Problems and prospects of using vector autoregressions in short-term forecasting of stock market conditions

Jazyk: ruština
Rok vydání: 2022
Předmět:
DOI: 10.18720/spbpu/3/2023/vr/vr23-713
Popis: Тема выпускной квалификационной работы магистра: «Проблемы и перспективы использования Ð²ÐµÐºÑ‚Ð¾Ñ€Ð½Ñ‹Ñ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð¹ в краткосрочном прогнозировании конъюнктуры Ñ„Ð¾Ð½Ð´Ð¾Ð²Ñ‹Ñ Ñ€Ñ‹Ð½ÐºÐ¾Ð²Â».Целью исследования является разработка модели векторной авторегрессии для краткосрочного экономического прогнозирования конъюнктуры фондового рынка на примере Ð¾Ñ‚Ñ€Ð°ÑÐ»ÐµÐ²Ñ‹Ñ Ð¸Ð½Ð´ÐµÐºÑÐ¾Ð² «Московской биржи».Методы исследования: поиск и систематизация информации, математическое моделирование, анализ Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ , математические вычисления, сравнительный анализ.Основные результаты исследования:-      изучены концепции исследования фондового рынка и изучены методы его анализа;-      рассмотрена эволюция ÐºÑ€Ð°Ñ‚ÐºÐ¾ÑÑ€Ð¾Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ Ð¼ÐµÑ‚Ð¾Ð´Ð¾Ð² прогнозирования;-      составлены выборки наборов Ð´Ð°Ð½Ð½Ñ‹Ñ Ð´Ð»Ñ анализа и построены модели векторной и комплекснозначной векторной авторегрессии;-      выполнен сравнительный анализ Ñ Ð°Ñ€Ð°ÐºÑ‚ÐµÑ€Ð¸ÑÑ‚Ð¸Ðº моделей и выбрана наиболее эффективная с точки зрения точности прогнозирования модель;-      проведен анализ составленного прогноза.Область применения результатов ВКР– краткосрочное экономическое прогнозирование Ð²Ð·Ð°Ð¸Ð¼Ð¾Ð·Ð°Ð²Ð¸ÑÐ¸Ð¼Ñ‹Ñ Ð¿Ð°Ñ€Ð°Ð¼ÐµÑ‚Ñ€Ð¾Ð² для решения Ñ€Ð°Ð·Ð»Ð¸Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ Ð·Ð°Ð´Ð°Ñ‡ социально-экономического профиля.Научная новизна исследованиязаключается в том, что применение ÐºÐ¾Ð¼Ð¿Ð»ÐµÐºÑÐ½Ð¾Ð·Ð½Ð°Ñ‡Ð½Ñ‹Ñ Ð°Ð²Ñ‚Ð¾Ñ€ÐµÐ³Ñ€ÐµÑÑÐ¸Ð¹ открывает перед практикующими аналитиками широкие возможности, снижая вычислительную сложность оценки коэффициентов модели.Выводы. Цель ВКРдостигнута – определена эффективная модель краткосрочного прогнозирования, поставленные задачи в процессе выполнения решены. Обозначена область применения результатов ВКРи научная значимость Ð¿Ð¾Ð»ÑƒÑ‡ÐµÐ½Ð½Ñ‹Ñ Ð¸Ñ‚Ð¾Ð³Ð¾Ð².
The topic of the graduate qualification work of the master's degree: "Problems and prospects of using vector autoregressions in short-term forecasting of stock market conditions".The purpose of the study is to create a model of vector autoregression for short-term economic forecasting of stock market conditions on the example of industry indices of the Moscow Exchange.Research methods: search and systematization of information, mathematical modeling, data analysis, mathematical calculations, comparative analysis.Main results of the research:-Â Â Â Â Â Â the concepts of the stock market were researched and methods of its analysis were investigated;-Â Â Â Â Â Â the evolution of short-term forecasting methods was considered;-Â Â Â Â Â Â samples of data sets for analysis were made and vector and complex vector autoregression models were built;-Â Â Â Â Â Â A comparative analysis of the characteristics of the models was performed and the most effective model in terms of forecasting accuracy was selected;-Â Â Â Â Â Â the analysis of the made forecasts was carried out.The field of application of the results of the research is the economic short-term forecasting of interdependent variables to solve various problems of socio-economic profile.The scientific novelty of the study lies in the fact that the use of complex-valued autoregressions opens great opportunities for practicing analysts, reducing the computational complexity of assessing the coefficients of the model.Conclusions. The purpose of the research has been achieved - an effective model for short-term forecasting has been defined and the tasks set in the process of implementation have been solved. The scope of applicability of the results of the thesis and the scientific significance of the obtained results have been outlined.
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: