Отправить статью по E-mail 
О методах количественного анализа финансовых показателей компании в условиях высокой рискованности инвестиций
- Авторы: Щетинин Е.Ю.1
-
Учреждения:
- Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
- Выпуск: Том 28, № 4 (2020)
- Страницы: 346-360
- Раздел: Статьи
- URL: https://journals.rudn.ru/miph/article/view/25181
- DOI: https://doi.org/10.22363/2658-4670-2020-28-4-346-360
Цитировать
Полный текст
Аннотация
В работе исследованы методы количественного анализа скрытых статистических связей финансовых показателей компаний в условиях высокой рискованности инвестирования. Предложен новый полупараметрический метод оценивания показателей хвостовой зависимости с использованием моделей структур зависимости BB1 и BB7. Для набора данных, содержащих стоимостные показатели ведущих российских компаний, проведены компьютерные эксперименты, в результате которых показано, что предложенный метод обладает более высокой устойчивостью и точностью по сравнению с другими рассмотренными методами. Практическое применение представленного метода управления рисками позволило бы финансовым компаниям адекватно оценивать инвестиционные риски в условиях наступления экстремальных событий.
Об авторах
Е. Ю. Щетинин
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
Автор, ответственный за переписку.
Email: riviera-molto@mail.ru
Doctor of Physical and Mathematical Sciences, lecturer of Department of Data Analysis, Decision Making and Financial Technologies
Ленинградский проспект, д. 49, Москва, 125993, РоссияСписок литературы
- E. Y. Shchetinin, “On new approaches to company management in emergency situations [Novyh podhodah k upravleniyu kompaniej v chrezvychajnyh situaciyah],” Finansy i kredit, vol. 30, no. 198, pp. 71-75, 2005, In Russian.
- E. Y. Shchetinin, K. M. Nazarenko, and A. V. Paramonov, “Instrumental methods of stochastic analysis of extreme events [Instrumental’nye metody stohasticheskogo analiza ekstremal’nyh sobytij],” Vestnik NNGU, Matematicheskoye modelirovaniye i optimal’noye upravleniye, vol. 2, no. 29, pp. 56-63, 2004, In Russian.
- V. A. Akimov, A. A. Bykov, and E. Y. Shchetinin, Introduction to statistics of extreme values, EMERCOM of Russia [Vvedenie v statistiku ekstremal’nyh znachenij i ee prilozheniya]. Moscow: FGU VNII GOChS (FTs), 2009, 524 pp., In Russian.
- R. Schmidt and U. Stadtmüller, “Non-parametric estimation of tail dependence,” Scandinavian Journal of Statistics, vol. 33, no. 2, pp. 307-335, 2006.
- R. Schmidt, Tail dependence. In Statistical tools in finance and insurance, W. Hardle, P. Cizek, and R. Weron, Eds. Springer Verlag, 2003.
- G. Frahm, M. Junker, and A. Szimayer, “Elliptical copulas: Applicability and limitations,” Statistics & Probability Letters, vol. 63, no. 3, pp. 275-286, 2003. doi: 10.1016/S0167-7152(03)00092-0.
- S. Resnick, Extreme values, regular variation and point processes. Berlin: Springer, 1987.
- E. Y. Shchetinin, “Vine copulas structures modeling on Russian stock market,” Discrete and Continuous Models and Applied Computational Science, vol. 27, no. 4, pp. 343-354, 2019. doi: 10.22363/2658-4670- 2019-27-4-343-354.
- E. Y. Shchetinin, “Modeling of D-branching structures in the Russian stock market [Modelirovanie struktur D-vetvlenij na rossijskom fondovom rynke],” Vestnik komp’yuternykh i informatsionnykh tekhnologiy, vol. 8, no. 182, pp. 38-45, 2019, In Russian.
- C. Genest, K. Ghoudi, and L. Rivest, “A semiparametric estimation procedure of dependence parameters in multivariate families of distributions,” Biometrika, vol. 82, no. 3, pp. 543-552, 1995. DOI: 10.1093/ biomet/82.3.543.
