Прогнозування волатильності фінансових процесів за альтернативними моделями

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorБідюк, П. І.
dc.contributor.authorТрофимчук, О. М.
dc.contributor.authorКожухівська, О. А.
dc.date.accessioned2020-11-12T13:31:04Z
dc.date.available2020-11-12T13:31:04Z
dc.date.issued2012
dc.description.abstractenAn analysis of modern approaches to modeling of conditional variance for nonstationary heteroscedastic processes is performed. A stochastic volatility model structure is proposed for multidimensional case and the methodology is considered for its parameter estimation with the use of Markov chain Monte Carlo technique. The use of this approach provides a possibility for parameter estimation of linear and nonlinear models in conditions of stochastic disturbance influence with various distributions of random variables. For the selected processes of stock price dynamics a set of mathematical models for conditional variance has been constructed with simplified and complex structure. It is shown that the best short term forecasting results could be achieved with the exponential autoregression model with conditional heteroscedasticity and with the stochastic volatility model. It can explained with the fact that both models take into consideration influence of random disturbances with different signs. The results of numerical modeling can be used in computer based decision support systems for financial process control, making decisions regarding stock trading, forming the financial instruments portfolio and so on.uk
dc.description.abstractruВыполнен анализ современных подходов к моделированию условной дисперсии нестационарных гетероскедастических процессов. Предложена структура модели стохастической волатильности для многомерного случая и рассмотрена методика оценивания ее параметров с использованием метода Монте-Карло для марковских цепей. Использование этого метода дает возможность оценивать линейные и нелинейные модели в условиях влияния возмущений с различными распределениями случайных величин. Для выбранных процессов ценообразования на бирже построено множество моделей условной дисперсии с упрощенными и усложненными структурами. Показано, что лучшие результаты прогнозирования условной дисперсии можно достичь с помощью экспоненциальной модели авторегрессии с условной гетероскедастич­ностью и модели стохастической волатильности. Это объясняется тем, что обе модели дают возможность учитывать влияние случайных возмущений с различными знаками. Полученные результаты численного моделирования можно использовать при построении компьютерных систем поддержки принятия решений для управления финансовыми процессами, принятия решений при выполнении торговых операций на бирже, формировании портфелей финансовых инструментов и т.п.uk
dc.description.abstractukВиконано аналіз сучасних підходів до моделювання умовної дисперсії нестаціонарних гетероскедастичних процесів. Запропоновано структуру моделі стохастичної волатильності для багатовимірного випадку і розглянуто методику оцінювання її параметрів з використанням методу Монте-Карло для марковських ланцюгів. Використання цього методу дає можливість оцінювати лінійні та нелінійні моделі в умовах наявності збурень з довільними розподілами випадкових величин. Для вибраних процесів ціноутворення на біржі побудовано множину моделей умовної дисперсії, які мають спрощені та ускладнені структури. Показано, що кращі результати прогнозування умовної дисперсії можна отримати за експоненційною моделлю авторегресії з умовною гетероскедастичністю та моделлю стохастичної волатильності. Це пояснюється тим, що обидві моделі дають можливість враховувати вплив випадкових збурень з різними знаками. Отримані результати числового моделювання можна використати при побудові комп’ютерних систем підтримки прийняття рішень для керування фінансовими процесами, прийняття рішень стосовно виконання операцій на біржі, формування портфелів фінансових інструментів тощо.uk
dc.format.pagerangeС. 36–45uk
dc.identifier.citationБідюк, П. І. Прогнозування волатильності фінансових процесів за альтернативними моделями / П. І. Бідюк, О. М. Трофимчук, О. А. Кожухівська // Наукові вісті НТУУ «КПІ» : міжнародний науково-технічний журнал. – 2012. – № 6(86). – С. 36–45. – Бібліогр.: 9 назв.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/37357
dc.language.isoukuk
dc.publisherНТУУ «КПІ»uk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceНаукові вісті НТУУ «КПІ»: міжнародний науково-технічний журнал, № 6(86)uk
dc.subject.udc004.942:519.766.4uk
dc.titleПрогнозування волатильності фінансових процесів за альтернативними моделямиuk
dc.title.alternativeForecasting Volatility of Financial Processes with Alternative Modelsuk
dc.title.alternativeПрогнозирование волатильности финансовых процессов с использованием альтернативных моделейuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
2012-6-5.pdf
Розмір:
304.47 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Наукові вісті НТУУ «КПІ»: міжнародний науково-технічний журнал, № 6(86)