Тема: ИССЛЕДОВАНИЕ ОЦЕНОК ВОЛАТИЛЬНОСТИ УСЛОВНО-ГАУССОВСКИХ МОДЕЛЕЙ

Существует два диаметральных метода исследования финансовых индексов - фундаментальный и технический анализы.
Фундаментальный анализ финансов — это анализ финансовой отчетности предприятия, активов, конкурентов и рынков, предполагающий прогнозирование будущей динамики цен по общему состоянию экономики, макро- и микроэкономическим факторам, включая процентные ставки, производство, заработок, занятость, ВВП, жилье, производство и управление, и оценке новостного фона. Два основных подхода, отличающих такой анализ от других видов инвестиционного исследований: анализ «снизу вверх» и анализ «сверху вниз».
Обратный метод, именуемый техническим анализом финансовых рынков, предполагает экстраполяцию будущей динамики цен основываясь на истории их преобразований, в силу этого данное исследование, преимущественно, основывается на графиках и математическом моделировании. Базовой идеей этого приема оценки финансовых рынков заключается в поиске трендов изменения цен и благоприятных точек временного ряда для инвестирования в рынок.
Технический анализ включает в себя набор методов моделирования, элементов для исторического исследования, применяющихся при его использовании и приемы тестирования на вариативность данных.
В финансовом анализе величины о— называют волатильностью. Термин волатильность используется для обозначения различных мер изменчивости в финансовой математике поведение которой имеет место изучение методами технического анализа.
В данной работе рассматривается применимость и результативность некоторых методов определения меры изменчивости. Модель ARCH(p) авторегрессионная модель условной гетероскедастичности. Является условногауссовой моделью, отражающей накопительные свойства временных рядов. Экспоненциально взвешенная оценка имеет свойство немедленной реакции на значительные изменения рынка. Модель EWMA предполагает, что вес последних наблюдений выше более ранних. EWMA — метод оценки, который предполагает изменение стоимости активов во времени. Вследствие этого, с движением рынка, это свойство было отмечено как особенность модели.
Работа описывает применение модели ARCH(p) и нахождение прогноза по ней. А также предположение о волатильности и методах проверки ее присутствия в данных полученных применяя экспоненциально взвешенную оценку а- с оптимальным экспоненциальным множителем.
Предложенное исследование отражает проверку гипотезы о подчинении изменчивости исследуемых данных схеме случайного блуждания. Для определения принятия данной гипотезы применяется R/S - анализ и метод деволатизации.

Купить

Результатом данного исследования является определение целесообразности применения некоторых моделей исследования волатильности цен финансового рынка. Для необходимого численного решения данной задачи были использованы среды разработки “RStudio” и “Wolfram Mathematica”, включающие в себя необходимый функционал для решения поставленной задачи.
Рассматриваемая задача поиска оптимального экспоненциального множителя модели EWMA привела к методу определения оптимального параметра для построения оценок волатильности с эффектом немедленной реакции на значительные изменения рынка.
По рассматриваемым моделям были построены прогнозы уровней индексов финансового рынка, что позволило определить наиболее подходящие из них, путем сравнения спрогнозированных данных и реальных значений.
Для определения применимости модели были использованы такие методы, как деволатизация, R/S - анализ и проверка гипотезы присутствия волатильности согласно исследованию Халиуллина [6 Халиуллин С.Г. 2010]. По данным анализа на подчинения данных случайному блужданию, было выявлено подтверждение данному предположению. Тест X2 подтвердил наличие изменчивости в данных, аналогично процессу деволатизации.
Из применения данных моделей к котировкам МосБиржи акций “Yandex clA” в период с 27.05.2018 до 19.05.2019 можно сделать вывод о том, что имеет место рассмотрение волатильности, оцененной по модели EWMA, как самодостаточного финансового индекса и применимости к нему модели условной неоднородности Энгла.

Купить