Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


ИССЛЕДОВАНИЕ ЛОГАРИФМИЧЕСКОГО ВОЗВРАТА ДЛЯ ОЦЕНОК ВОЛАТИЛЬНОСТИ

Работа №77877
Тип работыДипломные работы, ВКР
Предметматематика
Объем работы37
Год сдачи2017
Стоимость4230 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено 93
Не подходит работа?

Узнай цену на написание

Введение 3
2. Постановка задачи 5
3. Теоретические основы моделирования 6
3.1. Эффективный рынок 6
3.2. Волатильность 7
3.3. Условно-гауссовские модели 8
3.4. Модель ARCH(1) 10
3.5. Непараметрические оценки волатильности on2 11
4. Анализ данных и прогнозирование 13
4.1. Р/Б-анализ 13
4.2. Доказательство присутствия волатильности 15
4.3. Прогнозирование 18
5. Численное исследование 22
6.Заключение 27
Список литературы 28
Приложение 1. Листинг программы

Существует два различных подхода к анализу финансовых рынков - фундаментальный и технический анализы.
Фундаментальный анализ - это комплекс методов предполагающий прогнозирование будущей динамики цен на основе макро- и микроэкономических показателей и анализе новостного фона. Данный метод финансового прогнозирования основывается на таких показателях как: процентные ставки, уровень ВВП, уровень безработицы и т.д.
Обратный метод, именуемый техническим анализом финансовых рынков, предполагает прогнозирование будущей динамики цен на основе предыдущих изменений, исходя из этого он, преимущественно, проводится на основе графиков и математического моделирования. Основополагающей идеей в оценке финансовых рынков является поиск направлений изменения цен и удобных точек временного ряда для вхождения в рынок.
Технический анализ включает в себя набор методов и элементов, использующихся в нем. А также способы проверки присутствия изменчивости в данных.
В финансовом анализе величины 02 называют волатильностью. Термин волатильность используется для обозначения различных мер изменчивости в финансовой математике.
В данной работе рассматривается некоторые методы определения меры изменчивости. Модель ARCH(1)авторегрессионная модель условной гетероскедастичности. Является условно-гауссовской моделью, отражающей накопительные свойства временных рядов.
Работа описывает применение модели ARCH(1)и нахождение прогноза по ней. А также предположение о волатильности и методах проверки ее присутствия в данных.
Предложенное исследование отражает проверку гипотезы о подчинении изменчивости исследуемых данных схеме случайного блуждания. Для определения принятия данной гипотезы применяется R/S - анализ.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании студенческих
и аспирантских работ!


Данная работа определила целесообразность использования некоторых моделей исследования волатильности цен финансового рынка. Для определения численного решения данной задачи была использована среда разработки RStudio, включающая в себя необходимые функции для решения поставлен-ной задачи.
Применяя различные модели были построены прогнозы уровней индексов финансового рынка, что позволило определить наиболее подходящие из них, путем сравнения спрогнозированных данных и реальных значений.
Для определения возможности использования модели были использованы такие методы, как деволатизация, R/S - анализ и проверка гипотезы присутствия волатильности согласно исследованию Халиуллина[6]. По данным анализа на подчинения данных случайному блужданию, было выявлено подтверждение данному предположению. Тест X2подтвердил наличие изменчивости данных, аналогично процессу деволатизации.
Из применения данных моделей к уровням цен ценных бумаг «ООО Роснефть» в период с 01.01.2015 до 01.01.2016 можно сделать вывод что наиболее точно описание при помощи модели ARCH(1).



1. Ширяев А.Н. - Основы стохастической финансовой математики Том 1 - 1998 - «Фазис» - 512 с.
2. Айвазян С., Мхитарян В. - Прикладная статистика. Основы эконометрики. Том 1. - 2001 - «ЮНИТИ-ДАНА» - 656 с. - ISBN: 5-238-00304-8.
3. Дидье Сорнетте - «Как предсказывать крахи финансовых рынков. Критиче-ские события в сложных финансовых системах» - 2011 - «И-трейд» - 400 с. - ISBN: 978-5-9791-0042-5
4. Ширяев А.Н. - Вероятность - 1 - 2004 - «МЦНМО» - 520 с.
5. Володин И.Н. Лекции по теории вероятностей и математической статисти-ке. - Казань: КГУ, 2006. - 271с.
6. Халиуллин С.Г.-Один критерий стационарности для условно гауссовских моделей. Обозрение прикладной и промышленной математики. - т. 17, в. 2, стр. 243-244.
7. "Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation". Econometrica. 50 (4): 987-1008.
1982. doi:10.2307/1912773


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.




© 2008-2022 Cервис помощи студентам в выполнении работ