Статьи, Журналы
Прогнозирование доходности и волатильности финансовых инструментов при помощи систем нечеткого вывода и моделей ARMA-GARCH
Статьи, Журналы
Прогнозирование доходности и волатильности финансовых инструментов при помощи систем нечеткого вывода и моделей ARMA-GARCH
Свиязов, В.А. Прогнозирование доходности и волатильности финансовых инструментов при помощи систем нечеткого вывода и моделей ARMA-GARCH / В. А. Свиязов // Экономика и математические методы. — Москва, 2025 — N 3. Том 61. — С.126-138. — Библиогр. в конце ст.
Поделиться
Вконтакте 
Одноклассники 
Telegram Источник
Аннотация
В работе к задачам прогнозирования доходности и волатильности финансовых инструментов применяется модификация модели GARCH, основанная на системах нечеткого вывода (fuzzy inference system, FIS). Данная модификация позволяет учитывать асимметричность волатильности, использовать большое число нечетких кластеров, осуществлять мягкое переключение между кластерами и динамически адаптировать их структуру. Такой подход учитывает разное поведение волатильности при разных условиях. При использовании моделей вида FIS в системе может учитываться большое число влияющих факторов без необходимости явно включать их в модель. Также может оцениваться и динамически меняться степень влияния этих факторов. Для ряда доходности финансовых инструментов сначала строится модель ARMA. Затем на ее остатках калибруются параметры модели FIS-GARCH, которая в дальнейшем используется для прогноза волатильности. Исследовано более 35 выборок дневных котировок инструментов финансового рынка России. Среди рассмотренных сегментов рынка - фондовый, долговой и денежный. Расчеты показывают, что для некоторых типов временных рядов, в особенности для инструментов рынка акций, нечеткий подход дает результат, превосходящий стандартную модель авторегрессионной условной гетероскедастичности. На некоторых временных рядах нечеткие системы позволяют существенно повысить точность прогнозов (что подтверждается статистическими критериями), но в большом числе случаев ошибки прогнозирования при использовании нечетких систем и без них сопоставимы. Можно утверждать, что нечеткие системы, благодаря своим особенностям, имеют потенциал в прогнозировании доходности и волатильности на фондовом рынке.
Ключевые слова
- #финансовый сектор
- #финансовые инструменты
- #прогнозирование
- #прогнозирование доходности
- #волатильность
- #модель arma
- #модель garch
- #фондовый рынок
- #долговой рынок
- #денежный рынок
- #рынок акций
- #экономико-математические методы
- #экономико-математические модели
- #эконометрические методы
- #авторегрессия
- #временные ряды
- #методы анализа
- #анализ данных
- #таблицы
- #графики
-
УДК:336.7
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Гоманова, Т.К. Анализ методов прогнозирования курса активов / Т. К. Гоманова, Е. Л. Гуляева, Р. Д. Хмельницкий // Финансовый бизнес. — Москва, 2025 — N 6. — С.101-109.
- 2. Морозов, В.В. Влияние рынка деривативов на ВВП / В. В. Морозов // Финансы и кредит. — Москва, 2025 — N 9. Том 31. — С.207-225.
- 3. Чжан Вэньи Системы раннего предупреждения рисков на финансовых рынках / Чжан Вэньи // Финансовая экономика. — Москва, 2026 — N 1. — С.91-94.
- 4. Azmeh, C. Impact of research output in finance on financial development / C. Azmeh, M. Al-Raeei // Финансы : теория и практика. — Москва, 2026 — N 1. Том 30. — С.135-146.
- 5. Годес, Н. Приручить "Пигмалиона" / Н. Годес // Банковский вестник. — Минск, 2025 — N 9. — С.54-64.
- 6. Петрушевская, В.В. Совершенствование подходов к финансовому моделированию при повышении устойчивости финансовой системы / В. В. Петрушевская, В. Л. Шангареева // Финансовый менеджмент. — Москва, 2025 — N 10. — С.213-219.
- 7. Кобаненко, М.В. Инновационные подходы к управлению финансовыми рисками / М. В. Кобаненко // Финансовые рынки и банки. — Москва, 2025 — N 8. — С.213-217.
- 8. Скасырский, С.Ю. Анализ влияния ESG-стратегий на инвестиционную привлекательность акций компаний финансового сектора / С. Ю. Скасырский // Финансы и кредит. — Москва, 2025 — N 8. Том 31. — С.201-216.
- 9. Рыкова, И.А. Применение индикатора "отношение капитализации фондового рынка к ВВП" в целях мониторинга развития российского финансового рынка / И. А. Рыкова, Е. Е. Уварова, С. А. Орлова // Финансовые рынки и банки. — Москва, 2025С.219-222 — N 2.
- 10. Федорова, Е.А. Индекс финансового стресса / Е. А. Федорова, В. А. Степанов, Н. В. Альхаммади // Финансы и кредит. — Москва, 2025 — N 12. Том 31. — С.33-52.
Отзывы читателей
0