Научный архив: статьи

В статье рассмотрена значимость GARCH-моделей для анализа волатильности на финансовых рынках. Также в работе представлен алгоритм написания кода для анализа финансовых инструментов на примере обыкновенных акций Татнефти и Роснефти с использованием Python. В результате анализа были получены выводы о поведении волатильности этих акций и с учетом этого фактора определена привлекательность рассмотренных инструментов для различных типов инвесторов. Таким образом, были получены выводы о том, что акции Татнефти подойдут в большей степени для трейдеров, а акции Роснефти - для инвесторов.

В статье рассматривается применение метода случайного леса для прогнозирования краткосрочной динамики акций российских нефтяных компаний на основе рыночных данных. Эмпирическая база исследования включает панельные данные по акциям пяти крупнейших российских нефтяных компаний за период 2020-2024 гг. В качестве объясняющих переменных используются показатели доходности, скользящей волатильности, моментума и ликвидности. Оценка модели осуществляется с применением вневыборочной проверки, что позволяет объективно оценить качество прогнозов. Полученные результаты свидетельствуют о применимости метода случайного леса для анализа краткосрочной динамики акций нефтяного сектора и подтверждают его потенциал в качестве инструмента количественного финансово-экономического анализа.

В статье рассматривается интегрированный подход к прогнозированию цены российских государственных облигаций на основе комбинации событийного анализа (оценка влияния санкций) и машинного обучения (прогнозирование на основе экономических показателей). В основу методов исследования легли событийный анализ и машинное обучение, а именно случайный лес, также рассмотрены альтернативные подходы: регрессия и LTSM. Первые два метода оказались статистически незначимы для представленных данных, поэтому было принято решение о применении в качестве основного метода третьего - случайного леса. В результате исследования авторами представлен интегрированный подход, связывающий экономические события и параметры, который позволит инвесторам и финансовым регуляторам снизить рыночную неопределенность и грамотно оптимизировать портфель.