title: Development of a statistical model for predicting price volatility of financial assets for estimation market risks
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Мусаев Александр Азерович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Musaev Aleksandr Azerovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Белозерцева Дарья Юрьевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Belozerceva Dara Urevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Григорьев Дмитрий Алексеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Grigorev Dmitrij Alekseevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:07:43Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:07:43Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2019
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 030944
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/25688
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В этой работе исследуются и сравниваются различные реализации Value at Risk -  построенных с помощью метода GARCH и использующих различные распределения.  Аналитическая работа дополнена разработкой алгоритма выбора наилучшей модели на предоставленном наборе исходных данных. Работа делится на две части, в первой из которых происходит теоретическое исследование с целью найти наиболее эффективную модель типа GARCH, и последующая ее реализация. Во второй части исследуются методы построения Value at Risk , а так же реализуется алгоритм подбора наилучшей модели для разных наборов данных.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this paper different realisations of Value at Risk were researched and compared. Part of them was built with GARCH modelling and other part used different distributions. Analytical work supplemented by the development of the algorithm for choosing the best model on the provided data set. The work is divided into two parts, the first of which is a theoretical study to find the most effective model of the GARCH type, and its subsequent implementation. In the second part, methods for constructing Value at Risk were explored, and after that the algorithm for selecting the best model for different data sets was made.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: GARCH
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: EGARCH
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Value at Risk
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: matlab
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ данных
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: финансовые риски
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: волатильность
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: финансовые активы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: GARCH
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: EGARCH
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Value at Risk
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: matlab
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: data analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: financial risks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: volatility
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: financial assets
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Development of a statistical model for predicting price volatility of financial assets for estimation market risks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Разработка статистической модели для прогнозирования волатильности цен финансовых активов для оценки рыночных рисков
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Belozerceva_D._U..pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25688/1/VKR_Belozerceva_D._U..pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,87 MB