Современные риск-системы
Статьи 2018 года

Сайты-компаньоны: English version Риск-консалтинг

Начало Введение Лекции Загрузка Стресс Публикации Иллюстрации Справочник Избранное Глоссарий Ссылки Доска Контакт


Статьи 2018 года

  1. Новоселов А.А. Как эффективно вычислить условное распределение для прогнозирования доходности акций? Риск-менеджмент в кредитной организации, 1 (2018), 110-115.
    Аннотация
    Условные распределения широко используются при вычислении прогнозов, построении байесовских выводов и во многих других приложениях. Как это часто бывает, аналитическое решение задачи вычисления условного распределения доступно довольно редко, а численные методы решения требуют значительных вычислительных ресурсов, особенно в условиях высокой размерности. Компромиссом, позволяющим устранить многие препятствия на пути эффективного вычисления условных распределений, оказывается аппарат копул.
    Блокноты Jupyter с иллюстрациями к статьям.

  2. Новоселов А.А. Вычисление условных распределений с использованием нормальной копулы Риск-менеджмент в кредитной организации, 2 (2018), 35-39.
    Аннотация
    Статистическим арбитражем обычно называют торговую стратегию, основанную на моделях возврата доходности актива к среднему значению. Так, если доходность некоторого актива на рынке заметно превышает свое среднее значение, то велики шансы ее уменьшения (возврата к среднему), что является сигналом к открытию короткой позиции по данному активу. И наоборот, если доходность оказывается существенно ниже своего среднего значения, то велики шансы ее роста, что является сигналом к открытию длинной позиции. Приведенное рассуждение справедливо для идеального случая, когда гипотеза возврата к среднему верна и доходность актива случайным образом флуктуирует около своего среднего значения, причем размах флуктуаций остается независимым от каких-либо внешних факторов. В реальной жизни такое положение вещей обычно не встречается и распределение доходности активов существенно зависит от различных факторов. В частности, внешние факторы влияют на среднее значение доходности и размах ее флуктуаций около среднего значения. Поэтому в описанную выше простую схему статистического арбитража необходимо внести дополнительные черты, позволяющие учитывать зависимость распределения доход- ностей от рыночных факторов. Одним из прямых способов учета подобного рода зависимостей является схема из двух шагов. На первом шаге строится факторная модель доходности активов, а на втором шаге на основании построенной модели вычисляются условные распределения доходностей при фиксированных значениях факторов. Торговые сигналы формируются с использованием условных распределений, вычисленных при текущих значениях наблюдаемых на рынке факторов. В настоящей статье мы рассмотрим примеры построения стратегий статистического арбитража для небольшого количества активов, в качестве которых выступают 33 акции, активно торгуемые на фондовых рынках США и Германии. В качестве факторов используются доходности рыночных индексов DJIA, S&P500, NASDAQ, VIX, DAX, STOXX50. Расчеты основаны на данных с 2010 по 2017 гг.
    Блокноты Jupyter с иллюстрациями к статьям.

  3. Новоселов А.А. Применение условных распределений в торговых стратегиях со статистическим арбитражем Риск-менеджмент в кредитной организации, 3 (2018), 26-30.
    Аннотация
    В прошлом номере мы познакомились с вычислением условных распределений в рамках многомерного нормального распределения для прогнозирования доходности акций. Здесь мы расширим сферу приложения этого метода и применим его к вычислению условных распределений в рамках нормальной копулы, а также многомерного распределения с нормальной копулой и маргинальными распределениями Стьюдента.
    Блокноты Jupyter с иллюстрациями к статьям.

  4. Новоселов А.А. Применение центральной предельной теоремы с взвешенными слагаемыми Риск-менеджмент в кредитной организации, 4 (2018), 31-39.
    Аннотация
    В банковской практике метод взвешенных средних может применяться через решение задачи классификации для деления потенциальных заемщиков на классы «дефолт»–«не дефолт» или через решение задачи регрессии для вычисления скоринга. Другим примером практического приложения может служить построение факторной риск-модели, в которой при вычислении ковариационной матрицы факторов используются взвешенные суммы парных произведений наблюдений доходности факторов.
    Блокноты Jupyter с иллюстрациями к статьям.


Пользовательского поиска

Начало Введение Лекции Загрузка Стресс Публикации Иллюстрации Справочник Избранное Глоссарий Ссылки Доска Контакт
Copyright © 2000-2018, А.А.Новоселов Последние изменения внесены 01.11.2018