Методи і моделі прогнозування мір динамічних фондових ризиків

Дисертаційна робота полягає в розробці системного підходу до моделювання і прогнозування мір ризиків VaR і CVaR, які є найпоширенішими мірами, що використовуються при оцінюванні ризиків фондових бірж. В рамках запропонованого підходу проведено системний аналіз сучасних методів оцінювання мір VaR і CVaR для статичних і динамічних ризиків, результати аналізу сформульовано у вигляді класифікаційних схем. Для врахування властивостей волатильності та сильної залежності, що є характерними для фінансових рядів, для прогнозування VaR і CVaR запропоновано новий Метод Згладжування Автокореляційної Функції. Для прогнозування дисперсії часового ряду модель FIGARCH зводиться до моделі AR(∞) для квадратів процесу. Для знаходження коефіцієнтів авторегресії розв'язується редукована система Юла- Уокера. Регресійне рівняння для автокореляційної функції, що ґрунтується на означенні сильної залежності, використовується для знаходження оцінок автокореляції. Для уточнення оцінок автокореляційних коефіцієнтів запропоновано оптимізаційну процедуру. Всі етапи системного підходу апробовано на часових рядах, що описують логарифмічну дохідність акцій фондових бірж