Управление портфелем ценных бумаг на основе D-оценок Руссмана и нейтросетевого моделирования

Управление портфелем ценных бумаг на основе D-оценок Руссмана и нейтросетевого моделирования

Автор: Иванова, Ксения Георгиевна

Шифр специальности: 08.00.13

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2009

Место защиты: Воронеж

Количество страниц: 128 с.

Артикул: 4262767

Автор: Иванова, Ксения Георгиевна

Стоимость: 250 руб.

Управление портфелем ценных бумаг на основе D-оценок Руссмана и нейтросетевого моделирования  Управление портфелем ценных бумаг на основе D-оценок Руссмана и нейтросетевого моделирования 

СОДЕРЖАНИЕ
Введение
1. Методы управления портфелем. Воценки Руссмана и теоретический аппарат нейросстевого моделирования
1.1. Обзор существующих методов управления портфелем. Проблема измерения рыночного риска.
1.2. Ооценки Руссмана как аппарат для оценки риска портфельного инвестирования
1.3. Возможности краткосрочного прогнозирования финансовых временных рядов.
1.4. Теоретический аппарат нейросетевого моделирования
Выводы к главе 1.
2. Применение Воцсиок Руссмана к задаче управления портфелем активов.
2.1. Вывод на основе Иоцеиок формулы оценки риска для произвольной непрерывной траектории поведения системы в плановом периоде.
2.2. Исследование свойств оценок риска вдоль траекторий движения системы, представляющих собой двухзвенные ломаные.
2.3. Исследование свойств оценок риска вдоль траекторий движения
системы вида .
2.4. Некоторые статистические закономерности рынка ценных бумаг.
Выводы к главе 2
3. Разработка п практическое использование синтетической методики управления портфелем.
3.1. Подготовка данных для нейросетевого анализа
3.2. Методы формирования комитета нейроэкспертов
3.3 Алгоритмы совместного применения комитетов нейросетей и
Воценок Руссмана к задаче управления портфелем активов
3.4. Обзор результатов тестирования представленных алгоритмов
Выводы к главе 3.
Заключение.
Список использованных источников


Практическая значимость исследования заключается в том, что сформулированные выводы и предложения, разработанные модели и алгоритмы могут быть использованы финансовыми учреждениями, частными инвесторами, разработчиками информационноаналитических систем, другими субъектами рынка ценных бумаг в качестве инструментария для получения дополнительной информации, способствующей повышению степени обоснованности инвестиционных решений. Апробация результатов работы. Основные результаты исследования докладывались и обсуждались на семинарах и научных сессиях экономического факультета Воронежского государственного университета й Международной научной школе семинаре Системное моделирование социальноэкономических процессов5 Воронеж, IV Международной научнопрактической конференции Экономическое прогнозирование модели и методы Воронеж, й Международной школесеминаре Системное моделирование социальноэкономических процессов Воронеж, . Внедрение результатов исследования. Предложенные методы, модели и программы прошли успешную верификацию на реальных временных рядах российского фондового рынка. ООО Инвестиционная палата, что подтверждается актом внедрения. Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 7 работ, в том числе 2 статьи в издании, рекомендованном ВАК России и . Вестника Воронежского государственного университета, 3 статьи в сборниках трудов научнопрактических конференций. В работе 9 автором осуществлен вывод формул оценки риска для широкого класса функций изменения состояния системы вида 0. В работе , лично автору принадлежит вывод формул оценки риска для функций изменения состояния системы, представляющих собой двухзвенные ломаные линии. В автором предложена методика формирования портфеля ценных бумаг на основе оценок Руссмана и прогнозных данных, предоставляемых нейросетевым комитетом. В работе автором проведен статистический анализ закономерностей, присущих российскому рынку ценных бумаг. основе этого анализа сделаны выводы о наиболее обоснованных сценариях поведения портфеля активов в плановом периоде в зависимости от текущей рыночной ситуации. В и автору принадлежат алгоритмы подготовки и преобразования входных данных для нейросегевого прогнозирования временных рядов доходностей. В автором предложен алгоритм формирования нсйросетевого комитета, позволяющий осуществлять автоматическое ранжирование прогнозирующих нейроэкспертов на основе анализа краткосрочных рыночных тенденций. Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав с выводами по каждой главе и заключения, а так же списка используемой литературы из 3 наименований, в т. Основной текст изложен на 5 страницах, содержит таблиц, рисунков. В первой главе приведен аналитический обзор современных подходов к формированию портфеля активов, особое внимание уделяется проблеме измерения портфельного риска. Здесь же кратко излагается теоретический аппарат Ооценок. Исааком Борисовичем Руссманом. Помимо того, в первой главе анализируются возможности краткосрочного прогнозирования финансовых временных рядов и представляются теоретические основы аппарата нейросетевого моделирования. Во второй главе описывается подход к управлению портфелем, основанный на совместном использовании Ооценок Руссмапа. Задача управления портфелем рассматривается как задача управления системой переменной структуры с целью достижения этой системой некоторой заранее заданной цели. Здесь же выводится общая формула оценки риска для произвольной траектории поведения системы в плановом периоде. Далее приводится анализ некоторых статистических закономерностей, присущих российскому рынку ценных бумаг, позволяющий в зависимости от продолжительности планового периода выделить наиболее обоснованные траектории поведения системы. Для этих траекторий выводятся конкретные формулы изменяющихся во времени оценок риска. В третьей главе описывается разработка и практическое применение синтетической методики управления портфелем активов, основанной на использовании Ооценок Руссмапа и аппарата нейросетевого моделирования. В частности, большое внимание уделяется методам подготовки данных для нейросетевого анализа, так как от этого существенно зависит качество прогнозирования диапазона возможного изменения параметров системы в плановом периоде, а, значит, и качество модели в целом.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.214, запросов: 128