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

Селюков, В. К. (канд. техн. наук).
Критерии оценки эффективности системы управления рисками [Текст] / Селюков В. К. // Российское предпринимательство. - 2004. - N 6. - С. . 49-53. - Библиогр.: с. 53 (3 назв. ). - RUMARS-ropr04_000_006_0049_1. - Продолж. Начало: NN 11, 12, 2003; NN 4, 5, 2004

УДК

^a658.14/.17

ББК 65.290-93
Рубрики: Экономика--Финансы предприятия
Кл.слова (ненормированные):
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.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Россохин, В. В. (кандидат экономических наук).
Исследование характеристик моделей арифметического и геометрического броуновского движения при прогнозировании цен на финансовые активы [Текст] / В. В. Россохин // Финансы и кредит. - 2014. - № 26. - С. 31-38 : табл., диагр. - Библиогр.: с. 37-38 (12 назв. ) . - ISSN 2071-4688

УДК

^a330.322

ББК 65.263
Рубрики: Экономика
Инвестиции
Кл.слова (ненормированные):
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.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Система искусственного интеллекта для прогнозирования финансового риска в банковской сфере в условиях рыночной неопределенности [Текст] / Н. И. Ломакин, О. С. Пескова, К. Вималаратхне [и др.] // Международная экономика. - 2022. - № 4. - С. 299-311. - Библиогр.: с. 309-310 (13 назв.). - Ref.: p. 310-311 (13 names) . - ISSN 2074-6040

УДК

^a336.7

ББК 65.262
Рубрики: Экономика
Кредитно-денежная система--Россия, 2010-2021 гг.
Кл.слова (ненормированные):
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.

Доп.точки доступа:
Ломакин, Николай Иванович (кандидат экономических наук; доцент); Пескова, Ольга Сергеевна (доктор экономических наук; профессор); Вималаратхне, Канчана (магистрант); Самородова, Ирина Анатольевна (преподаватель); Наумова, Светлана Алексеевна (магистрант); Кращенко, Сергей Анатольевич (доктор экономических наук; профессор); Репин, Ярослав Андреевич (студент); Шабанов, Никита Тимофеевич (магистрант); Ломакин, Иван Николаевич (бакалавр)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Тематический навигатор

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