Моделювання ризиків зміни цінової кон'юнктури світового ринку кольорових металів (на прикладі ринку міді)

У статті представлені результати проведеного дослідження мінливості цінової кон'юнктури світового ринку кольорових металів на прикладі ринку міді. Оцінено існуючі ризики зміни
 ціни на мідь, установлено граничний розмір збитків і ймовірність їх виникнення. Показано, що
 використ...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Схід
Date:2010
Main Authors: Смірнов, Ю., Савенков, Д.
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: Інститут філософії ім. Г.С. Сковороди НАН України 2010
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/22237
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Моделювання ризиків зміни цінової кон'юнктури світового ринку кольорових металів (на прикладі ринку міді) / Ю. Смірнов, Д. Савенков // Схід. — 2010. — № 6 (106). — С. 68-71. — Бібліогр.: 8 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary:У статті представлені результати проведеного дослідження мінливості цінової кон'юнктури світового ринку кольорових металів на прикладі ринку міді. Оцінено існуючі ризики зміни
 ціни на мідь, установлено граничний розмір збитків і ймовірність їх виникнення. Показано, що
 використання методики оцінки і моделювання ризиків Value-at-Risk на основі імітаційного
 програмування за методом Монте-Карло дозволяє прогнозувати потенційні доходи та збитки. In the article there are presented results of the conducted study for volatility in price in the world market conjuncture of
 nonferrous metals on an example of the copper market. Existing risks of change in the price for copper are estimated, the
 boundary size of losses and probability of their emerging are estimated. It is prooved that use of a technique for an estimation
 and modeling of risks "Value-at-Risk" on the basis of imitating programming on a Monte Carlo method allows to predict potential
 incomes and losses.
ISSN:1728-9343