Бідюк, Петро ІвановичЧуприна, Олександра Євгенівна2018-07-242018-07-242018Чуприна, О. Є. Моделі гетероскедастичних процесів для оцінювання та прогнозування ринкового ризику : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Чуприна Олександра Євгенівна. – Київ, 2018. – 142 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/24032Магістерська дисертація: 142 с., 7 рис., 28 табл., 2 додатка, 30 джерел. Об’єкт дослідження – нестаціонарні фінансово-економічні процеси зі змінною у часі волатильністю. Предмет дослідження – математичні моделі і методи опису гетероскедастичних процесів, оцінювання та аналізу якості побудованих моделей та прогнозів, моделі та методи оцінювання ринкових ризиків, а також методи перевірки якості оцінок ризику. Методи дослідження – теорія моделювання і прогнозування, регресійний аналіз, статистичні методи. Метою роботи є побудова адекватних моделей гетероскедастичних процесів для прогнозування волатильності та оцінювання ринкових ризиків за її допомогою. В роботі проведено огляд основних підходів до оцінювання ринкових ризиків, розглянуто та проаналізовано метод оцінки Value-at-Risk та Expected Shortfall, застосовані інноваційні методи перевірки якості даних оцінок. Також проведений огляд моделей та їх особливостей для опису динаміки волатильності та її прогнозування. Було проаналізовано результати моделювання та оцінювання за-для обґрунтуваного вибору найкращої моделі для оцінки ринкових ризиків. Моделювання й прогнозування фінансово-економічних процесів на базі авторегресійних умовно гетероскедастичних моделей та для оцінювання ризикової вартості за їх допомогою реалізовано на мові програмування Python. Наведено приклади застосування програми на реальних фінансових даних. Розглянуто шляхи можливого подальшого вдосконалення системи.ukринковий ризикволатильністьпрогнозуванняvalue-at-riskexpected shortfallумовна авторегресійна гетероскедастичністьautoregressive conditional heteroskedasticitymarket riskvalue-at-riskforecastingvolatilityMaster Thesis142 с.519.86