ІМОВІРНІСНІ МОДЕЛІ ТА МЕТОДИ РЕГРЕСІЙНОГО АНАЛІЗУ ВОЛАТИЛЬНИХ ФІНАНСОВИХ РЯДІВ

Автор(и)

  • Микола Віноградов Національний авіаційний університет, Київ, Україна
  • Анастасія Лєсна Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана
  • Ілля Савінов Відкритий міжнародний університет розвитку людини "Україна"

DOI:

https://doi.org/10.18372/2310-5461.57.17439

Ключові слова:

фінансовий часовий ряд, гомоскедастичність, гетероскедастичність, регресія, авторегресія та ковзне середнє

Анотація

У статті розглянуто фінансово-економічні часові ряди у виробничій, банківській та інвестиційній галузях. Емпіричні дослідження в галузі економіки все частіше використовують дані на індивідуальному рівні або на рівні домогосподарств, отримані в результаті опитувань. Деякі змінні настільки важко виміряти, що такі проблеми виникають навіть при оцінці простих двофакторних регресій; коли панельні дані використовуються таким чином, що ефективно виділяють більшу частину справжніх змін, додаючи шуму. Результати аналізу реальної інформації дають підстави припускати, що найбільш адекватними математичними моделями нестаціонарних фінансових часових рядів є гомоскедастичні та гетероскедастичні ймовірнісні моделі з частково невідомими імпакт-факторами. Ми пропонуємо моделі авторегресії та ковзного середнього (ARMA) для аналізу гомоскедастичних рядів та моделі авторегресії та інтегрованого ковзного середнього (ARIMA) для аналізу гетероскедастичних рядів. Ці моделі охоплюють досить широкий клас випадкових процесів, нестаціонарних у широкому та вузькому розумінні. Правильний вибір порядку моделей дозволяє отримувати результати з допустимими похибками (розбіжністю) за досить простими моделями. Ми показали принципову марність тенденції до некритичного розширення порядку ковзного середнього та рівнянь регресії. Крім того, модель значно ускладнюється, а похибки екстраполяції, відповідні прогнозу, зростають дуже швидко. У статті зроблено спробу попереднього огляду та аналізу даних часових рядів для специфікації моделі взаємозв’язку змінних. Слід визнати, що практична реалізація наведених вище правил не є тривіальною. Зокрема, очевидно, що можна отримати задовільні оцінки спектру фінансово-економічних часових рядів, але наразі незрозуміло, як кількісно оцінити значення волатильності, процеси взаємодії в умовах конфлікту тощо. Лише подальший аналіз , як теоретичні, так і емпіричні, можуть дати відповіді на ці запитання.

Біографії авторів

Микола Віноградов, Національний авіаційний університет, Київ, Україна

Доктор технічних наук, професор

Анастасія Лєсна, Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана

Аспірант

Ілля Савінов, Відкритий міжнародний університет розвитку людини "Україна"

Аспірант

Посилання

Smith Adam, Cannan Edwin. The Wealth of Nations. Modern Library; Sixth Printing edition, 1994. Reprint of 1880 George Bell Publishers. – 1200 pp.

Smith Adam. The Theory of Moral Sentiments. 2011. Reprint of 1790 London Edition Gutenberg Publishers. 538 pp.

Tsay R.S., Analysis of Financial Time Series. 3rd ed. John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey, 2010. - 677 p.

Korolyuk, V., Limnios, N., Mishura, Y., Sakhno, L., & Shevchenko, G. (Eds.). (2014). Modern Stochastics and Applications. Springer Optimization and Its Applications. - Springer International Publishing Switzerland 2014. XVII, 349 p.

Papoulis A. Probability, Random Variables, and Stochastic Processes, 4th Ed. / Athanasios Papoulis, Unnikrishna Pillai. – McGraw-Hill, New York, NY, 2002. – 852 p.

Bendat J.S. Random Data: Analysis and Measurement Procedures, 4th Ed. Julius S. Bendat, Allan G. Piersol. - John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey, 2010. - 640 p.

George.E.P. Box, G.M. Jenkins, G.C. Reinsel, G.M. Ljung Time series analysis: forecasting and control, Fifth ed. John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey, 2016. - 669 pp.

Mosteller F., Tukey J. W. Data Analysis and Regression: A Second Course in Statistics. Pearson, 1977. 588 p.

Anderson T.W. The Statistical Analysis of Time Series. Wiley, Hoboken, 2011. 704 p.

Afifi A. A., Azen S. P. Statistical Analysis, Second Ed.: A Computer Oriented Approach 2nd Edition. Academic Press; 2nd ed., 1979. 442 pp.

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-04-29

Номер

Розділ

Інформаційні технології, кібербезпека