Статьи, Журналы
Применение теории случайных процессов с катастрофами на рынках криптовалют
Статьи, Журналы
Применение теории случайных процессов с катастрофами на рынках криптовалют
Глинский, В.В. Применение теории случайных процессов с катастрофами на рынках криптовалют / В. В. Глинский, К. А. Зайков, Л. К. Серга // Проблемы прогнозирования. — Москва, 2026 — N 3(216). — С.74-87. — Библиогр. в конце ст.
Глинский, В.В., Зайков, К.А. и Серга, Л.К., (2026), "Применение теории случайных процессов с катастрофами на рынках криптовалют", Проблемы прогнозирования, Москва, 2026, N 3(216), С.74-87.
Глинский В В, Зайков К А, Серга Л К. Применение теории случайных процессов с катастрофами на рынках криптовалют. Проблемы прогнозирования. 2026; (N 3(216)). С.74-87. DOI:DOI.
Поделиться
Вконтакте 
Одноклассники 
Telegram Источник
Аннотация
Стремительная интеграция рынка цифровых активов, в том числе криптовалют, в глобальную и национальную экономику требует разработки новых подходов к моделированию и управлению их уникальными рисками. Традиционные эконометрические и математические модели, основанные на гипотезе нормального распределения вероятностей, являются недостаточно результативными для описания динамики высоковолатильных криптовалют. В работе предлагается методика анализа и управления инвестиционными рисками в условиях экономической турбулентности на основе теории случайных процессов с катастрофами на примере биткоина. Построена комбинированная модель динамики логарифма цены биткоина, объединяющая винеровский процесс (фоновую динамику) и обобщенный процесс Пуассона с отрицательными прыжками (катастрофические падения). Формализовано понятие экономической катастрофы как падение дневной доходности более чем на 8%. Оценка параметров модели (тренд, волатильность, интенсивность и распределение катастроф) проведена методом максимального правдоподобия на основе ежедневных данных за период 2020-2023 гг. На исторических данных идентифицировано 23 катастрофических события со средней интенсивностью 5,75 в год и средним размером падения 11,8%. Модель продемонстрировала высокую адекватность, выявив «тяжелые хвосты» в распределении рисков, возможность получения корректной оценки экстремальных рисков и построения устойчивых систем управления. Полученные результаты расширяют прикладные возможности риск-менеджмента.
-
УДК:336.74
-
DOI: DOI — Digital Object Identifier — цифровой идентификатор объекта. Современный стандарт обозначения объектов информационной деятельности в сети Интернет, позволяющий идентифицировать и искать научные данные, размещённые в сети Интернет и привязывать к объекту дополнительные метаданные. Номер DOI всегда остаётся неизменным, который позволяет найти объект, даже если сведения о нем не полные или не точные.
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Крупочкин, А.В. Биткоин: от уравнения обмена к прогнозированию волатильности с обратным эффектом рычага / А. В. Крупочкин, И. П. Хоминич // Журнал Новой экономической ассоциации. — Москва, 2026 — N 2(71). — С.103-126.
- 2. Езиев, У.А. Анализ волатильности криптовалют с использованием моделей условной гетероскедастичности / У. А. Езиев // Финансовые рынки и банки. — Москва, 2026 — N 5. — С.341-344.
- 3. Роль технического анализа как метода прогнозирования динамики цен криптовалют / А. Р. Клинков, К. Н. Кабанцов, Е. Е. Харламова, И. А. Тарасова // Финансовый менеджмент. — Москва, 2026 — N 3. — С.63-76.
- 4. Синельникова-Мурылева, Е.В. Сравнение современных методов прогнозирования доходностей криптовалют с бенчмарком SARIMA / Е. В. Синельникова-Мурылева, Б. А. Шканов // Экономический журнал Высшей школы экономики. — Москва, 2026 — N 1. Том 30. — С.102-127.
- 5. Тихонов, С.А. Настольная книга криптоинвестора / С. А. Тихонов. — Москва : Бомбора, 2025. — 224 с.. — (Инвестиции и трейдинг). — ISBN 978-5-04-197645-3.
- 6. Маркова, О.М. Конкуренция криптовалют и сопровождающие их риски / О. М. Маркова, Е. Б. Стародубцева // Банковское дело. — Москва, 2026 — N 4(386). — С.50-56.
- 7. Ломоносов, А.А. Институционализация криптовалютных стратегий хедж-фондов в индустрии альтернативных инвестиций / А. А. Ломоносов // Страховое дело. — Москва, 2026 — N 3(390). — С.40-55.
- 8. Панин, В.В. Распределение совокупного дохода в индустрии майнинга биткоина / В. В. Панин, К. Р. Янишин // Экономические науки. Научно-информационный журнал. — Москва, 2026 — N 3(256). — С.604-615.
- 9. Луговкин, К.С. Сценарии развития крипторынка до 2030 года / К. С. Луговкин // Финансовые рынки и банки. — Москва, 2026 — N 4. — С.356-358.
- 10. Померанцева, Н. Деньги подземелья / Н. Померанцева // Национальный банковский журнал. — Москва, 2026 — N 3. — С.38-41.
Отзывы читателей
0