюдентаuk
dc.subjectузагальнений гіперболічний розподілuk
dc.subjectміжнародний фондовий індексuk
dc.subjectпроста акціяuk
dc.subjectлогарифмічна дохідністьuk
dc.subjectheavy tailed distributionuk
dc.subjectstable distributionuk
dc.subjectskewed generalized t distributionuk
dc.subjectgeneralized hyperbolic distributionuk
dc.subjectstock indexuk
dc.subjectcommon stockuk
dc.subjectlog returnuk
dc.subjectvalue at riskuk
dc.titleМоделювання вартості акцій та міжнародних індексів розподілами з важкими хвостамиuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Grishyn_bakalavr.pdf
Розмір:
4.74 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи