Научная библиотека СГЮА

Главная

Упрощенный режим

Описание

Шлюз Z39.50

Базы данных

- результаты поиска

Вид поиска

Книги фонда НБ СГЮА

Дипломные работы выпускников СГЮА за последние 5 лет

Авторефераты

Диссертации

Период.издания науч.абонемента

Редкие книги Научной библиотеки СГЮА

Каталог электронных носителей

Труды ученых СГЮА

Саратовский край

Область поиска

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>K=показатель VAR<.>)

Общее количество найденных документов : 3
Показаны документы с 1 по 3

Вид документа : Статья из журнала
Шифр издания :
Автор(ы) : Россохин В. В. (кандидат экономических наук)
Заглавие : Исследование характеристик моделей арифметического и геометрического броуновского движения при прогнозировании цен на финансовые активы
Серия: Финансовый рынок
Место публикации : Финансы и кредит. - 2014. - № 26. - С.31-38: табл., диагр. - ISSN 2071-4688 (Шифр fikr/2014/26). - ISSN 2071-4688
Примечания : Библиогр.: с. 37-38 (12 назв. )
УДК : 330.322
ББК : 65.263
Предметные рубрики: Экономика
Инвестиции
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): броуновское движение--инвестиционная деятельность--моделирование ценовой динамики--показатель var--прогнозирование цен--риски--финансовые активы--цены на финансовые активы
Аннотация: В статье отмечается, что в связи с развитием экономики и кризисными явлениями на отдельных предприятиях и в сферах не снижается актуальность прогноза деятельности и контроля за рисками. В финансовом секторе экономики подобные задачи имеют двойное значение: развитие бизнеса по управлению клиентским портфелем ценных бумаг и анализ деятельности компании-участника финансового рынка. Рассмотрены основные модели, используемые для прогнозирования ценовой динамики активов: геометрического и арифметического броуновского движения. Исследованы особенности каждой из моделей с позиции прикладного применения; проведен сравнительный анализ данных, полученных в результате моделирования цен. Выявлены достоинства и недостатки каждой из моделей, оценен потенциал полученных результатов.
Найти похожие

Вид документа : Статья из журнала
Шифр издания :
Автор(ы) : Селюков В. К. (канд. техн. наук)
Заглавие : Критерии оценки эффективности системы управления рисками
Серия: Финансовые риски
Место публикации : Российское предпринимательство. - 2004. - N 6. - С. 49-53 (Шифр ropr/2004/6)
Примечания : Библиогр.: с. 53 (3 назв. ). - RUMARS-ropr04_000_006_0049_1Продолж. Начало: NN 11, 12, 2003; NN 4, 5, 2004
ISSN: XXXX-XXXX
УДК : 658.14/.17
ББК : 65.290-93
Предметные рубрики: Экономика-- Финансы предприятия
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): риски--оценка рисков--методы оценки рисков--статистические методы--дисперсия--среднее квадратическое отклонение--коэффициент вариации--коэффициент шарпа--показатель var--рисковая стоимость--управление рисками
Аннотация: Рассмотрены статистичекие методы оценки рисков.
Найти похожие

Вид документа : Статья из журнала
Шифр издания :
Автор(ы) : Ломакин, Николай Иванович, Пескова, Ольга Сергеевна, Вималаратхне, Канчана, Самородова, Ирина Анатольевна, Наумова, Светлана Алексеевна, Кращенко, Сергей Анатольевич, Репин, Ярослав Андреевич, Шабанов, Никита Тимофеевич, Ломакин, Иван Николаевич
Заглавие : Система искусственного интеллекта для прогнозирования финансового риска в банковской сфере в условиях рыночной неопределенности
Серия: Международные финансы
Место публикации : Международная экономика. - 2022. - № 4. - С.299-311. - ISSN 2074-6040 (Шифр meek/2022/4). - ISSN 2074-6040
Примечания : Библиогр.: с. 309-310 (13 назв.)Ref.: p. 310-311 (13 names)
УДК : 336.7
ББК : 65.262
Предметные рубрики: Экономика
Кредитно-денежная система --Россия, 2010-2021 гг.
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): var показатель--банковская сфера--задолженности по кредитам--искусственный интеллект--кредитный портфель--невозвратные кредиты--показатель var--прогнозирование финансовых рисков--просроченные кредиты--рыночная неопределенность--стоимостная мера риска--финансовые риски
Аннотация: В статье рассмотрены теоретические основы анализа и прогнозирования финансового риска в банковской сфере в условиях рыночной неопределенности. Актуальность исследования состоит в том, что рост проблемной задолженности коммерческих банков по кредитам юридических лиц, индивидуальных предпринимателей и физических лиц в настоящее время является наиболее актуальным и дискутируемым вопросом в банковском сообществе. Проведен анализ динамики активов и доли просроченных ссуд в 2010-2021 гг., выявлены тенденции изменений портфеля. Авторы рассмотрели преимущества использования в качестве меры риска показателя VaR, отмечая, что его слабой стороной является отсутствие возможности оценки экстремальных потерь в случае реализации риска в диапазоне выше доверительного интервала. Разработана программа Perseptron для прогноза динамики доли просроченных кредитов в портфеле коммерческого банка, которая сформирована на платформе Deductor. Проведена группировка данных с помощью нейросети на платформе Deductor, которая позволила выявить определенные закономерности в изменении качества портфеля. Выявлено, что на величину доли просроченных кредитов коммерческих банков влияет множество факторов, в том числе и включенные в AI-систему: прирост активов, рыночная доля, изменение кредитного портфеля, динамика просроченных кредитов, прогноз доли просроченных кредитов. Рассмотрен предложенный авторами широкий набор инструментов финансовой математики для того, чтобы оценить и минимизировать финансовые риски, в том числе квантильное хеджирование, хеджирование дефицита с минимальным риском и оптимальное квадратичное хеджирование.
Найти похожие

Тематический навигатор

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)