title: Network analysis in risk assessment: a case of the Russian stock market
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kondratev, Dmitrii A.
metadata.lang: -
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Кондратьев, Д. А.
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2015-06-30T10:27:18Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2015-06-30T10:27:18Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2015
metadata.lang: -
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/1605
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The thesis is focused on introducing network theory tools to corporate finance to assess risks resulting from high correlation of stocks. Engaging in activities that increase this correlation puts company at risk of receiving shocks to share price from its partner. Such events are harmful for shareholders’ wealth, and are therefore undesirable. Research in the thesis shows that received shock can be decreased through increasing diversification and decreasing integration (in the network sense) with partner at risk. A procedure for shock magnitude assessment is suggested.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: English
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.publisher
metadata.value: Saint Petersburg University, Graduate School of Management, Master in Corporate Finance Program
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: integration
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: diversification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: network analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: stock market
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: risk management
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: risk assessment
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: network theory tools
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: correlation of stocks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: интеграция
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: диверсификация
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сетевой анализ
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: рынок акций
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: управление рисками
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: оценка риска
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: корреляция цен акций
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: инструменты сетевого анализа
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Network analysis in risk assessment: a case of the Russian stock market
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Сетевой анализ в оценке рисков: исследование на примере российского рынка акций
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.type
metadata.value: Thesis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.description.altabstract
metadata.value: В данной диссертации инструменты сетевого анализа применяются в сфере корпоративных финансов для оценки рисков, связанных с высокой корреляцией цен акций. Деятельность компании, повышающая корреляцию, связана с риском получения ценовых шоков от партнера, что пагубно отражается на благосостоянии акционеров. Проведенное исследование показывает, что ценовые шоки акций могут быть снижены за счет увеличения диверсификации и снижения интеграции (в контексте сетей)  с партнером. Предложена процедура для оценки получаемого шока.
metadata.lang: en_GB
resources.filename: Кондратьев_Referee_Review.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/1605/3/%d0%9a%d0%be%d0%bd%d0%b4%d1%80%d0%b0%d1%82%d1%8c%d0%b5%d0%b2_Referee_Review.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.size: 164,06 kB
resources.filename: Кондратьев_Sc_Adv_Reference.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/1605/4/%d0%9a%d0%be%d0%bd%d0%b4%d1%80%d0%b0%d1%82%d1%8c%d0%b5%d0%b2_Sc_Adv_Reference.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.size: 386,1 kB