title: Modern methods of data analysis in investment risk management
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Екимов Александр Валерьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Каплун Игорь Борисович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kaplun Igor
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Балыкина Юлия Ефимовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Balykina Iuliia Efimovnа
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:26:29Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:26:29Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 040247
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/13633
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В настоящей работе была рассмотрена задача портфельной оптимизации, описаны и реализованы методы, позволяющие улучшить классические подходы к ее решению: авторегрессионные модели, скрытые марковские модели и нейронные сети. Были использованы несколько типов каждого из указанных методов, выбраны лучшие из них, и произведена оценка качества их работы согласно введенным метрикам. Результаты работы методов были использованы в реализации торговой стратегии, и произведено сравнение с ее реализацией без применения перечисленных методов. Таким образом, в данной работе продемонстрирована возможность увеличения точности работы классической модели портфельной оптимизации при помощи современных методов анализа данных.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this paper the problem of portfolio optimization was studied. Methods which aim to improve classical approaches of its solution are described and realized: autoregression models, hidden Markov models and neural networks. Several types of each of the specified methods were used and the best of them were selected; quality of their operations according to the introduced metrics was assessed. Results of work of the aforementioned methods were used in implementation of a trade strategy, and comparison with its implementation without application of the listed methods was held. Thus, in this paper the ability to increase the accuracy of operation of classical portfolio allocation model by the means of modern data scientific methods is shown.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Риск менеджмент
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: портфельная оптимизация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: временные ряды
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: авторегрессионные модели
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: скрытые марковские модели
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Risk management
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: portfolio optimization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: time series
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: autoregressive models
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: hidden markov models
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Modern methods of data analysis in investment risk management
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Современные методы анализа данных в инвестиционном риск менеджменте
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diploma.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13633/1/Diploma.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,7 MB
resources.filename: reviewSV_Kaplun.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13633/2/reviewSV_Kaplun.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 180,16 kB
resources.filename: reviewSV_st007788_Balykina_YUliya_Efimovna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/13633/3/reviewSV_st007788_Balykina_YUliya_Efimovna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,89 kB