Визначення величини ризику VaR на основі оцінок параметрів моделі стохастичної волатильності

Визначення величини ризику VaR на основі оцінок параметрів моделі стохастичної волатильності

Для опису динаміки умовної дисперсії запропоновано модель стохастичної волатильності, структура якої відповідає фактичним змінам дисперсії фінансових гетероскедастичних процесів. Оцінки параметрів моделі стохастичної волатильності обчислюються за методом Монте-Карло для марковських ланцюгів у середо...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Системні дослідження та інформаційні технології
Datum:2012
Hauptverfasser: Бідюк, П.І., Коновалюк, М.М.
Format: Artikel
Sprache:Ukrainian
Veröffentlicht: Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України 2012
Schlagworte:
Методи аналізу та управління системами в умовах ризику і невизначеності
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50180
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Визначення величини ризику VaR на основі оцінок параметрів моделі стохастичної волатильності / П.І. Бідюк, М.М. Коновалюк // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2012. — № 3. — С. 85-94. — Бібліогр.: 17 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-50180
record_format dspace
spelling Бідюк, П.І.
Коновалюк, М.М.
2013-10-06T16:42:10Z
2013-10-06T16:42:10Z
2012
Визначення величини ризику VaR на основі оцінок параметрів моделі стохастичної волатильності / П.І. Бідюк, М.М. Коновалюк // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2012. — № 3. — С. 85-94. — Бібліогр.: 17 назв. — укр.
1681–6048
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50180
519.766.4
Для опису динаміки умовної дисперсії запропоновано модель стохастичної волатильності, структура якої відповідає фактичним змінам дисперсії фінансових гетероскедастичних процесів. Оцінки параметрів моделі стохастичної волатильності обчислюються за методом Монте-Карло для марковських ланцюгів у середовищі OpenBUGS. Для підвищення швидкості обчислень створено належну специфікацію цієї моделі. Оцінки змінної в часі умовної дисперсії, отримані за методом Монте-Карло, використано для прогнозування значення величини можливих втрат VaR для вибраних біржових фінансових процесів, поданих статистичними методами. При цьому досягнуто високу точність прогнозів, яку застосовують для прийняття рішень під час виконання торговельних операцій.
Для описания динамики условной дисперсии предложена модель стохастической волатильности, структура которой соответствует фактическим изменениям дисперсии финансовых гетероскедатистических процессов. Оценки параметров модели стохастической волатильности вычисляются методом Монте-Карло для марковских цепей в среде OpenBUGS. Для повышения быстродействия вычислений создана надлежащая спецификация этой модели. Оценки переменной во времени условной дисперсии, полученные методом Монте-Карло, использованы для прогнозирования величин возможных потерь VaR для выбранных биржевых финансовых процессов, представленными статистическими методами. При этом достигнута высокая точность прогнозов, пригодная для принятия решений при выполнении торговых операций.
To describe the dynamics of conditional variance the stochastic volatility model is proposed the structure of which reflects actual changes of variance for financial heteroscedastic processes. The stochastic volatility model parameters estimates are computed with the Markov chain Monte Carlo technique using Open BUGS environment. To reduce the computation time an appropriate model specification was proposed. The estimates of the conditional variance, computed by the Monte Carlo method, were used for forecasting the value of possible losses VaR for selected financial stock processes represented by statistical data. The quality of forecasts is quite acceptable for decision making in stock trading.
uk
Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
Системні дослідження та інформаційні технології
Методи аналізу та управління системами в умовах ризику і невизначеності
Визначення величини ризику VaR на основі оцінок параметрів моделі стохастичної волатильності
Определение величины риска VaR на основе оценок параметров модели стохастической волатильности
Determining the risk measure VaR using parameters of stochastic volatility model
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Визначення величини ризику VaR на основі оцінок параметрів моделі стохастичної волатильності
spellingShingle Визначення величини ризику VaR на основі оцінок параметрів моделі стохастичної волатильності
Бідюк, П.І.
Коновалюк, М.М.
Методи аналізу та управління системами в умовах ризику і невизначеності
title_short Визначення величини ризику VaR на основі оцінок параметрів моделі стохастичної волатильності
title_full Визначення величини ризику VaR на основі оцінок параметрів моделі стохастичної волатильності
title_fullStr Визначення величини ризику VaR на основі оцінок параметрів моделі стохастичної волатильності
title_full_unstemmed Визначення величини ризику VaR на основі оцінок параметрів моделі стохастичної волатильності
title_sort визначення величини ризику var на основі оцінок параметрів моделі стохастичної волатильності
author Бідюк, П.І.
Коновалюк, М.М.
author_facet Бідюк, П.І.
Коновалюк, М.М.
topic Методи аналізу та управління системами в умовах ризику і невизначеності
topic_facet Методи аналізу та управління системами в умовах ризику і невизначеності
publishDate 2012
language Ukrainian
container_title Системні дослідження та інформаційні технології
publisher Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
format Article
title_alt Определение величины риска VaR на основе оценок параметров модели стохастической волатильности
Determining the risk measure VaR using parameters of stochastic volatility model
description Для опису динаміки умовної дисперсії запропоновано модель стохастичної волатильності, структура якої відповідає фактичним змінам дисперсії фінансових гетероскедастичних процесів. Оцінки параметрів моделі стохастичної волатильності обчислюються за методом Монте-Карло для марковських ланцюгів у середовищі OpenBUGS. Для підвищення швидкості обчислень створено належну специфікацію цієї моделі. Оцінки змінної в часі умовної дисперсії, отримані за методом Монте-Карло, використано для прогнозування значення величини можливих втрат VaR для вибраних біржових фінансових процесів, поданих статистичними методами. При цьому досягнуто високу точність прогнозів, яку застосовують для прийняття рішень під час виконання торговельних операцій. Для описания динамики условной дисперсии предложена модель стохастической волатильности, структура которой соответствует фактическим изменениям дисперсии финансовых гетероскедатистических процессов. Оценки параметров модели стохастической волатильности вычисляются методом Монте-Карло для марковских цепей в среде OpenBUGS. Для повышения быстродействия вычислений создана надлежащая спецификация этой модели. Оценки переменной во времени условной дисперсии, полученные методом Монте-Карло, использованы для прогнозирования величин возможных потерь VaR для выбранных биржевых финансовых процессов, представленными статистическими методами. При этом достигнута высокая точность прогнозов, пригодная для принятия решений при выполнении торговых операций. To describe the dynamics of conditional variance the stochastic volatility model is proposed the structure of which reflects actual changes of variance for financial heteroscedastic processes. The stochastic volatility model parameters estimates are computed with the Markov chain Monte Carlo technique using Open BUGS environment. To reduce the computation time an appropriate model specification was proposed. The estimates of the conditional variance, computed by the Monte Carlo method, were used for forecasting the value of possible losses VaR for selected financial stock processes represented by statistical data. The quality of forecasts is quite acceptable for decision making in stock trading.
issn 1681–6048
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50180
citation_txt Визначення величини ризику VaR на основі оцінок параметрів моделі стохастичної волатильності / П.І. Бідюк, М.М. Коновалюк // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2012. — № 3. — С. 85-94. — Бібліогр.: 17 назв. — укр.
work_keys_str_mv AT bídûkpí viznačennâveličinirizikuvarnaosnovíocínokparametrívmodelístohastičnoívolatilʹností
AT konovalûkmm viznačennâveličinirizikuvarnaosnovíocínokparametrívmodelístohastičnoívolatilʹností
AT bídûkpí opredelenieveličinyriskavarnaosnoveocenokparametrovmodelistohastičeskoivolatilʹnosti
AT konovalûkmm opredelenieveličinyriskavarnaosnoveocenokparametrovmodelistohastičeskoivolatilʹnosti
AT bídûkpí determiningtheriskmeasurevarusingparametersofstochasticvolatilitymodel
AT konovalûkmm determiningtheriskmeasurevarusingparametersofstochasticvolatilitymodel
first_indexed 2025-12-07T19:01:50Z
last_indexed 2025-12-07T19:01:50Z
_version_ 1850877264916381696

Ähnliche Einträge