Za modeliranje nivoa kamatnih stopa u statistici, koriste se različite vrste jednačina, uključujući polinome različitih stupnjeva, eksponencijale, logičke krive i druge vrste funkcija.
Prilikom modeliranja nivoa kamatnih stopa, glavni zadatak je odabrati vrstu funkcije koja najpreciznije opisuje trend razvoja indikatora koji se proučava. Mehanizam za određivanje funkcije sličan je odabiru tipa jednadžbe prilikom konstruiranja modela trenda. U praksi se za rješavanje ovog problema koriste sljedeća pravila.
1) Ako dinamički niz ima tendenciju monotonog povećanja ili smanjenja, onda je preporučljivo koristiti sljedeće funkcije: linearne, paraboličke, potencijske, eksponencijalne, hiperboličke ili kombinaciju ovih tipova.
2) Ako serija ima tendenciju brzog razvoja indikatora na početku perioda i pada prema kraju perioda, onda je preporučljivo koristiti logističke krive.
3) Ako seriju dinamike karakteriše prisustvo ekstremnih vrednosti, onda je preporučljivo izabrati jednu od varijanti Gompertzove krive kao model.
U procesu modeliranja nivoa kamatnih stopa veliki značaj posvećeno je pažljivom odabiru tipa analitičke funkcije. Ovo se objašnjava činjenicom da tačan opis obrasca razvoja indikatora identifikovanog u prošlosti određuje pouzdanost prognoze njegovog razvoja u budućnosti.
Teorijska osnova statističkih metoda koje se koriste u predviđanju je svojstvo inercije indikatora, koje se zasniva na pretpostavci da će se obrazac razvoja koji je postojao u prošlosti nastaviti i u predviđenoj budućnosti. Glavni metod statističkog predviđanja je ekstrapolacija podataka. Postoje dvije vrste ekstrapolacije: prospektivna, koja se provodi u budućnost, i retrospektivna, koja se provodi u prošlost.
Ekstrapolaciju treba ocijeniti kao prvi korak u izradi konačnih prognoza. Prilikom njegove primjene potrebno je uzeti u obzir sve poznate faktore i hipoteze o indikatoru koji se proučava. Osim toga, treba napomenuti da što je kraći period ekstrapolacije, to se prognoza može dobiti preciznija.
IN opšti pogled ekstrapolacija se može opisati sljedećom funkcijom:
y i + T = ƒ (y i , T, a n), (26)
gdje je y i + T – predviđeni nivo;
y i – trenutni nivo predviđene serije;
T – period ekstrapolacije;
i n je parametar jednadžbe trenda.
Primjer 3´´. Na osnovu podataka iz primjera 3, mi ćemo ekstrapolirati na prvu polovinu 2001. Jednačina trenda je sljedeća: y^ t = 10,1-1,04t.
y 8 = 10,1-1,04*8 = 1,78;
y 9 = 10,1-1,04*9 = 0,78.
Kao rezultat ekstrapolacije podataka, dobijamo tačku prognozirane vrijednosti. Podudarnost stvarnih podataka za buduća razdoblja i podataka dobijenih ekstrapolacijom je malo vjerojatna iz sljedećih razloga: funkcija koja se koristi u predviđanju nije jedina koja opisuje razvoj fenomena; prognoza se vrši korištenjem ograničene baze podataka, a slučajne komponente svojstvene nivoima početnih podataka utjecale su na rezultat prognoze; nepredviđeni događaji u političkom i ekonomskom životu društva u budućnosti mogu značajno promijeniti predviđeni trend razvoja indikatora koji se proučava.
Zbog činjenice da je svaka prognoza relativna i približna, pri ekstrapolaciji nivoa kamatnih stopa preporučljivo je odrediti granice intervala povjerenja prognoze za svaku vrijednost y i + T. Granice intervala povjerenja će pokazati amplitudu fluktuacija stvarnih podataka budućeg perioda od predviđenih. Općenito, granice intervala povjerenja mogu se odrediti sljedećom formulom:
y t ±t α *σ yt , (27)
gdje je y t predviđena vrijednost nivoa;
t α – vrijednost pouzdanosti određena na osnovu Studentovog t-testa;
σ yt – srednja kvadratna greška trenda.
Pored ekstrapolacije zasnovane na poravnanju serija prema analitičkoj funkciji, prognoza se može izvesti metodom ekstrapolacije na osnovu prosječnog apsolutnog porasta i prosječne stope rasta.
Upotreba prve metode zasniva se na pretpostavci da je izražen opšti trend razvoja nivoa kamatnih stopa. linearna funkcija, tj. postoji ujednačena promena indikatora. Da bi se odredio predviđeni nivo kamate na kredit za bilo koji datum t, prosječno apsolutno povećanje treba izračunati i sekvencijalno sumirati posljednjim nivoom dinamike serije onoliko puta koliko je vremenskih perioda za koje se serija ekstrapolira.
y i + T = y i + ∆¯*t, (28)
gdje je i posljednji nivo perioda koji se proučava za koji se izračunava ∆¯;
t – period prognoze;
∆¯ - prosječno apsolutno povećanje.
Druga metoda se koristi ako se pretpostavi da je opći trend razvoja određen eksponencijalnom funkcijom. Predviđanje se vrši izračunavanjem prosječne stope rasta podignute na stepen jednaku periodu ekstrapolacije.
y i + T = y i * K t ¯. (29)
Kraj rada -
Ova tema pripada sekciji:
Financijska statistika
Viša poslovna škola.. Fakultet za bankarstvo.. t g Ilina o g Lukina..
Ako vam je potreban dodatni materijal na ovu temu, ili niste pronašli ono što ste tražili, preporučujemo da koristite pretragu u našoj bazi radova:
Šta ćemo sa primljenim materijalom:
Ako vam je ovaj materijal bio koristan, možete ga spremiti na svoju stranicu na društvenim mrežama:
Veličina: px
Počnite prikazivati sa stranice:
Transkript
1 18 S.A. Poluyakhtov, V.A. Belkin S.A. Poluyakhtov, V.A. Belkin UDK Kondratijev Kamatni ciklusi kao osnova za predviđanje njihove dinamike Sažetak. Članak, zasnovan na opsežnom statističkom materijalu, dokazuje hipotezu da su ciklične fluktuacije bankarskih kamatnih stopa na kredite određene ciklusima solarne aktivnosti. Na osnovu toga moguće je predvideti kamatnu stopu na srednji i dugi rok, a samim tim i buduće stanje globalne i ruske privrede. Sažetak. Obimna statistička građa pomogla je autorima da dokažu hipotezu da su ciklične fluktuacije kamatne stope bankarskih kredita određene solarnim ciklusima. Ova činjenica omogućava predviđanje kamatne stope u srednjoročnoj i dugoročnoj perspektivi i posljedično predviđanje buduće ekonomske situacije u svijet iu Rusiji takođe. Ključne riječi. cikličnost bankarskih kamatnih stopa, ciklusi solarne aktivnosti, ciklični ekonomski razvoj, prognoze ekonomske krize, predviđanje bankarskih kamatnih stopa. Ključne riječi. Ciklične fluktuacije bankarske kreditne kamatne stope, solarni ciklusi, ciklični razvoj privrede, prognoza ekonomske krize, prognoza bankarske kamatne stope. Globalna finansijska kriza još jednom razotkrio problem neadekvatnog predviđanja ključnih ekonomskih pokazatelja i, kao posljedicu, preterano optimističan pogled vlada raznih zemalja na buduću ekonomsku situaciju u svijetu. Jedan od razloga ovakvog stanja je nedostatak prognoze za jedan od najvažnijih ekonomskih pokazatelja bankarske kamatne stope. U svom članku „O prognozi kamatnih stopa“ S. Moiseev primećuje da „dok su kamatne stope u inostranstvu dobro predvidljive čak i bez prognoza centralne banke, u Rusiji postoji nedostatak informacija o budućoj dinamici tržišta novca. Proricanje sudbine o kamatnim stopama jedna je od najsloženijih analiza i, po pravilu, procjene budućih stopa nisu uključene u konsenzus prognoze i ankete profesionalnih prognostičara." U nemogućnosti da dobiju prognozu procenta iz zvaničnih izvora, mnogi ekonomisti odlučuju da je sami predvide. Međutim, danas dostupne metode predviđanja su ili previše primitivne ili toliko radno intenzivne da su većini njih nedostupne. Stoga predlažemo da se razvije metoda predviđanja procenta, zasnovana na njegovoj povezanosti sa ciklusima solarne aktivnosti (u daljem tekstu SA), koja će dati precizniju prognozu bez ikakvih radno intenzivnih proračuna, što će omogućiti svakome da je koristi privredni subjekt. VRIJEDNOST GLOBALNOG VODIČA br. 11
2 Kondratieffovi ciklusi kamatnih stopa Kao polaznu osnovu prihvatamo hipotezu V.A. Belkin da su „ciklične fluktuacije glavnih makroekonomskih pokazatelja, uključujući stopu nezaposlenosti, stopu inflacije i prosječnu kreditnu stopu, kurs nacionalne valute, deficit (suficit) konsolidovanog budžeta, određene ciklusima solarne aktivnosti. Za testiranje ove hipoteze za period od 1947. do jula 2010. uzeli smo prosječne godišnje podatke o Wolfovim brojevima, koji su proporcionalni broju mrlja na solarnom disku i karakteriziraju SA. Za isti period, primarna stopa (kamatna stopa najbliža nerizičnoj) uzeta je kao bankarska kamatna stopa koja utiče na stanje svjetske ekonomije. Zatim smo konstruisali grafikone promena ovih indikatora tokom vremena (slika 1). Kao što ovaj grafikon pokazuje, od 1968. godine, ciklička priroda primarne stope je u velikoj mjeri određena CA ciklusima. Rice. 1. Dinamika promjena prosječnih godišnjih Wolfovih brojeva i primarne stope Vrijedi napomenuti neke karakteristike ciklične prirode SA i primarne stope. Dakle, faza rasta SA traje u prosjeku 4 godine, a faza pada 7 godina, ukupno trajanje ciklusa je u prosjeku 11 godina. Odnosno, SA ciklus ima nagli porast i glatki pad. Istovremeno, tokom faze rasta SA postoji i faza rasta bankarske kamatne stope, a kada ciklus SA dostigne svoj vrhunac, kamatna stopa odmah ili nakon 1 godine takođe dostiže svoju maksimalnu vrednost. Tokom faze smanjenja CA, kamatna stopa banke se takođe smanjuje. Međutim, otprilike godinu do dvije prije sljedećeg CA minimuma, kamatna stopa banke dostiže svoj sljedeći maksimum. Za sada ne možemo tačno utvrditi razlog za ponovljeni ciklus bankarske stope u okviru SA ciklusa i možemo samo da pravimo pretpostavke ili hipoteze. EKONOMIJA
3 20 S.A. Poluyakhtov, V.A. Belkin Da bi se riješio utjecaja kratkoročnih fluktuacija u osnovnoj stopi, izračunate su prosječne vrijednosti analiziranih indikatora po godinama na tačkama pregiba SA ciklusne krive i konstruisani su odgovarajući grafikoni (Sl. 2) . Iz ovog dijagrama se vidi da se 11-godišnji CA ciklusi u dovoljnoj meri poklapaju sa ciklusima bankarskih kamatnih stopa (koeficijent korelacije je 79%), koji se poklapaju sa ciklusima C. Juglara. Odnosno, povećanje SA dovodi do povećanja primarne stope i, kao posljedicu, na maksimumu ukazuje na ekonomsku krizu. Dakle, upravo je ciklična aktivnost sunca ključni faktor koji određuje promjene u kamatnim stopama banaka. Identificirana veza također otkriva pravi razlog cikličnost ovog indikatora i razvoj svjetske ekonomije u cjelini. Pokažimo da se stope kao što su LIBOR, EURIBOR mijenjaju gotovo sinhrono sa osnovnom stopom. Time ćemo dokazati da CA ciklusi određuju dinamiku bankarskih kamatnih stopa u cijelom svijetu, a ne samo u Sjedinjenim Državama. Rice. Slika 2. Dinamika promjena prosječnih godišnjih Wolfovih brojeva i primarne kamatne stope u tačkama pregiba (ekstremuma) krive solarne aktivnosti Za proučavanje odnosa između primarnih stopa i LIBOR-a odabrana je stopa LIBOR-a za kredite do jedne godine. . Vrijednosti za njega preuzete su sa web stranice ekonomske statistike MORTGAGE-X. Slijedi dijagram koji jasno prikazuje dinamiku sinhronih promjena prosječnih godišnjih vrijednosti osnovne i LIBOR stopa (za period do jedne godine) (Sl. 3). VRIJEDNOST GLOBALNOG VODIČA br. 11
4 Kondratijevljevi ciklusi kamatnih stopa Fig. 3. Dinamika promjene prosječnih godišnjih vrijednosti prve stope i LIBOR-a (do jedne godine) Za proučavanje odnosa između primarne stope i EURIBOR-a odabrana je EURIBOR stopa za kredite do jedne godine. Vrijednosti za njega preuzete su sa web stranice ItIsTimed. Zatim smo konstruisali dijagram koji jasno prikazuje dinamiku izrazito sinhrone promene prosečnih godišnjih vrednosti primarna i EURIBOR stopa (za period do jedne godine) (Sl. 4). U EURIBOR stopa se mijenjala sinhrono sa osnovnom kamatnom stopom, ali sa vremenskim odmakom od otprilike 1 godine. Rice. 4. Dinamika promjene prosječnih godišnjih vrijednosti primarne stope i EURIBOR-a (za period do godinu dana) E C O N O M I C A
5 22 S.A. Poluyakhtov, V.A. Belkin Prikazani dijagrami jasno i uvjerljivo dokazuju visok stepen sinhronosti promjena glavnih međunarodnih kamatnih stopa LIBOR i EURIBOR i osnovne kamatne stope. Dakle, veza koju smo dokazali između CA i prve stope može se proširiti i na druge kamatne stope, posebno LIBOR i EURIBOR. Na osnovu dobijenog rezultata, kao i prognoze za 24. SA ciklus (Sl. 5), moguće je izraditi prognozu za vrijednost primarne stope. Sljedeći vrhunac SA očekuje se 2013. godine, pa stoga možemo očekivati povećanje primarne stope do 2013. i 2013. godine. Predviđamo sljedeći maksimum ove stope i posljednju globalnu finansijsku krizu. Naravno, stvarna aktivnost Sunca u 24. ciklusu može se razlikovati od predviđene, jer ti ciklusi donekle variraju u trajanju (9-11 godina). U ovom slučaju, doći će do određenog vremenskog pomaka u određenom datumu sljedećeg vrhunca glavne kamatne stope i globalne ekonomske krize. Rice. 5. Prognoza 24. ciklusa Sunčeve aktivnosti Na sl. Slika 5 pokazuje da bi sljedeći SA minimum trebao nastupiti oko 2020. Shodno tome, doći će do još jednog povećanja kamatnih stopa oko 2018. godine, nakon čega će uslijediti još jedno povećanje u 2019. i 2020. godini. usporavanje rasta realnog BDP-a SAD ili ekonomska kriza. Da bismo dali tačniju prognozu vrijednosti primarne stope u 2013., okrenimo se talasnoj teoriji N. Kondratieva, na osnovu koje je identifikovano 5 ekonomskih ciklusa, dužine oko godinu dana: broj 11.
6 Kondratieff ciklusi ciklusa kamatnih stopa od 1790. do . 2 ciklusa od do gg. 3 ciklus od do gg. 4 ciklus od do gg. Ciklus 5 sa Kondratieffovim ciklusima podliježe svim glavnim makroekonomskim pokazateljima, uključujući i kamatnu stopu banke sa najvećom kamatnom stopom. Istovremeno, na kraju ciklusa, stopa dostiže svoju maksimalnu vrijednost. Da bismo potvrdili našu hipotezu, analizirajmo dijagram prikazan na Sl. 1. Iz njega se vidi da je pretposljednji minimum ekonomskih pokazatelja svjetske privrede bio 1982. godine i da je bio praćen maksimumom bankarske kamatne stope, koju predlažemo da nazovemo Kondratijevljev maksimum osnovne stope (K-stope). Prije K-stope došlo je do povećanja primarne stope, nakon smanjenja. Predlažemo da ove cikluse nazovemo ciklusima velikih osnovnih stopa. Prema istraživanju japanskog naučnika Shimanaka Yuji, potvrđenom iz Japanskog centra ekonomska istraživanja(JERC) i objavljeno u The Wall Street Journalu, jedan Kondratieffov ciklus jednak je pet SA ciklusa, odnosno 55 godina. Na osnovu ove teorije i činjenice da su se u periodu od 1982. do 2010. godine desila dva SA ciklusa, može se pretpostaviti da je 2010. tačka prelomne tačke velikog ciklusa primarne kamatne stope i da će se njegov rast posmatrati u budućnosti. Shodno tome, lokalna maksimalna primarna stopa u 2013. godini biće veća od lokalnog maksimuma ovog pokazatelja u 2009. godini i biće približno na nivou lokalnog maksimuma iz 2000. godine. Tako će primarna kamatna stopa u 2013. godini dostići svoj sledeći srednji maksimum u srednjem roku na nivou od 8-9%, što će vrlo verovatno dovesti do još jedne globalne finansijske krize (Sl. 6). Rice. 6. Kondratijev ciklus osnovne kamatne stope i njena prognoza do 2020. E C O N O M I C A
7 24 S.A. Poluyakhtov, V.A. Belkin Slično, lokalni maksimum primarnog kursa u 2018. godini biće veći od lokalnog maksimuma ovog indikatora u 2013. godini, ali niži od lokalnog maksimuma ovog indikatora u 1989. godini, odnosno njegova vrijednost će biti približno na nivou od 10 % (slika 6). Na osnovu činjenice da su promjene primarne stope sinhrone sa promjenama kamatnih stopa LIBOR-a i EURIBOR-a, možemo očekivati odgovarajuće povećanje ovih stopa na 6% odnosno 5%, respektivno, u 2013. godini i LIBOR-a na 8,5% u 2018. godini. Od 2003. godine, zbog globalizacije svjetske ekonomije i velike uključenosti ruske privrede u nju, dolazi do sinhronizacije američkog BDP-a i ruskog BDP-a sa većom volatilnošću ruskog BDP-a. Posljedično, promjena primarne stope neminovno dovodi do slične promjene kamatne stope ruskih banaka na kredite, pa će do 2013. godine u Rusiji i bankarska kamatna stopa na kredite izdate pravnim licima na period do 1 godine. porastu na nivo iz 2000. godine i iznose 18 -20% godišnje. Maksimalna solarna aktivnost će i dalje dovesti do povećanja kamatnih stopa ruskih banaka na kredite i, shodno tome, do još jedne finansijske krize. Dobijeni rezultat je izuzetno važan ne samo za državne službenike, već i za cjelokupno ekonomski aktivno stanovništvo, jer je na osnovu njega moguće donositi dugoročne odluke o investiranju i objektivno procjenjivati budući razvoj privrede zemlje. Da bi se objasnio razlog identifikovane veze, može se navesti istraživanje velikog ruskog naučnika A. Čiževskog, koji je tvrdio da su psihopatske epidemije, panična raspoloženja, masovna histerija, halucinacije itd., kao i modifikacija nervne ekscitabilnosti neuropsihičkog tonusa su u bliskoj vezi sa SA ciklusima. Ciklična kolebanja navedenih osećanja pesimizma i optimizma dovode do cikličnih fluktuacija u visini plaćanja rizika, koja se uzima u obzir u kamatnoj stopi, i do njenih cikličkih fluktuacija. Dakle, kao rezultat ovu studiju: Na primjeru primarne stope otkriven je visok stepen povezanosti ciklusa CA i kamatne stope banke; Predlaže se da se u naučni promet uvedu koncepti Kondratjefovog ciklusa bankarske stope (na primjeru primarne stope) i Kondratijevljevog maksimuma (minimuma) ove stope; Razvijena je srednjoročna i dugoročna prognoza sljedeće maksimalne prime rate i globalne finansijske krize; Prikazan je visok stepen sinhronosti u dinamici osnovnih stopa, LIBOR, EURIBOR stopa; Izrađena je srednjoročna prognoza za naredne maksimalne stope LIBOR-a, EURIBOR-a i ruske kamatne stope na kredite u 2013. godini. VRIJEDNOST GLOBALNOG VODIČA br. 11
8 Kondratijevljevi ciklusi kamatnih stopa Literatura 1. Moiseev S. “O prognozi kamatne stope” URL: post/124329/ 2. Belkin V. A. Međuodnos ciklusa solarne aktivnosti i ciklusa glavnih makroekonomskih pokazatelja // Socio-ekonomski razvoj Rusija u postkriznom periodu: nacionalni, regionalni i korporativni aspekti: zbirka. m-lov 27 int. naučno-praktična konferencija Dio 1, Čeljabinsk: UrSEI AT i SO, S; 3. Statistički podaci Centra za analizu podataka o uticaju sunca (Belgija) URL: 4. Podaci sa sajta ekonomske statistike MORTGAGE-X URL: com 5. Podaci sa sajta ItIsTimed URL: php 6. NASA istraživački materijali URL: solnechnyiy-prognoz/ 7. Korotaev A.V., Tsirel S.V. Kondratijev talasi u globalnoj ekonomskoj dinamici / Monitoring sistema. Globalna i regionalni razvoj/ Rep. ed. D. A. Khalturina, A. V. Korotaev. M.: Librocom/URSS, C URL: cliodynamics.ru/download/m02korotayev_tsirel_kondratyevskie_volny.pdf 8. Unija inteligentnih asocijacija // Konfiguriranje: ciklusi transformacije politike (9. Chizhevsky A.L. Zemaljski eho solarnih oluja. M.2. Misao, str. E K O N O M I K A
Bilten Čeljabinskog državnog univerziteta. 2011. 6 (221). Ekonomija. Vol. 31. P. 39 43. CIKLUSI SUNČEVE AKTIVNOSTI KAO OSNOVA CIKLUSA KAMATNIH STOPA BANKE Na osnovu obimnog statističkog materijala
Bilten Čeljabinskog državnog univerziteta. 1. (). Ekonomija. Vol. 3. P. 1. Veliki ciklusi Sunčeve aktivnosti kao osnova velikih ciklusa Kondratjefove konjukture Otkrivena je snažna veza između velikih ciklusa
Bilten Čeljabinskog državnog univerziteta. 2011. 36 (251). Ekonomija. Vol. 35. Str. 23 27. RAZVOJ TEORIJE CIKLIČNIH FLUKTUACIJA INFLACIJE I NEZAPOSLENOSTI NA BAZI NJIHOVE VEZE SA CIKLUSIMA SUNČEVE AKTIVNOSTI
Vladimir Aleksejevič Belkin Ogranak Ekonomskog instituta Uralskog odeljenja Ruske akademije nauka u Čeljabinsku CIKLUSI INDUSTRIJSKE PROIZVODNJE U RUSIJI I SUNČARNA AKTIVNOST: MEHANIZAM I ČINJENICE JAKE POVRATNE INFORMACIJE (1861. 2013.) U članku
UDK 336.71 FAKTORSKA ANALIZA NIVOA MONETIZACIJE EKONOMIJE NA OSNOVU EKONOMSKIH I STATISTIČKIH MODELA S. V. MISHCHENKO, kandidat ekonomskih nauka, vanredni profesor Katedre za finansije E-mail: s-mischenk ru Univerzitet
Ekonomska kriza u Rusiji je dublja nego u Sjedinjenim Državama, metodologija za procjenu posljedica ekonomskih kriza Sažetak Kako odrediti trajanje i dubinu ekonomskih ciklusa i kriza? Autor odgovara na ovo
1.5 Makroekonomska dinamika. Inflacija. Teorija ekonomskih ciklusa 1.5.1 Inflacija je dugoročni proces održivog rasta opšteg nivoa cijena, koji dovodi do smanjenja kupovne moći novca.
T. Gorshkova, S. Drobyshevsky, M. Turuntseva, M. Khromov Makroekonomska prognoza za 2017. 2019.: rast ne veći od 1,0 1,5% Rezultati prve polovine 2017. godine, s jedne strane, potvrđuju prethodno izrečene pretpostavke
Finansije, novčani promet i kredit 247 Uticaj kamatnih stopa na dinamiku strukture aktive i pasive poslovnih banaka 2009 P.S. Bardajev Moskovski državni univerzitet. M.V. Lomonosov
dr Grishina E.N., vanredni profesor Odeljenja za informatiku i statistiku, Državna poljoprivredna akademija Vjatka Rusija, dr Kirov Trusova L.N., vanredni profesor Odeljenja za istoriju i filozofiju Vjatka država
V. Averkiev, S. Drobyshevsky, M. Turuntseva, M. Khromov Prognoza za 2016. 2017.: privreda ulazi u zonu stabilizacije Razvoj situacije u prvom kvartalu. 2016. godine, posebno smanjenje cijena nafte na minimum
NAPOMENA ZA ŠTAMPU ZA POGLAVLJE 3: MAKROEKONOMSKI UTICAJI FISKALNE KONSOLIDACIJE DA LI ĆE BOLETI? Svjetski ekonomski izgledi, oktobar 2010. Pripremio: Daniel Lee (vođa tima),
Averkiev V., Drobyshevsky S., Turuntseva M., Khromov M. Scenarijsku prognozu društveno-ekonomskog razvoja Ruske Federacije u 2017-2018. (januar 2017.) U trećem tromjesečju 2016. ruska privreda započela je cikličnu fazu
UDK 311.2:364.2 Kapelyuk S.D., Sibirski univerzitet za potrošačku saradnju, Novosibirsk Ekonomski i statistički modeli u predviđanju životnog standarda stanovništva Predviđanje životnog standarda stanovništva
42 Osnovi ekonomije, menadžmenta i prava 5 (5) FINANSIJE, PROMET NOVCA I KREDIT UDK 336.77:338.43 V.N. Domrachev, E.V. Skaletskaya* SAVREMENI TRENDOVI U BANKARSKIM KREDITIMA POLJOPRIVREDNIM PREDUZEĆIMA
3. EKONOMSKI CIKLUS. NEZAPOSLENOST KONCEPT EKONOMSKOG CIKLUSA Ekonomski ciklus je usponi i padovi u privredi koji se periodično ponavljaju tokom niza godina. Ekonomski ciklus - periodičan
6. Tatarkin, A. Strukturno restrukturiranje industrije kao element dugovalnog procesa / A. Tatarkin, O. Romanova, M. Filatova // Federalizam. 2. 4. 7. Kondratjev, V. Industrijska politika ili politika
V. Averkiev, S. Drobyshevsky, M. Turuntseva, M. Khromov Scenarijsku prognozu društveno-ekonomskog razvoja Ruske Federacije u 206-208. (jun 206.) Makroekonomska prognoza za najvjerovatnije scenarije u 206. 208.
16 O ponašanju medijane Kondratjefovih ciklusa N.V. Mityukov U članku se analizira dinamika promjena u asimetriji Kondratjefovih ciklusa. Pretpostavlja se da su sami ciklusi podložni harmoniji
ISSN 2079-8490 Elektronska naučna publikacija “Naučne beleške Tomskog državnog univerziteta” 2017, tom 8, 3, str. 92 96 Sertifikat El FS 77-39676 od 05.05.2010 http://pnu.edu.ru/ru/ejournal/ o/ [email protected] UDK 378.147.091.3(571.6)
POLUJAHTOV STANISLAV ANDREEVIĆ OSOBINE CIKLIČNIH FLUKTUACIJA KAMATA NA KREDITI U EKONOMSKIM SISTEMIMA Specijalnosti: 08.00.01-Ekonomska teorija (opšta ekonomska teorija) SAŽETAK disertacije
Mjesečni analitički pregled URALSIB Bank121 jul 2011. 2 Globalna prognoza, pozicioniranje portfelja Jun, kao što smo očekivali u našem posljednjem mjesečnom pregledu, bio je još jedan mjesec pada
1002 UDK 330.4 PRORAČUN POKAZAtelja DINAMIKA RAZVOJA EKONOMSKIH PROCESA POKAZATELJI PRORAČUN DINAMIČKOG RAZVOJA EKONOMSKIH PROCESA Sudarkina E.S. Južnoruski institut za menadžment, ogranak Ruske
UDC 33 Kuznetsov S.A., viši predavač, Voronješki državni univerzitet za šumarstvo po imenu. G.F. Morozova" Zabudkov V.A., student master studija Voronjež, Rusija "Voronezh State Forestry Engineering
37 UDK 336.71 PROGNOZA IZNOSA OBAVEZNIH REZERVI KOMERCIJALNE BANKE I.D. Kuznjecova Ivanovo državni univerzitet hemijske tehnologije Yu.E. Državni tekstilni kombinat Panueva Ivanovo
Narodna banka Republike Bjelorusije PRAĆENJE USLOVA BANKARSKOG KREDITIVANJA Analitički pregled Januar Mart Minsk 2 U okviru analize kreditnog tržišta Narodne banke sprovedeno je
UDK 365.282 Nour M.V., student, grupa STm-14 Popova I.V., vanredni profesor, dr. Federalna državna budžetska obrazovna ustanova visokog obrazovanja "Penza State University of Architecture and Construction", Penza, Rusija ISTRAŽIVANJE TRENDOVA RAZVOJA
124 T.A. Zelenina T.A. Zelenina [email protected] UDK 519.8:336.77:005.334 Predviđanje kreditnog rizika poslovne banke SAŽETAK. U članku su prikazani rezultati predviđanja rizika klijenata
UDK 336.69 TRENDOVI U RAZVOJU SVJETSKOG FINANSIJSKOG SISTEMA Belukhin V.V., Kharchenko A.A. Privatna neprofitna neprofitna organizacija koja nije akreditovana od strane države obrazovne ustanove visoko obrazovanje „Marketing akademija
Test iz "Makroekonomije" Metodološke preporuke za pripremu testni rad za studente 1. Test opcija je određena posljednjom cifrom studentskog ID-a (šifra)
UDK: 33(075.8) REGULARNOSTI I SAVREMENI TRENDOVI U RAZVOJU SVJETSKE EKONOMIJE: FAKTORI KOJI ODREĐUJU DINAMIKU I PRAVAC RAZVOJA INOVACIJA Aleksej Vasiljevič Tebekin, doktor tehničkih nauka, doktor ekonomskih nauka. sc, prof.,
NovaInfo.Ru - 46, 2016 Ekonomske nauke 1 INFLACIJA: POJAM, VRSTE I DINAMIKA. Yamurova Aliya Rafisovna Inflacija - deprecijacija bezgotovinskog papirnog novca Novac, praćen rastom cijena
Fed rate Bullish 12/07/2016 Sistem federalnih rezervi SAD je nezavisna federalna agencija osnovana 1913. godine kao regulator bankarskog sistema zemlje. Obavlja funkcije
Bilten Čeljabinskog državnog univerziteta. 213,15 (36). Ekonomija. Vol. 41. Str. 19 115. MODEL EKONOMIJE PREDUZEĆA efikasne fiskalne politike države Prikazan je razvoj modela
UDK 334.723 Lyamkin I.I., kandidat ekonomskih nauka, vanredni profesor, šef katedre za ekonomsku teoriju i društveno-političke odnose, Kemerovski institut (filijala) Federalne državne budžetske obrazovne ustanove visokog stručnog obrazovanja „REU im. G.V. Plehanov"
Krasheninnikov N.V. UZROCI BANKARSKIH KRIZA U RUSIJI I NJIHOVA IDENTIFIKACIJA U RANIM FAZAMA RAZVOJA Naučni rukovodilac: vanredni profesor, dr. Shaker I.E. U domaćim i strane književnosti predstavljeno
MALA BIZNIS I PREDUZETNIŠTVO A.A. Fleshler aplikant, student Više škole ekonomije i ekonomije, Transbaikal State University PROBLEMI RAZVOJA MALOG PREDUZETNIŠTVA U ASPEKTU NISKOG FINANSIJSKOG NIVOA
EFIKASNOST POLITIKE DUGA RUSKE FEDERACIJE: KRITERIJUMI I PERSPEKTIVE OCJENE Kokarev K.N. Finansijski univerzitet pri Vladi Ruske Federacije, Moskva Naučni rukovodilac dr, vanredni profesor. Sanginova L. D. Dolgovaya
100%, tamnozeleno sjenčanje), kao i: Kostroma, Magadan i Yaroslavl regije, Republike Adigea, Udmurtia, Baškortostan (četiri od pet sektora rastu, REA indeks = 80%, svijetlozeleno sjenčanje).
Rad su izveli: student Ekonomskog fakulteta, grupe M 3-4 MOLIY G.M., Naučni rukovodilac: dr, profesor NEVEZHIN V.P. Finansijski univerzitet pri Vladi Ruske Federacije, Moskva ANALIZA PHILLIPS KRIVLJA ZA RUSE
Makroekonomija: kako nastaje talas krize? nova teorija ekonomskih ciklusa, kriza i makroekonomske ravnoteže Sažetak Svrha ove studije bila je proučavanje uzroka i mehanizama.
Monetarni koncept ekonomskih ciklusa Kao što je poznato, u Tevesovom modelu postoji tržište novca, kao u modelu Hicks Samuelson, u kojem su uzrok tržišnih ciklusa egzogene promjene.
Prognoza 2015 2016: lošija od očekivanja S. Drobyshevsky, V. Petrenko, M. Turuntseva, M. Khromov Indikatori ekonomskog razvoja Ruske Federacije u 1. polovini 2015. i prvi podaci o dinamici glavnih makroekonomskih
UDK 336.02 KARAKTERISTIKE UTICAJA POKAZAtelja MONETARNOG SISTEMA NA DINAMIKU GDP-a Demina P.S. vodeći specijalista obrazovnog i metodološkog centra JSC Forecast, Perm, Rusija Sažetak U članku se opisuje
UDK 550.343.6 O ODNOSU JAKOG (M W 7,5) ZEMLJOTRESA KAMČATKE SA AKTIVNOŠĆU SUNCA Serafimova Yu.K. Kamčatski ogranak Geofizičkog istraživanja Ruske akademije nauka, Petropavlovsk-Kamčatski, [email protected] Uvod
59 UDK 330.4:338.45(470.315) PROGNOZA EKONOMSKIH DINAMIKA IVANOVSKOG REGIJA ZA DUGOROČNO A.N. Državni hemijsko-tehnološki univerzitet Petrov Ivanovo Izvršeno je ekonometrijske studije
Makroekonomija DRŽAVNI BUDŽET Tatyana TISHCHENKO, Ph.D. econ. Nauke Prema podacima Federalnog trezora, u prvoj polovini ove godine prihodi federalnog budžeta su nastavili da rastu i na kraju perioda
ODOBRENO Ukazom predsjednika Republike Bjelorusije 12.07.2009. 591 GLAVNI PRAVCI monetarne politike Republike Bjelorusije za 2010. godinu ODSJEK I OSNOVNE ODREDBE 1. Monetarna politika Republike
Inflaciona očekivanja stanovništva u maju-junu 2013. Banka Rusije predstavlja rezultate sledećeg talasa istraživanja inflatornih očekivanja koje je sproveo Fond Javno mnijenje» (FOM) po nalogu Banke
Komentari Konsenzus prognoza 1. Anketa profesionalnih prognostičara: Bjelorusija i Kazahstan Početkom maja 2014. Institut za razvojni centar Visoke škole ekonomije Nacionalnog istraživačkog univerziteta sproveo je još jedno istraživanje profesionalnih prognostičara u vezi sa
UDK 338.27 Šorova S.N. Student 3. godine Fakulteta za finansije i kredit, Rusija, Krasnodar Blokhina I.M., kandidat ekonomskih nauka, vanredni profesor Katedre za finansije, Kubanski državni agrarni univerzitet
FINANSIJSKA STABILNOST NEOPHODAN PREDUSLOVA ZA OBEZBEĐIVANJE EKONOMSKOG RASTA: KOMPARATIVNA ANALIZA RIZIKA TRŽIŠTA U RAZVOJU Kartavov I.V. Naučni rukovodilac: dr, vanredni profesor. Matrizaev B.D. Finansijski
A. A. SUKHIKH, A. S. DEMIDOV Jugozapadni državni univerzitet Naučni rukovodilac: dr, vanredni profesor Tretjakova I.N. ANALIZA INFLACIJSKIH PROCESA U RUSIJI (2009-2014) Sažetak U članku se analizira
UDK 35.073.515.2 Kurazova D.A., asistent na katedri „Statistika i informacioni sistemi u ekonomiji“ Čečenskog državnog univerziteta Rusija, Grozni PERSPEKTIVE RAZVOJA TRŽIŠTA OSIGURANJA U RUSIJI.
PRESS NAPOMENE ZA POGLAVLJE 4 DOMAĆIN PARTIJA? EKSTERNI USLOVI I EKONOMSKI RAST U ZEMALJAMA NA TRŽIŠTU PRE, TOKOM I POSLE GLOBALNE FINANSIJSKE KRIZE Izgledi globalnog razvoja
Budžet 3. Konsolidacija regionalnih budžeta u 2014., prognoza za 2015. Smanjenje stope privrednog rasta sa 3,4% u 2012. na 1,3% u 2013. i na 0,6% u 2014. godini nije moglo a da ne utiče na regionalne
UDK 330.101.54 Geraščenko E.R. student Donskog državnog tehničkog univerziteta (DSTU), dr Mitina I.A., vanredni profesor Donskog državnog tehničkog univerziteta (DSTU),
UDK 336.7 Gilvanov T.I. student gr.e31 Ekonomsko-matematički fakultet u Neftekamsku, ogranak Baškirskog državnog univerziteta, dr F.F. Islamov, vanredni profesor Neftekamsk ogranak Baškirskog državnog univerziteta
Inflacija i kamatne stope u Rusiji Analiza promjena cijena, djelovanja Centralne banke i stanja na kreditnom tržištu Jačanje rublje i trenutna inflacija omogućavaju Centralnoj banci da smanji stopu u martu za 0,25% u drugom kvartalu
TURBULENCIJE NA SVJETSKIM FINANSIJSKIM TRŽIŠTEMA: UZROCI I RIZICI* Anna KIYUTSEVSKAYA, Ph.D. econ. nauka Pavel TRUNIN, dr. econ. nauke B poslednjih meseci Globalna ekonomija se suočava sa sve većim rizicima povezanim sa
Nikolaenkova Maria Sergeevna student Prudnikova Anna Anatolyevna Ph.D. econ. nauka, vanredni profesor Federalna državna budžetska ustanova za visoko obrazovanje "Finansijski univerzitet pri Vladi Ruske Federacije" Moskva MEĐUNARODNO ISKUSTVO U PRIMJENI NEGATIVNIH
Drobyshevsky S.M. Petrenko V.D. Turuntseva M.Yu. Khromov M.Yu. Prognoza razvoja ruske privrede za 2015-2016. Očigledno je da Rusija 2015. godine ulazi u period ekonomske recesije, dubine i trajanja
UDK 336 EKONOMSKE NAUKE Artsuev Abubakar Mairbekovich, student Finansijskog univerziteta pri Vladi Ruska Federacija Bashybuyuk Mohammed Enes, student Finansijskog univerziteta pri Vladi
Pregled trendova razvoja bankarskog sektora Ruske Federacije: rezultati 21. Analitički materijal Mart 211. Sadržaj Obim bankarske aktive povećan je za 14,9%. Imovina Sberbanke rasla je brže od imovine drugih ruskih banaka
UDK 368(470.54) ključne riječi: osiguranje, regionalno tržište osiguranja, gustina, penetracija, simulacijsko modeliranje I. Yu. Vedmed Analiza glavnih pokazatelja razvoja tržišta osiguranja u Sverdlovsku
Vyshkovsky Genady Leonidovich METODOLOGIJA OPTIMALNOG IZBORA FAZA MARKETINŠKOG UTICAJA U MEDIJSKO PLANIRANJE KLJUČNE REČI: medijsko planiranje, upravljanje potražnjom za informacijama, faza marketinga
IZVEŠTAJ „O prognozi socio-ekonomskog razvoja Čeljabinske oblasti za 2015. i planskom periodu 2016. i 2017. godine” Slajd 2.3 Prognoza društveno-ekonomskog razvoja Čeljabinske oblasti za tri godine
Mnogi učesnici na tržištu su zainteresovani da budu u stanju da predvide budući smer kursa. Bilo da ste velika kompanija ili pojedinačni trgovac, prognoza valute je od vitalnog značaja za minimiziranje rizika i povećanje profita.
Postoji ogroman broj metoda koje vam omogućavaju da predvidite ponašanje valutnog para. Međutim, ovoliki broj je najvjerovatnije posljedica relativno jednake djelotvornosti svake metode. Zbog toga je izuzetno teško dobiti zaista kvalitetnu prognozu. Međutim, ovaj članak će se fokusirati na četiri najpopularnije metode za predviđanje deviznih kurseva.
Teorija pariteta kupovne moći (PPP).
Paritet kupovne moći (PPP) je možda najpopularnija metoda zbog stalnog spominjanja u udžbenici u ekonomiji. Princip JPP zasniva se na teoretskom „zakonu jedne cene“, koji kaže da identična roba u različitim zemljama treba da ima istu cenu.
Na primjer, prema ovom pravilu, olovka u Kanadi mora koštati isto kao ista olovka u Sjedinjenim Državama, uzimajući u obzir devizni kurs i isključujući troškove razmjene i transporta. Drugim riječima, ne bi trebalo biti razloga za spekulacije kada će neko „jeftino“ kupiti olovke u jednoj zemlji da bi ih isplativo prodao u drugoj.
Na osnovu ove teorije PPP, kurs treba da se menja na način da se kompenzuje rast cena usled inflacije. Na primjer, pretpostavimo da se očekuje da će cijene u Sjedinjenim Državama porasti za 4% u narednoj godini, dok se u Kanadi očekuje da porastu za samo 2%. Diferencijal inflacije će biti:
To znači da će stopa rasta cijena u SAD-u biti brža od one u Kanadi. Prema principu pariteta kupovne moći, američki dolar bi morao depresirati za oko 2% da bi cijene robe u dvije zemlje ostale relativno jednake. Na primjer, ako je tečaj bio 90 američkih centi po kanadskom dolaru, tada bi prema metodi PPP predviđeni kurs bio:
(1 + 0,02) x (0,90 USD za 1 CAD) = 0,918 US za 1 CAD
To znači da bi kanadski dolar trebao porasti na 91,8 američkih centi po dolaru.
Najpopularniju primjenu PPP metode ilustruje primjer Big Mac indeksa, sastavljen i objavljen u britanskom časopisu The Economist. Funky indeks je pokušaj da se utvrdi da li je valuta podcijenjena ili precijenjena na osnovu cijene Big Maca u različitim zemljama. Budući da je Big Mac univerzalni proizvod, isti u svim zemljama u kojima se prodaje, poređenje cijena za njega činilo je osnovu indeksa.
Princip relativne ekonomske stabilnosti
Naziv ovog pristupa govori sam za sebe. Za osnovu se uzima stopa ekonomskog rasta u različitim zemljama, što nam omogućava da predvidimo smjer kretanja deviznog kursa. Obrazloženje iza ove metode je da će zdrava ekonomska klima i potencijalno veće stope rasta vjerovatnije privući investicije iz inostranstva. A da bi uložio sredstva, strani investitor će morati kupiti nacionalnu valutu, što će dovesti do povećane potražnje i, shodno tome, povećanja cijene valute.
Međutim, takav pristup nije zasnovan samo na odnosu relativne ekonomske stabilnosti dvije zemlje. Takođe vam omogućava da dobijete ideju o tokovima investicija. Na primjer, određeni nivo kamatnih stopa može privući investitore u neku zemlju, između ostalog. Dakle, veće kamatne stope postaju primamljive za one investitore koji pokušavaju da ostvare maksimalni prinos na svoja ulaganja. Kao rezultat, potražnja za nacionalnom valutom se povećava, a to povećava njenu vrijednost.
Nasuprot tome, niske kamatne stope mogu u nekim slučajevima obeshrabriti investitore, smanjujući prilive investicija, ili čak podstaći kreditiranje u domaćoj valuti za druga ulaganja. Slična situacija je nastala i u Japanu, kada su kamatne stope pale na rekordno niske. Slično strategija trgovanja poznat pod nazivom carri trade.
Za razliku od teorije JPP, princip relativne ekonomske stabilnosti neće pomoći u predviđanju veličine deviznog kursa. Ova metoda daje investitorima općenitiju predstavu o smjeru kretanja valute (jačanje ili slabljenje), kao i jačini impulsa. Najčešće, da bi se dobila potpunija slika, opisani princip se koristi u kombinaciji s drugim metodama predviđanja.
Izgradnja ekonometrijskog modela
Još jedan popularan način predviđanja deviznih kurseva je kreiranje modela koji povezuje kurs određene valute sa svim faktorima koji, po mišljenju trgovca, utiču na njeno kretanje. Uobičajeno, kada se konstruiše ekonometrijski model, koriste se količine iz ekonomske teorije. Međutim, bilo koja varijabla za koju se vjeruje da ima snažan uticaj na devizni kurs može se dodati izračunima.
Recimo da je prognostičar kanadske kompanije dobio zadatak da napravi prognozu kursa USD/CAD za narednu godinu. Nakon pažljivog istraživanja i analize, kao ključni su odabrani sljedeći faktori: razlika kamatnih stopa između SAD-a i Kanade (INT), razlika između stopa rasta BDP-a (BDP) i razlika između stopa rasta dohotka u obje zemlje (IGR). Tada će ekonometrijski model izgledati ovako: način:
USD/CAD (1 godina) = z + a(INT) + b(BDP) + c(IGR)
Ne ulazeći u detalje u vezi sa principima konstruisanja jednadžbe, nakon što dobijete model, možete jednostavno zamijeniti varijable INT, GDP i IGR i dobiti potrebnu prognozu. Koeficijenti a, b i c određuju koliko snažno svaki od ovih faktora utiče na kurs i pravac kretanja (u zavisnosti od toga da li je koeficijent negativan ili pozitivan). Ova metoda je možda najkompleksnija i najzahtjevnija od svih gore opisanih. Međutim, kada već imate gotov model, lako možete dobiti brze prognoze dodavanjem novih podataka.
Analiza vremenskih serija
Posljednja metoda o kojoj se raspravlja je analiza vremenskih serija. Ova metoda je čisto tehnička i nije povezana s ekonomskom teorijom. Jedan od najpopularnijih modela u analizi vremenskih serija je model autoregresivnog pokretnog prosjeka (ARMA). Prema ovoj metodi, prošlo ponašanje i obrasci cijena mogu se koristiti za predviđanje budućeg ponašanja i obrazaca cijena određenog para. U tu svrhu, u specijal kompjuterski program unose se podaci vremenske serije, nakon čega program evaluira sve parametre i kreira individualni model.
Zaključak
Predviđanje deviznih kurseva je izuzetno težak zadatak. Iz tog razloga mnoge kompanije i investitori jednostavno osiguravaju valutne rizike. Drugi shvataju važnost predviđanja deviznih kurseva i pokušavaju da razumeju faktore koji na njih utiču. 4 gore opisane metode bit će dobar početak za ovu kategoriju učesnika na tržištu.
Uvod u rad
Relevantnost teme istraživanja. Zadatak upravljanja rizicima u bankarskom sektoru je netrivijalan kroz cjelokupnu bankarsku djelatnost. Problem bankarskih rizika u modernom vremenu postaje sve aktuelniji u svjetlu sve većeg uticaja finansijskog sektora na globalnu ekonomiju. Tako, na primjer, u SAD-u, najvećoj ekonomiji svijeta, sedamdesetih godina prošlog vijeka učešće prihoda finansijskog sektora u ukupnim korporativnim prihodima nije prelazilo 16%, a 2000-ih je dostiglo 41%. Uzimajući u obzir kolosalnu ulogu banaka u globalnoj finansijskoj krizi 2008. i rastućoj krizi 2011. godine, problem upravljanja i kontrole rizika u bankarskom sektoru zahtijeva veliku pažnju i studiranje.
Među svim vrstama rizika svojstvenih bankarskim aktivnostima, kamatni rizik zauzima posebno mjesto, odmah iza kreditnog rizika po uticaju. Međutim, jedna od bitnih razlika između kamatnog i kreditnog rizika je činjenica da je područje koje je podložno njegovom uticaju mnogo šire. Kao rezultat toga, značaj kamatnog rizika je visok ne za jednu pojedinačnu liniju poslovanja, već za banku u cjelini.
Osim toga, uzimajući u obzir visoku volatilnost finansijskih tržišta, uključujući tržište kamatnih stopa, tokom perioda ekonomske nestabilnosti, upravljanje kamatnim rizikom treba pažljivo sprovoditi, uzimajući u obzir moguće scenarije koji utiču na nivo kamatnog rizika.
Gore navedene okolnosti određuju relevantnost studije.
Stepen naučne razvijenosti teme. Proučavanje koncepta kamatnog rizika i proučavanje različitih aspekata problema procene i upravljanja ovom vrstom rizika sproveli su naučnici kao što su Macaulay F., Redhead K., Hughes S., Entrap O., Cade E., Helliar C, Fabozzi F., Gardener E., Mishkin F., van Greuning H., Patnaik I., Madura J., Amadou N.
Trenutni nivo razvoja ovog problema u našoj zemlji ogleda se u radovima domaćih naučnika i specijalista, među kojima treba izdvojiti Sevruk V.T., Larionova I.V., Vinichenko I.N., Lavrushin O.I., Sokolinskaya N.E., Valentseva N.I., Khandrueva A.A.
Jedna od oblasti koja se dinamično razvija u proučavanju ekonomskih objekata i sistema je upotreba matematičke metode. Među njima treba posebno istaknuti pristupe koji omogućavaju široku upotrebu koncepata sinergije, determinističkog haosa i fraktalne geometrije u istraživanju. Sljedeći naučnici su bili uključeni u razvoj i razvoj takvih metoda: Takens F., Sornette D., Peters E., Bachelier L., Mandelbrot V., Gilmore R., Kantz H., Grassberger P., Procaccia I., Fama E., Lorenz E., Ruelle D., Casdagli M., Cao L., Haken H., Lefranc M.V Ruska nauka Značajan doprinos razvoju ovog pravca dali su Kurdyumov S.A., Malinetsky G.G., Bezruchko B.P., Loskutov A.Yu., Shumsky S.A., Kuperin Yu.A.
Svrha istraživanja disertacije je razviti teorijske i metodološke osnove za upravljanje kamatnim rizikom u komercijalne banke na osnovu predviđanja kamatnih stopa korištenjem teorije determinističkog haosa.
Za postizanje ovog cilja riješeni su sljedeći zadaci:
Istraživanje postojećih pristupa za predviđanje finansijskih vremenskih serija i procjenu kamatnog rizika u cilju korištenja postojećeg iskustva u razvoju nove metode.
Izbor efikasnih alata za proučavanje nelinearnih dinamičkih sistema na osnovu generisanih vremenskih serija.
Proučavanje odnosa tržišta kamatnih stopa i kamatnog rizika u komercijalnim bankama.
Prilagođavanje jednodimenzionalnog modela matematičkog predviđanja tržištu kamatnih stopa, uzimajući u obzir ograničeni determinizam i predvidljivost.
Razvoj multidimenzionalnog matematičkog modela za prognozu kamatnih stopa.
Izrada metodologije za upravljanje kamatnim rizikom na osnovu razvijenih modela prognoze.
Predmet proučavanja su komercijalne banke izložene kamatnom riziku kao rezultat transakcija sa kamatonosnim proizvodima.
Predmet istraživanja je metode i alati za upravljanje kamatnim rizikom u komercijalnim bankama, kao i metode i algoritmi koji obezbjeđuju modeliranje sistema vezanih za kamatni rizik.
Područje studija odgovara pasošu specijalnosti Visoke atestacijske komisije Ruske Federacije 08.00.13 "Matematičke i instrumentalne metode ekonomije" po sljedećim tačkama:
1.1. Razvoj i razvoj matematičkog aparata za analizu ekonomskih sistema: matematička ekonomija, ekonometrija, primenjena statistika, teorija igara, optimizacija, teorija odlučivanja, diskretna matematika i druge metode koje se koriste u ekonomsko-matematičkom modelovanju.
1.6. Matematička analiza i modeliranje procesa u finansijskom sektoru privrede, razvoj metode finansijske matematike i aktuarskih proračuna.
2.3. Razvoj sistema za podršku odlučivanju za racionalizaciju organizacionih struktura i optimizaciju ekonomskog upravljanja na svim nivoima.
Teorijska i metodološka osnova su naučni radovi domaćih i stranih naučnika iz oblasti procene i upravljanja kamatnim rizikom u bankama, teorije determinističkog haosa, nelinearne dinamike, matematičkih metoda i modela finansijskih tržišta, fraktalne geometrije, sinergetike, objavljeni u Rusiji i inostranstvu. štampi, kao i na internetu.
Praktični proračuni u okviru ovog istraživanja izvedeni su uz pomoć primijenjenog softvera kao što su MS Excel, MathWorks Matlab, Fractan, Tisean.
Baza informacija istraživanje je iznosilo:
podaci iz informativno-analitičkih materijala o proučavanom problemu, predstavljeni u naučnoj literaturi, periodici i Internetu;
statistički izvori u obliku kotacija za međubankarske kreditne stope LIBOR i EURIBOR na različite termine.
Većina značajne rezultate lično primljeni od autora, koji imaju naučnu novinu i podneti na odbranu su:
Statističkim metodama utvrđena je nelinearnost i determinizam tržišta kamatnih stopa LIBOR-a i EURIBOR-a.
Modifikovani matematički model za predviđanje kamatnih stopa na osnovu jednodimenzionalne vremenske serije, uzimajući u obzir determinizam proučavanog
sistema, kao i razvijen pristup za utvrđivanje obima primjenjivosti ovog modela.
Matematički model za predviđanje kamatnih stopa zasnovan na višedimenzionalnoj vremenskoj seriji, uzimajući u obzir determinizam sistema koji se proučavaju i omogućavajući upotrebu dinamike nekoliko sistema prilikom konstruisanja prognoze.
Metodologija upravljanja kamatnim rizikom u komercijalnim bankama, koja se zasniva na matematičkom modelu za predviđanje kamatnih stopa zasnovanom na metodama determinističke teorije haosa, koji omogućava modeliranje scenarija korišćenjem prediktivnih podataka.
Teorijski značaj rezultata. Odredbe i zaključci formulisani u istraživanju disertacije razvijaju teorijsku i metodološku osnovu za analizu i predviđanje tržišta kamatnih stopa, kao i metode upravljanja kamatnim rizikom.
Praktični značaj rezultata. Razvijeni metodološki pristup pruža poslovnim bankama ispravan alat koji omogućava da u zadatku upravljanja kamatnim rizikom pređu sa hipotetičkog modeliranja scenarija na modeliranje scenarija zasnovano na vjerovatnijim podacima prognoze.
Apromacija rezultata istraživanja. Glavne odredbe rada disertacije predstavljene su na naučno-tehničkoj konferenciji studenata i mladih naučnika Permskog državnog tehničkog univerziteta (Perm, 2007), na XV međunarodnoj naučno-tehničkoj konferenciji „Informacione i računarske tehnologije i njihove primene (Penza, 2011), na XII međunarodnoj naučno-tehničkoj konferenciji „Kibernetika i visoke tehnologije XXI veka (Voronjež, 2011), na seminaru Laboratorije konstruktivnih metoda za istraživanje dinamičkih modela Permskog državnog nacionalnog istraživačkog univerziteta (Perm, 2011) .
Rezultati istraživanja su otkrili praktična upotreba u CJSC UniCredit Bank. Ova organizacija koristi metodologiju upravljanja kamatnim rizikom i takođe primenjuje model predviđanja kamatnih stopa opisan u studiji.
Takođe, materijali, metode i rezultati disertacije se koriste na Odsjeku za primijenjenu matematiku Permskog nacionalnog istraživačkog politehničkog univerziteta prilikom izvođenja nastave na predmetu „Matematička analiza dinamičkih modela u ekonomiji“ na smjeru pripreme 010500.68 „Primijenjena
matematike i računarstva“ u okviru master programa „Matematičke metode u upravljanju ekonomskim procesima“ i prilikom čitanja predmeta „Matematička analiza dinamičkih procesa u ekonomiji“ na smeru pripreme 080100.68 – „Ekonomija“ u okviru master programa. "Matematičke metode ekonomske analize".
Sažetak disertacije na temu "Prognoziranje kamatnih stopa na osnovu teorije determinističkog haosa kao metoda upravljanja kamatnim rizikom u poslovnim bankama"
Galkin Dmitry Evgenievich
PROGNOZIRANJE KAMATNIH STOPA NA OSNOVU
TEORIJE DETERMINISTIČKOG HAOSA KAO METODA UPRAVLJANJA KAMNIM RIZICIMA U KOMERCIJALNIM SUBJEKTIMA
Specijalnost 08.00.13 - matematičke i instrumentalne metode ekonomije
Rad je izveden na Odsjeku za primijenjenu matematiku Federalne državne budžetske obrazovne ustanove visokog stručnog obrazovanja "Permski nacionalni istraživački politehnički univerzitet" (PNRPU)
naučni savjetnik:
Doktor tehničkih nauka, prof
Pervadchuk Vladimir Pavlovič
Zvanični protivnici:
Doktor fizičko-matematičkih nauka, prof
Rumjancev Aleksandar Nikolajevič
Kandidat ekonomskih nauka, vanredni profesor
Ivliev Sergej Vladimirovič
Vodeća organizacija:
Federalna državna budžetska obrazovna ustanova visokog stručnog obrazovanja "Izhevsk State Technical University", Izhevsk
Odbrana će se održati 29. marta 2012. u 14:00 na sastanku saveta za disertacije DM 212.189.07 na Državnom nacionalnom istraživačkom univerzitetu Perm na adresi: 614990, Perm, ul. Bukireva, 15, zgrada 1, sala za sastanke Nastavnog veća.
Disertacija se može naći u biblioteci Permskog državnog nacionalnog istraživačkog univerziteta. Sažetak je objavljen na službenoj web stranici Visoke atestacijske komisije Ministarstva obrazovanja i nauke Ruske Federacije: http://vak.ed.gov.ru/ i na web stranici Permskog državnog nacionalnog istraživačkog univerziteta www. psu.ru
Naučni sekretar veća za disertaciju, doktor ekonomskih nauka, vanr.
T.V. Mirolyubova
OPŠTI OPIS RADA
Gore navedene okolnosti određuju relevantnost studije.
Jedna od oblasti koja se dinamično razvija u proučavanju ekonomskih objekata i sistema je upotreba matematičkih metoda. Među njima treba posebno istaknuti pristupe koji omogućavaju široku upotrebu koncepata sinergije, determinističkog haosa i fraktalne geometrije u istraživanju. Sljedeći naučnici su bili uključeni u razvoj i razvoj takvih metoda: Takens F., Sornette D., Peters E., Bachelier L., Mandelbrot V., Gilmore R., Kantz H., Grassberger P., Procaccia I., Fama E., Lorenz E., Ruelle D., Casdagli M., Cao L., Haken H., Lefranc M. U ruskoj nauci značajan doprinos razvoju ovog pravca dali su Kurdyumov S.P., Malinetsky G.G., Bezruchko B.P. , Loskutov A.Yu., Shumsky S.A., Kuperin Yu.A.
1.1. Razvoj i razvoj matematičkog aparata za analizu ekonomskih sistema: matematička ekonomija, ekonometrija, primenjena statistika, teorija igara, optimizacija, teorija odlučivanja, diskretna matematika i druge metode koje se koriste u ekonomsko-matematičkom modelovanju.
2.3. Razvoj sistema za podršku odlučivanju za racionalizaciju organizacionih struktura i optimizaciju ekonomskog upravljanja na svim nivoima.
Teorijsko-metodološka osnova su naučni radovi domaćih i stranih naučnika iz oblasti procene i upravljanja kamatnim rizikom u bankama, teorije determinističkog haosa, nelinearne dinamike, matematičkih metoda i modela finansijskih tržišta, fraktalne geometrije, sinergetike, objavljeno u ruskoj i stranoj štampi, kao i na internet mrežama.
Praktični proračuni u okviru ovog istraživanja izvedeni su uz pomoć primijenjenog softvera kao što su MS Excel, MathWorks Matlab, Fractan, Tisean.
2. Modifikovani matematički model za predviđanje kamatnih stopa na osnovu jednodimenzionalne vremenske serije, uzimajući u obzir determinizam proučavanog
sistema, kao i razvijen pristup za utvrđivanje obima primjenjivosti ovog modela.
Teorijski značaj rezultata. Odredbe i zaključci formulisani u istraživanju disertacije razvijaju teorijsku i metodološku osnovu za analizu i predviđanje tržišta kamatnih stopa, kao i metode upravljanja kamatnim rizikom.
Praktični značaj rezultata. Razvijeni metodološki pristup pruža poslovnim bankama ispravan alat koji omogućava da u zadatku upravljanja kamatnim rizikom pređu sa hipotetičkog modeliranja scenarija na modeliranje scenarija zasnovano na vjerovatnijim podacima prognoze.
Apromacija rezultata istraživanja. Glavne odredbe rada disertacije predstavljene su na naučno-tehničkoj konferenciji studenata i mladih naučnika Permskog državnog tehničkog univerziteta (Perm, 2007), na XV međunarodnoj naučno-tehničkoj konferenciji „Informacione i računarske tehnologije i njihove primene (Penza, 2011), na XII međunarodnoj naučno-tehničkoj konferenciji „Kibernetika i visoke tehnologije XXI veka (Voronjež, 2011), na seminaru Laboratorije konstruktivnih metoda za istraživanje dinamičkih modela Permskog državnog nacionalnog istraživačkog univerziteta (Perm, 2011) .
Takođe, materijali, metode i rezultati disertacije se koriste na Odsjeku za primijenjenu matematiku Permskog nacionalnog istraživačkog politehničkog univerziteta prilikom izvođenja nastave na predmetu „Matematička analiza dinamičkih modela u ekonomiji“ na smjeru pripreme 010500.68 „Primijenjena
matematike i računarstva“ u okviru master programa „Matematičke metode u upravljanju ekonomskim procesima“ i prilikom čitanja predmeta „Matematička analiza dinamičkih procesa u ekonomiji“ na smeru pripreme 080100.68 – „Ekonomija“ u okviru master programa. "Matematičke metode ekonomske analize".
Obim i struktura rada na disertaciji. Rad je predstavljen na 147 stranica kucanog teksta. Glavni rezultati studije ilustrovani su u 26 tabela i 77 slika. Spisak korišćene literature obuhvata 108 naslova.
Struktura disertacije određena je svrhom, ciljevima i logikom istraživanja. Rad se sastoji od uvoda, četiri poglavlja, zaključka, liste referenci i aplikacija.
Uvod potkrepljuje relevantnost teme, postavlja ciljeve i zadatke naučno istraživanje, istaknuta su najznačajnija dostignuća u oblasti istraživanja, te prikazana novina dobijenih rezultata.
U prvom poglavlju, “Primjena matematičkih metoda u proučavanju finansijskih vremenskih serija”, ispituju se postojeće metode i pristupi predviđanju finansijskih vremenskih serija, procjenjuje se njihova efikasnost i utvrđuju se preduslovi za korištenje nelinearne metode za modeliranje finansijskih vremenskih serija.
U drugom poglavlju, „Izbor i opravdanje metoda za proučavanje nelinearnih dinamičkih sistema na osnovu vremenskih serija“, definisani su glavni pristupi proučavanju dinamičkih sistema primenom teorije determinističkog haosa, izvršena kritička procena i najoptimalniji i identifikovani su ispravni alati za proučavanje sistema zasnovanih na vremenskim serijama.
U trećem poglavlju, „Procjena i proučavanje rizika kamatnih stopa u bankarstvu“, istražuje se uloga kamatnog rizika za komercijalne banke. Proučava se klasifikacija kamatnog rizika i glavni faktori koji generišu rizik kamatne stope
identifikuju prirodu odnosa između tržišta kamatnih stopa i kamatnog rizika.
U četvrtom poglavlju, „Razvoj metode za upravljanje rizikom kamatnih stopa na osnovu predviđanja kamatnih stopa“, proučava se tržište kamatnih stopa na nelinearnost i determinizam. Model predviđanja zasnovan na jednodimenzionalnoj vremenskoj seriji prilagođava se tržištu kamatnih stopa; Razvijaju se modeli predviđanja zasnovani na multivarijantnim vremenskim serijama. Na osnovu dobijenih modela kreirana je metodologija upravljanja kamatnim rizikom u poslovnoj banci.
OSNOVNE ODREDBE I REZULTATI ISTRAŽIVANJA ZA ODBRANU
1. Nelinearnost i determiniranost tržišta kamatnih stopa LIBOR-a i EURIBOR-a, utvrđenih statističkim metodama.
Ova odredba se zasniva na istraživanju tromjesečnog LIBOR-a i 1-, 3- i 6-mjesečnog EURIBOR-a, koje su najpopularnije referentne promjenjive stope i za koje je vezana cijena kredita s varijabilnom kamatnom stopom u američkim dolarima i eurima. Ove stope odražavaju troškove sredstava na međubankarskom tržištu kreditiranja za prvoklasne zajmoprimce sa kreditnim rejtingom od AA i više za odgovarajući period iu određenoj valuti.
U disertaciji je uspostavljena kvalitativna veza između tržišta kamatnih stopa i nivoa kamatnog rizika za komercijalne banke. Kao rezultat toga, kamatne stope LIBOR i EURIBOR, kao najpopularnije stope za određivanje cijena na globalnim finansijskim tržištima, ispitane su na nelinearnost i determinizam.
Prethodno, da bi se dobila kvazistacionarnost, vremenske serije koje su proučavane su transformisane na osnovu transformacije
U, = log(x,) - bg(x,_!) = log(-) ,t = 2ji (1)
Za proučavanje znakova nelinearnosti sistema koristili smo BDS test koji su predložili Brock, Dechert i Shenkman, čija je ideja izračunavanje statistike na osnovu razlike u korelacijskim integralima (2) za dimenzije ugradnje m i 1.
Sd,(/,G)= 2 Y/,(*,",*?,/) (2)
"NV N ~H l Gdje X^ = (X,XI+1,...,X,+N_1) i Xs = (^i^+lvi^j+.V-l) predstavljaju istorijske podatke, TN = 71 - jV +1, i f 1, za Lf -x^ II Oh, s biti, - xs > / Rezultirajuća statistika (3) treba da ima normalnu distribuciju N(0,1) ako je proces koji se proučava bijeli šum. Ako vrijednost statistike za različite vrijednosti / premašuje kritičnu vrijednost, tada se odbacuje hipoteza da je proces bijeli šum. BDS statistika je izračunata za svaki proces koji se proučava za različite vrijednosti I i ugradnih dimenzija m. Dobijeni rezultati su nam omogućili da odbacimo nultu hipotezu za svaki proces, tj. uzorci nisu nezavisni i jednoliko raspoređeni. Osim toga, izračunata je BDS statistika za ostatke autoregresivnog AR(1) modela, zbog čega je nulta hipoteza za svaki proces također odbačena, što nam je zauzvrat omogućilo da zaključimo da su procesi koji se proučavaju bili nelinearni. Druga faza u proučavanju sistema za determinizam bilo je izračunavanje Hurstovog eksponenta za sisteme koji se proučavaju kako bi se utvrdilo u kojoj mjeri predmeti koji se proučavaju imaju dugotrajno pamćenje. Procjena je napravljena na osnovu izračunavanja normaliziranog raspona vremenske serije: gdje je R = max(x") - wn(dg") - opseg vremenske serije, N - broj opservacija, R - Hurst eksponent, S - standardna devijacija serije x". Na osnovu log-log grafa zavisnosti normalizovanog opsega R/S od broja posmatranja N, vrednost Hurstovog eksponenta se određuje kao nagib aproksimirajuće prave linije. Za analizirane sisteme rezultati proračuna su dati u tabeli. 1 (3mLIBOR - LIBOR stope za period od 3 mjeseca, lmEURIBOR - EURIBOR stope za period od 1 mjeseca, 3mEURIBOR - stope EURIBOR za period od 3 mjeseca, 6mEURIBOR - EURIBOR stope za period od 6 mjeseci): Tabela 1 Vrijednost Hurstovih eksponenta za sisteme koji se proučavaju_ Sistem 3mLIBOR lmEURIBOR 3mEURIBOR 6mEURIBOR I 0,7007 0,7493 0,7863 0,7791 Dobijeni rezultati (H > 0,5) ukazuju da su sistemi koji se proučavaju uporni, tj. imaju dugoročnu memoriju i nastoje održati trend. Na osnovu ovoga, kao i rezultata BDS testa za ove sisteme, možemo zaključiti da su procesi koji se proučavaju deterministički. Kada se proučava vremenska serija kamatnih stopa, može se smatrati implementacijom složenijeg procesa veće dimenzije. U ovom slučaju moguće je rekonstruisati atraktor i na taj način istražiti sam proces koji generiše vremensku seriju. Rekonstrukcija atraktora se izvodi metodom koordinatnog kašnjenja: *(/) = (s(t),s(t + r),..-At + (t- 1Yu) (5) gdje je m dimenzija ugradnje, a m > 2d +1, d je dimenzija Minkovskog. Projekcija rekonstruisanog atraktora sistema 3mLIBOR u prostor R2 prikazana je na sl. 1, gdje su dijagonalne strukture potvrda determinizma sistema. 0,04 -0,03 -O 02 -0,01 0 0,01 0,02 O.OE 0,04 Rice. 1. Rekonstruisan atraktor 3mLIBOR Razmotrimo diskretni dinamički deterministički sistem, čija je dinamika definisana kao = /(*,) (6) Neka je s(t) = h(x,) - vremenska serija, koja je implementacija dinamičkog sistema (6); u odnosu na objekte proučavanja, vremenska serija je transformisani niz vrednosti kamatnih stopa. Može se primijetiti da se vrijednost vremenske serije koju generiše deterministički sistem u određenom trenutku može predstaviti kao Ova reprezentacija važi za bilo koju tačku vremenske serije s(t) u bilo kom vremenskom periodu, sa jedinom razlikom u broju uticaja sistema / na početno stanje. One. Uzimajući u obzir t uzastopnih vrijednosti vremenske serije, one se mogu izraziti kao 2) = /,(/(*,+1) = h(J(Mx,m = F2 (x,) Kao rezultat, mogu se izraziti sve m vrijednosti vremenske serije kroz vrijednost x, koristeći skup funkcija F1.....Fm. Nakon što je proizveden mijenjanje varijabli zt+x =(s(t + l),i(i + 2),...,j(i + m)) i uvođenje vektorske funkcije A, koja zavisi od / i od / (8) možemo prepisati kao U skladu sa Takensovom teoremom, ako je A: Md -> Rm difeomorfno, onda je moguće ugraditi Md u Rm bez samopresecanja. Jer A ima glatku inverznu funkciju, jednakost (9) se može napisati u obliku X,=h~\z„x) (10) Zamjenom (10) u s(t + m +1) = Fm+l(x,), dobijamo da je s(t + m +1) = Fm+l(A~\zl+l) = ^(L" 1 (s(t + l),s(r + 2),..., s(t + u))) = ®(j(/ +1), s(t + 2),..., sit + m)) (11) Dakle, sljedeća vrijednost vremenske serije određena je kroz m njenih prethodnih vrijednosti, gdje m ima topološko značenje dimenzije ugradnje. Zbog činjenice da funkcija F nije specificirana analitički, njena aproksimacija je provedena pomoću troslojne neuronske mreže, gdje je broj neurona u ulaznom sloju jednak m, au izlaznom sloju - 1. Da bi se povećala efikasnost ovog modela, maksimalni Ljapunov eksponent L, koji određuje predvidljivost sistema, i Hurst eksponent I, koji određuje determinizam sistema, razmatrani su kao funkcije vremena. Za to je korišten prozor iv čija je dužina odabrana pojedinačno za svaku proučavanu vremensku seriju, a pomjeranjem prozora izračunavane su navedene karakteristike. Na osnovu toga, za primenu modela odabrano je područje u kojem su A > 0 i R > 0,5. Na sl. Na slici 2 prikazana je vremenska serija kamatne stope 3mLIBOR zajedno sa maksimalnim Ljapunovljevim eksponentom i Hurstovim eksponentom u funkciji vremena, na osnovu kojih je određen opseg primenljivosti modela. Na osnovu prethodnih istorijskih podataka izgrađena je iterativna prognoza sledeće vrednosti. Originalni privremeni rad 2000 3000 4000 5000 Dinamika maksimalnog Ljapunovljevog eksponenta 2000 3000 4000 5000 Dinamika Hurstovog eksponenta O 1000 2000 3000 4000 5000 Fig.2. Identifikacija obima primjenjivosti modela za HSE Rezultati predviđanja sljedeće vrijednosti privremenog rada ZtYVSZH prikazani su na Sl. 3. Ovaj pristup predviđanju bio je efikasniji 25% vremena od metode koja koristi trenutnu vrijednost kao vrijednost prognoze (najoptimalniji metod predviđanja za slučajni hod). Rice. 3. Originalna (puna linija) i prognoza (isprekidana linija) vremenske serije ZtYVSZH 3. Matematički model za predviđanje kamatnih stopa zasnovan na višedimenzionalnoj vremenskoj seriji, uzimajući u obzir determinizam sistema koji se proučavaju i omogućavajući da se dinamika nekoliko sistema koristi pri konstruisanju prognoze. Ukoliko imate informacije o kamatnim stopama u jednoj valuti za različite periode, ove vremenske serije možete smatrati implementacijom jednog procesa, tj. kao projekcije jednog procesa na tri koordinatne ose. Međutim, u ovom slučaju, poteškoća leži u ispravnoj restauraciji atraktora: svaka vremenska serija ima različite metričke karakteristike. Da bi se ovaj problem prevazišao, obezbeđeno je stvaranje proširenog prostora za gnežđenje: ( */!>■*/>-!-, >hp-2-t1 >->hp-(t,-1)-t, > gp ~ Gore>Ul-tg>Ul-2t 7i-(t2_1)G2> (12) gp"2p-t1 >2i-2-g, " >2„_(I)-1).g, ) gdje je r parametar koordinatnog kašnjenja definiran za /-ti sistem; t, je dimenzija ugradnje /"-tog sistema; xt y„, r„ - izvještaji odgovarajuće vremenske serije. Kada se razmatra atraktor ugrađen u prostor dimenzije £) = mx + m2 + m3, važit će i Takensova teorema, jer će ispunjenost zahtjeva za minimalnu dimenziju ugrađivanja unaprijed biti zadovoljena „podugradnjom“, tj. čija je dimenzija u početku osiguravala ispunjenje Takensove teoreme. U ovom obliku, umjetno povećana dimenzija ugradnje na račun drugih vremenskih serija omogućit će uzimanje u obzir dodatnih informacija o sistemu, uklj. o ročnoj strukturi kamatnih stopa. U ovom matematičkom modelu, neparametarski model se koristi za predviđanje u obliku kernela izglađivanja koordinata narednih tačaka za ¿-najbliže susede tačke putanje u rekonstruisanom faznom prostoru. Tada će tačka putanje prognoze izgledati ovako: */+!= T,(Uy-Uk + 2>k^,Uk) (13) gdje je N„(2,) broj susjeda za tačku r, a u"¿(r,y*) su težinski koeficijenti. Prema Nadaraya-Watsonovoj formuli, težine ^k(r„uk) mogu se odrediti kao gdje je funkcija kernela Kk (x) = -K(-) = - e Uopšteno govoreći, tip kernela u (13), kao i širina prozora funkcije kernela, određuju se eksperimentalno. U ovom slučaju, kernel funkcija je Gausova funkcija, a širina prozora A = 0,5. Prema H. Kantzu i T. Schreibergu, ovaj pristup modeliranju haotičnih vremenskih serija je prilično robustan prema bučnim podacima i efikasan za eksperimentalne sisteme. Osim toga, ovaj model je predstavnik klase mješovitih modela, tj. na izvestan način kombinuje karakteristike lokalnog i globalnog modela, što se ogleda u njegovim karakteristikama: s jedne strane, uzima u obzir globalno ponašanje i orijentaciju sistema, as druge, uspešno modeluje lokalnu dinamiku. Na sl. Slika 4 predstavlja dugoročnu prognozu kamatne stope 1tEiShV(Zh vrijednosti od 1703. do 1751. godine kao rezultat primjene ovog matematičkog modela na skup kamatnih stopa E1Zh1VSZh za period od 1, 3 i 6 mjeseci. Prethodni vrijednosti su korištene kao početni podaci za prognozu. Rice. 4. Izvorna (puna linija) i prognoza (isprekidana linija) ISHESHIVOYA vremenska serija Predloženi matematički model predviđanja izvodi ispravno predviđanje sa ne horizontom prognoze više od 15 vrijednosti, a predviđanje se može izvršiti za bilo koju komponentu skupa kamatnih stopa. Ovaj pristup predviđanju vremenskih serija upoređen je sa drugim popularnim metodama predviđanja: sa modelima AMMA, AIMA-vaYASN i radijalnom bazom. neuronske mreže. Na sl. Na slici 5 prikazani su rezultati prognoze korišćenjem navedenih modela za određeni deo kamatne stope 1tEiGShY11. 0.52 0.51 0.50 0.49 0.48 0.47 Originalna serija *" * "Model baziran na TDH AMMA-OAYASN VLR-mreža 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 II 12 13 14 15 Rice. 5.1tÉ1LŠ (Zhi njegove predviđene vrijednosti zasnovane na različitim modelima U tabeli Na slici 2 prikazani su rezultati numeričkog poređenja efikasnosti predviđanja na osnovu normalizovane standardne devijacije (NSDE) gdje je d2 disperzija testnog skupa i prosječna apsolutna greška (D x): tabela 2 Model baziran na TDH! ASHMA-AIMA 1 SAISN YAVR-mreža NSC 0,375 1,262 i 0,808 0,699 A, 0,006 0,021 i 0,013 0,011 Iz prikazanog skupa modela i zbirne tabele efektivnosti rezultata prognoziranja možemo zaključiti da je predloženi model zasnovan na teoriji determinističkog haosa (DCT) najefikasniji. 4. Metodologija upravljanja kamatnim rizikom u komercijalnim bankama, koja se zasniva na matematičkom modelu za prognozu kamatnih stopa zasnovanom na metodama teorije determinističkog haosa, koji omogućava modeliranje scenarija korištenjem prediktivnih podataka. Na osnovu predloženih matematičkih modela razvijena je metodologija upravljanja kamatnim rizikom u poslovnoj banci (slika 6). Rice. 6. Metodologija upravljanja kamatnim rizikom Dakle, prva faza se sastoji od analize trenutne pozicije izložene kamatnom riziku korišćenjem gap analize i procene osetljivosti profitabilnosti na promene kamatnih stopa u kontekstu intervala repricinga. Zahvaljujući tome, identifikovane su kamatne stope koje najviše određuju promjenu profitabilnosti. Na osnovu odabranog skupa kamatnih stopa rekonstruiše se atraktor i izračunavaju se invarijante, a zatim se vrši prognoziranje. Rezultati prognoze se tumače u smislu prihvatanja rizika ili smanjenja rizika. Prilikom smanjenja rizika, u zavisnosti od predviđene dinamike i trenutne rizične pozicije, preduzimaju se radnje: u slučaju predviđanja uzlazne dinamike na tržištu kamatnih stopa stope sa pozitivnom rizičnom pozicijom na njima ili silaznom dinamikom sa negativnom rizičnom pozicijom, aktivom osetljivom na povećanje kamatnog rizika, što se sprovodi kroz sledeće radnje: Akvizicija vredne papire s promjenjivom stopom; -konverzija kamatnih stopa na kredite iz fiksnih u promjenjive; Zamjena finansiranja za kredite s promjenjivom kamatnom stopom na financiranje s fiksnom kamatnom stopom; U suprotnom, rastu obaveze osjetljive na kamatni rizik. 1. Postojeći skup alata teorije determinističkog haosa za proučavanje sistema zasnovanih na vremenskim serijama kritički je procenjen i na osnovu ovog, kao i komparativnog pristupa, najefikasnije metode za rekonstrukciju atraktora, izračunavanje korelacione dimenzije i karakteristike Određeni su eksponenti Ljapunova. 2. Utvrđen je kvalitativni odnos između kamatnog rizika i tržišta kamatnih stopa, a potonji objekt je identifikovan kao jedan od glavnih uzročnih faktora u nastanku kamatnog rizika u komercijalnim bankama. 3. Utvrđena je nelinearnost i determiniranost kamatnih stopa LIBOR za period od 3 mjeseca i EURIBOR za period od 1, 3 i 6 mjeseci. Dinamički sistemi su rekonstruisani na osnovu vremenskih serija, procenjene su metričke i dinamičke invarijante, čiji su rezultati još jednom potvrdili hipotezu o determinizmu sistema koji se proučava. 4. Model matematičkog predviđanja zasnovan na jednodimenzionalnoj vremenskoj seriji prilagođen je tržištu kamatnih stopa; Razvijeni su kriteriji za njegovu primjenjivost na osnovu određivanja područja determinizma i predvidljivosti. 5. Za tržište kamatnih stopa razvijen je novi model matematičkog predviđanja zasnovan na višedimenzionalnoj vremenskoj seriji kamatnih stopa koristeći prošireni investicioni prostor i kernel izglađivanje susjednih tačaka trajektorije, čija je efikasnost veća od efikasnosti klasičnih pristupa predviđanju finansijska tržišta. 6. Izrađena je metodologija za upravljanje kamatnim rizikom u komercijalnim bankama na osnovu razvijenog modela za predviđanje tržišta kamatnih stopa. PUBLIKACIJE NA TEMU ISTRAŽIVANJA 1. Pervadchuk V.P., Galkin D.E. Primjena metoda teorije determinističkog haosa za predviđanje dinamike međubankarske kreditne stope LIBOR // Vestnik Izhevsk, dr. tech. un-ta. -br.2 (46). - Izhevsk, 2010. - str.45-49. 2. Galkin D.E. Predviđanje višedimenzionalnih financijskih vremenskih serija na temelju metoda teorije determinističkog haosa // Inzhekon Bulletin. - 2011. - br. 3(46). - Ser. Ekonomija. - Sankt Peterburg, 2011.-359-363 str. U drugim publikacijama: 3. Galkin D.E., Pervadchuk V.P. Fraktalna analiza dinamike deviznih kurseva // Sažeci naučno-tehničke konferencije studenata i mladih naučnika Permsk. stanje tech. un-ta. - gospodine. Primijenjena matematika i mehanika, 2007. - str. 26-27. 4. Pervadchuk V.P., Galkin D.E. Obrazloženje za korištenje metoda teorije determinističkog haosa za predviđanje ekonomskih sistema // Vestnik Perm. stanje tech. un-ta. - gospodine. Matematika i primijenjena matematika. - Perm, 2008. - str. 15-24. 5. Pervadchuk V.P., Galkin D.E. Primjena fraktala u proučavanju financijskih vremenskih serija // Vestnik Perm. stanje tech. un-ta. - Ne. 14. - gospodine. Matematika i primijenjena matematika. -Perm, 2008.-str. 8-15. 6. Pervadchuk V.P., Galkin D.E. Modeliranje ekonomskih sistema korištenjem metoda teorije determinističkog haosa // Kibernetika i visoke tehnologije XXI vijeka: zbornik izvještaja XII međunarodne naučno-tehničke konferencije. - Tom 1. - Voronjež, 2011. - str. 277-282. 7. Galkin D.E. Osobine rekonstrukcije faznog atraktora za predviđanje ekonomskih sistema // Informacijske i računarske tehnologije i njihove primjene: zbornik radova XV međunarodne naučno-tehničke konferencije. - Penza: RIO PGSHA, 2011. - str.27-31 8. Pervadchuk V.P., Galkin D.E. Uloga međubankarske kreditne stope LIBOR u globalnoj ekonomiji // Vestnik Perm. stanje tech. un-ta. - gospodine. Društveno-ekonomske nauke. - Perm, 2011. - str. 101105. Potpisano za objavljivanje 20. februara 2012. godine. Format 60x84/16 Uslovno pećnica l. 1.45. Tiraž 100 primjeraka. Naručite 5O. Štamparija Permskog državnog nacionalnog istraživačkog univerziteta. 614990. Perm, ul. Bukireva, 15 Permski nacionalni istraživački politehnički univerzitet Kao rukopis Galkin Dmitry Evgenievich Predviđanje kamatnih stopa na osnovu teorije determinističkog haosa kao metoda upravljanja kamatnim rizikom u komercijalnim bankama Specijalnost 08.00.13 - Matematičke i instrumentalne metode ekonomija Disertacija za zvanje kandidata ekonomskih nauka Naučni rukovodilac, doktor tehničkih nauka, profesor V.P. Pervadchuk Perm, 2011 UVOD................................................................ ........................................................ .............................4 POGLAVLJE 1. PRIMJENA MATEMATIČKIH METODA U PROUČAVANJU FINANSIJSKIH VREMENSKIH SERIJA................................... .....12 1.1. Analiza i predviđanje vremenskih serija. Razvoj naučne misli 12 1.1.1. Linearni modeli ................................................................ ........................................14 1.1.2. Nelinearni modeli.................................................................. ........................................18 1.2. Razvoj metoda za analizu finansijskih vremenskih serija na osnovu teorija determinističkog haosa.................................................................. ........................................................25 1.2.1. Lokalni modeli................................................................ ........................................25 1.2.2. Globalne metode................................................................. ...................................26 1.2.3. Mješovite metode................................................................ ................................................... 28 1.2.4. Topološki pristup ................................................................ ...................................trideset 1.3. Kratki zaključci................................................................ ........................................................ .....34 POGLAVLJE 2. IZBOR I OPRAVDANOST METODA ZA ISTRAŽIVANJE NELINEARNIH DINAMIČKIH SISTEMA ZASNOVANI NA VREMENSKIM REDOVIMA ................................. ................................................................ ........................................................ .........35 2.1. Koncept složenih sistema i teorija determinističkog haosa.........35 2.2. Rekonstrukcija atraktora na osnovu vremenske serije...................................40 2.3. Proračun korelacijske dimenzije dinamičkog sistema ................................48 2.4. Karakteristični eksponenti Ljapunova i entropija kao mjera predvidljivost................................................ ........................................................ ............. .53 2.5. Kratki zaključci................................................................ ........................................................ .....57 POGLAVLJE 3. PROCJENA I ISTRAŽIVANJE KAMNOG RIZIKA U BANKARSTVU ........................................ ................................................58 3.1. Proučavanje uloge kamatnih stopa u privredi i tržištu međubankarskih kredita za banke.................................. ................................................................ ...................58 3.2. Istraživanje koncepta kamatnog rizika, identifikacija najznačajnijih vrsta i glavnih faktora................................. ...................................................65 3.2.1. Kamatni rizik i njegovo mjesto među bankarskim rizicima ................................65 3.2.2. Klasifikacija kamatnih rizika ................................................. ................... ....70 3.2.2. Tržište kamatnih stopa kao glavni faktor koji uzrokuje nastanak kamatnog rizika................................. ........................................74 3.3. Proučavanje pristupa procjeni kamatnog rizika ................................................76 3.4. Kratki zaključci................................................................ ........................................................ .....89 POGLAVLJE 4. RAZVOJ METODE ZA UPRAVLJANJE KAMNIM RIZIKOM NA BAZI PROGNOZE KAMATNIH STOPA ................................. .91 4.1. Formulacija problema ................................................................. .. ................................................91 4.2. Istraživanje tržišta kamatnih stopa na stacionarnost, nelinearnost i determinizam................................. ........................................98 4.3. Procjena metričkih i dinamičkih invarijanti.................................................. ........107 4.4. Adaptacija modela matematičkog predviđanja zasnovanog na jednodimenzionalnoj vremenskoj seriji, uzimajući u obzir ograničeni determinizam i predvidljivost .......................... ........................................................ ................................ 113 4.5. Razvoj modela matematičkog predviđanja zasnovanog na multivarijantnoj vremenskoj seriji.................................. ................................................120 4.6. Poređenje rezultata prognoze i razvoj metodologije za upravljanje kamatnim rizikom na osnovu prognoziranja kamatnih stopa.........125 4.7. Kratki zaključci................................................................ ........................................................135 ZAKLJUČAK................................................................ ................................................................ ...... ....136 LISTA KORIŠTENE REFERENCE ................................................ ...................... 138 APLIKACIJE ................................................................ ........................................................ ................... ....148 UVOD Relevantnost teme istraživanja. Zadatak upravljanja rizicima u bankarskom sektoru je netrivijalan kroz cjelokupnu bankarsku djelatnost. Problem bankarskih rizika u modernom vremenu postaje sve aktuelniji u svjetlu sve većeg uticaja finansijskog sektora na globalnu ekonomiju. Tako, na primjer, u SAD-u, najvećoj ekonomiji svijeta, sedamdesetih godina prošlog vijeka učešće prihoda finansijskog sektora u ukupnim korporativnim prihodima nije prelazilo 16%, a 2000-ih je dostiglo 41%. Uzimajući u obzir kolosalnu ulogu banaka u globalnoj finansijskoj krizi 2008. godine i rastućoj krizi 2011. godine, problem upravljanja i kontrole rizika u bankarskom sektoru zahtijeva veliku pažnju i proučavanje. Među svim vrstama rizika svojstvenih bankarskim aktivnostima, kamatni rizik zauzima posebno mjesto, odmah iza kreditnog rizika po uticaju. Međutim, jedna od bitnih razlika između kamatnog i kreditnog rizika je činjenica da je područje koje je podložno njegovom uticaju mnogo šire. Kao rezultat toga, značaj kamatnog rizika je visok ne za jednu pojedinačnu liniju poslovanja, već za banku u cjelini. Osim toga, uzimajući u obzir visoku volatilnost finansijskih tržišta, uključujući tržište kamatnih stopa, tokom perioda ekonomske nestabilnosti, upravljanje kamatnim rizikom treba pažljivo sprovoditi, uzimajući u obzir moguće scenarije koji utiču na nivo kamatnog rizika. Uzimajući u obzir navedene okolnosti, treba priznati da je problem upravljanja kamatnim rizikom u bankarskom sektoru izuzetno aktuelan. Stepen naučne razvijenosti teme. Proučavanje koncepta kamatnog rizika i proučavanje različitih aspekata problema procene i upravljanja ovom vrstom rizika sproveli su naučnici kao što su Macaulay F., Redhead K., Hughes S., Entrop O., Cade E., Helliar S., Fabozzi F., Gardener E., Mishkin F., van Greuning H., Patnaik I., Madura J., Amadou N. Trenutni nivo razvoja ovog problema u našoj zemlji ogleda se u radovima domaćih naučnika i specijalista, među kojima treba izdvojiti Sevruk V.T., Larionova I.V., Vinichenko I.N., Lavrushin O.I., Sokolinskaya N.E., Valentseva N.I., Khandrueva A.A. Jedna od oblasti koja se dinamično razvija u proučavanju ekonomskih objekata i sistema je upotreba matematičkih metoda. Među njima treba posebno istaknuti pristupe koji omogućavaju široku upotrebu koncepata sinergije, determinističkog haosa i fraktalne geometrije u istraživanju. Sljedeći naučnici su bili uključeni u razvoj i razvoj takvih metoda: Takens F., Sornette D., Peters E., Bachelier L., Mandelbrot V., Gilmore R., Kantz H., Grassberger P., Procaccia I., Fama E., Lorenz E., Ruelle D., Casdagli M., Cao L., Haken H., Lefranc M. U ruskoj nauci značajan doprinos razvoju ovog pravca dali su Kurdyumov S.P., Malinetsky G.G., Bezruchko B.P. , Loskutov A.Yu., Shumsky S.A., Kuperina Yu.A. Svrha istraživanja disertacije je razvoj teorijskih i metodoloških osnova za upravljanje kamatnim rizikom u komercijalnim bankama na osnovu predviđanja kamatnih stopa primjenom teorije determinističkog haosa. Za postizanje ovog cilja riješeni su sljedeći zadaci: 1. Proučavanje postojećih pristupa za predviđanje finansijskih vremenskih serija i procjenu kamatnog rizika kako bi se iskoristilo postojeće iskustvo u razvoju nove metode. 2. Izbor efikasnih alata za proučavanje nelinearnih dinamičkih sistema na osnovu generisanih vremenskih serija. 3. Proučavanje odnosa tržišta kamatnih stopa i kamatnog rizika u komercijalnim bankama. 4. Prilagođavanje jednodimenzionalnog modela matematičkog predviđanja tržištu kamatnih stopa, uzimajući u obzir ograničeni determinizam i predvidljivost. 5. Razvoj multidimenzionalnog matematičkog modela za prognoziranje kamatnih stopa. 6. Izrada metodologije za upravljanje kamatnim rizikom na osnovu razvijenih modela predviđanja. Predmet istraživanja su komercijalne banke izložene kamatnom riziku kao rezultat transakcija kamatonosnim proizvodima. Predmet istraživanja su metode i alati za upravljanje kamatnim rizikom u komercijalnim bankama, kao i metode i algoritmi koji omogućavaju modeliranje sistema vezanih za kamatni rizik. Područje istraživanja odgovara pasošu specijalnosti Visoke atestacijske komisije Ruske Federacije 08.00.13 "Matematičke i instrumentalne metode ekonomije" u sljedećim tačkama: 1.1. Dizajn i razvoj matematičkog aparata za analizu ekonomskih sistema: matematička ekonomija, ekonometrija, primenjena statistika, teorija igara, optimizacija, teorija odlučivanja, diskretna matematike i drugih metoda koje se koriste u ekonomskom i matematičkom modeliranju. 1.6. Matematička analiza i modeliranje procesa u finansijskom sektoru privrede, razvoj metode finansijske matematike i aktuarskih proračuna. 2.3. Razvoj sistema za podršku odlučivanju za racionalizaciju organizacionih struktura i optimizaciju ekonomskog upravljanja na svim nivoima. Teorijska i metodološka osnova su istraživanja u oblasti procjene i upravljanja kamatnim rizikom u bankama od strane domaćih i stranih naučnika. Ostale oblasti znanja u kojima je napredak korišćen u studiji su teorija determinističkog haosa, nelinearna dinamika, matematičke metode i modeli finansijskih tržišta, fraktalna geometrija i sinergetika. Praktični proračuni u okviru ovog istraživanja vršeni su korišćenjem primenjenih softvera kao što su MS Excel, Math Works Matlab, Fractan, Tisean. Informaciona baza studije se sastojala od: Podaci iz informativno-analitičkih materijala o proučavanom problemu, predstavljeni u naučnoj literaturi, periodici i Internetu; Statistički izvori u obliku kotacija za međubankarske kreditne stope LIBOR i EURIBOR za različite periode. Najznačajniji rezultati do kojih je autor lično došao, a koji imaju naučnu novinu i podnose se na odbranu su: 1. Nelinearnost i determiniranost tržišta kamatnih stopa LIBOR-a i EURIBOR-a, utvrđenih statističkim metodama. 2. Modifikovan matematički model za predviđanje kamatnih stopa zasnovan na jednodimenzionalnoj vremenskoj seriji, uzimajući u obzir determinizam sistema koji se proučava, kao i razvijen pristup za određivanje obima primenjivosti ovog modela. 3. Matematički model za predviđanje kamatnih stopa zasnovan na višedimenzionalnoj vremenskoj seriji, uzimajući u obzir determinizam sistema koji se proučavaju i omogućavajući da se dinamika nekoliko sistema koristi pri konstruisanju prognoze. 4. Metodologija upravljanja kamatnim rizikom u komercijalnim bankama, koja se zasniva na matematičkom modelu za prognozu kamatnih stopa zasnovanom na metodama teorije determinističkog haosa, koji omogućava modeliranje scenarija korištenjem prediktivnih podataka. Teorijski značaj rezultata. Odredbe i zaključci formulisani u istraživanju disertacije razvijaju teorijsku i metodološku osnovu za analizu i predviđanje tržišta kamatnih stopa, kao i metode upravljanja kamatnim rizikom. Praktični značaj rezultata. Razvijeni metodološki pristup pruža komercijalnim bankama ispravan alat koji omogućava da u zadatku upravljanja kamatnim rizikom pređu sa hipotetičkog modeliranja scenarija na modeliranje scenarija zasnovano na realističnijim podacima prognoze. Apromacija rezultata istraživanja. Glavne odredbe rada disertacije predstavljene su na naučno-tehničkoj konferenciji studenata i mladih naučnika Permskog državnog tehničkog univerziteta (Perm, 2007), na XV međunarodnoj naučno-tehničkoj konferenciji „Informacione i računarske tehnologije i njihove primene (Penza, 2011), na XII međunarodnoj naučno-tehničkoj konferenciji „Kibernetika i visoke tehnologije 21. veka“ (Voronjež, 2011). Rezultati studije našli su praktičnu primenu u UniCredit Bank CJSC. Ova organizacija koristi metodologiju upravljanja kamatnim rizikom i takođe primenjuje model predviđanja kamatnih stopa opisan u studiji. Materijali, metode i rezultati disertacije se koriste na Odsjeku za primijenjenu matematiku Permskog nacionalnog istraživačkog politehničkog univerziteta pri izvođenju nastave na predmetu „Matematička analiza dinamičkih modela u ekonomiji“ na smjeru pripreme 010500.68 „Primijenjena matematika i računarstvo“ u okviru master programa „Matematičke metode u upravljanju ekonomskim procesima” i prilikom čitanja predmeta „Matematička analiza dinamičkih procesa u ekonomiji” na smeru pripreme 080100.68 – „Ekonomija” u okviru master programa „Matematičke metode ekonomske analize”. Implementacija rezultata istraživanja u ovim organizacijama potvrđena je relevantnim dokumentima. Struktura disertacije. Struktura disertacije određena je svrhom, ciljevima i logikom istraživanja. Rad se sastoji od uvoda, četiri poglavlja, zaključka, liste literature i dodatka. U uvodu je obrazložena relevantnost teme, postavljeni ciljevi i zadaci naučnog istraživanja, istaknuta najznačajnija dostignuća i prikazana novina dobijenih rezultata. U prvom poglavlju, “Primjena matematičkih metoda u proučavanju finansijskih vremenskih serija”, istražuje se postojeće metode i pristupi predviđanju finansijskih vremenskih serija i ocjenjuje se. efikasnosti, utvrđuju se preduslovi za korišćenje nelinearnih metoda za modeliranje finansijskih vremenskih serija. Drugo poglavlje, “Izbor i opravdanje metoda za proučavanje nelinearnih dinamičkih sistema na osnovu vremenskih serija,” definiše glavne pristupe proučavanju dinamičkih sistema koristeći teoriju determinističkog haosa, vrši kritičku procenu i identifikuje najoptimalnije i najispravnije alate. za proučavanje sistema zasnovanih na vremenskim serijama. U trećem poglavlju, „Procjena i proučavanje rizika kamatnih stopa u bankarstvu“, istražuje se uloga kamatnog rizika za komercijalne banke. Proučava se klasifikacija kamatnog rizika i glavni faktori koji generišu rizik kamatnih stopa kako bi se identifikovala priroda odnosa između tržišta kamatnih stopa i kamatnog rizika. U četvrtom poglavlju, „Razvoj metode za upravljanje rizikom kamatnih stopa na osnovu predviđanja kamatnih stopa“, proučava se tržište kamatnih stopa na nelinearnost i determinizam. Model predviđanja zasnovan na jednodimenzionalnoj vremenskoj seriji prilagođen je tržištu kamatnih stopa; Model predviđanja se razvija na osnovu multivarijantne vremenske serije. Na osnovu dobijenih modela kreirana je metodologija upravljanja kamatnim rizikom u poslovnoj banci. Zaključak sadrži glavne rezultate i zaključke istraživanja disertacije i ocjenu praktičnog značaja rada. Lista referenci prikazuje glavne izvore korištene pri pisanju disertacije. Dodatak sadrži opis rezultata proračuna koji nisu uključeni u glavni tekst rada. Glavni rezultati studije ilustrovani su tabelama i grafikonima. Disertacija obuhvata 77 slika, 26 tabela, 93 formule. Spisak korišćene literature obuhvata 108 naslova. Ukupan obim je 147 stranica. POGLAVLJE 1. PRIMJENA MATEMATIČKIH METODA U PROUČAVANJU FINANSIJSKIH VREMENSKIH Serija 1.1. Analiza i predviđanje vremenskih serija. Razvoj naučne misli U ovoj disertaciji predviđanje finansijskih vremenskih serija razmatra se kao metoda upravljanja kamatnim rizikom komercijalne banke. S tim u vezi, evidentna je potreba da se prati razvoj naučne misli u vezi sa predviđanjem finansijskih vremenskih serija i vremenskih serija uopšte, da se sagledaju pristupi i metode koji se koriste za izvođenje predviđanja, te da se procene njihove prednosti i nedostaci. Uopšteno govoreći, interes za predviđanje stanja objekata koji se proučava pojavio se istovremeno sa definicijom predmeta proučavanja, što je sasvim razumljivo sa stanovišta naučnika: kada analizira suštinu predmeta proučavanja, naučnik uvek na kraju pokušava da predvidi njegovo buduće stanje, da modelira “ponašanje” objekta. Sa razvojem matematičkog aparata menjale su se i metode formulisanja.Disertacija: tekst ekonomije, kandidat ekonomskih nauka, Galkin, Dmitry Evgenievich, Perm