Учебная работа № 17765. «Курсовая Особенности оценки конвертируемых ценных бумаг

1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (Пока оценок нет)
Загрузка...

Учебная работа № 17765. «Курсовая Особенности оценки конвертируемых ценных бумаг

Количество страниц учебной работы: 43
Содержание:
«Введение 3
1. Характеристика рынка ценных бумаг 5
1.1 Рынок ценных бумаг как источник инвестиций 5
1.2. Виды конвертируемых ценных бумаг 10
1.3. Экономическая оценка ценных бумаг 17
3. Оценка ценных бумаг применительно к формированию оптимального портфеля 22
3.1 Выбор активов портфеля 22
3.2 Расчет рисков, и оптимальная доля финансовых инструментов 24
Заключение 26
Библиография 28
Приложения 31
»

Стоимость данной учебной работы: 975 руб.Учебная работа №   17765.  "Курсовая Особенности оценки конвертируемых ценных бумаг
Форма заказа готовой работы

    Укажите Ваш e-mail (обязательно)! ПРОВЕРЯЙТЕ пожалуйста правильность написания своего адреса!

    Укажите № работы и вариант


    Соглашение * (обязательно) Федеральный закон ФЗ-152 от 07.02.2017 N 13-ФЗ
    Я ознакомился с Пользовательским соглашением и даю согласие на обработку своих персональных данных.


    Подтвердите, что Вы не бот

    Выдержка из похожей работы

    Энгл предложил модель, которая определяет зависимость дисперсии от других величин, Данная модель получила название ARCH-модели (Autoregressive Conditional Heteroscedastic model), в которой используется условная, зависимая от времени дисперсия, ARCH-модель моделирует волатильность в виде суммы константной базовой волатильности и линейной функции абсолютных значений нескольких последних изменений цен,
    В последнее время наблюдается активный интерес исследователей к классу моделей временных рядов, в которых учитываются изменения дисперсии и ковариаций, — так называемым моделям волатильности, Это вызвано нестабильными ситуациями на финансовых рынках и высокой изменчивостью значений различных показателей (курсов валют, акций, биржевых индексов и т,д,), имеет место изменчивость дисперсии на различных интервалах наблюдения, т,е, гетероскедастичность, В таком случае обычные линейные регрессионные модели оказываются слишком грубыми, Одним из возможных решений данной проблемы является введение в рассмотрение некоторой случайной величины, от которой зависит дисперсия, Поэтому целесообразно воспользоваться для примера моделью ARCH,
    Целью работы — прогнозирование волатильности доходности акций ОАО «Лукойл» с использованием модели ARCH,
    Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
    · Выявить особенности модели ARCH как одной из моделей прогнозирования изменения стоимости ценных бумаг;
    · Оценить параметры модели ARCH методом максимального правдоподобия;
    · Проанализировать состояние и динамику рынка акций ОАО «Сбербанк России»;
    · Оценить параметры модели ARCH для прогнозирования доходности акций ОАО «Сбербанк России»,
    1, Модель ARCH для прогнозирования волатильности стоимости ценных бумаг
    1,1 Характеристики и свойства модели ARCH
    Обращение к нелинейным моделям вызвано желанием и необходимостью найти объяснение ряда наблюдаемых (в финансовой статистике и в экономике вообще) феноменов типа «кластерности» цен, наличие «тяжёлых хвостов» и более острую вершину в распределениях величин , чем для нормального закона,
    Согласно этой модели, величины представляются в виде
    ,
    где «волатильности» , определяется следующим образом:
    , (1)
    где ,
    Величины — последовательность независимых нормально распределённых случайных величин, ~N(0,1), моделирующих «случайность», «неопределённость» в рассматриваемых моделях,
    Из (1) видно, что волатильности являются (предсказуемыми) функциями от , а число слагаемых является параметром модели, При этом большие (малые) значения приводят к большим (малым) значениям , Возникновение же больших в предположении, что предшествующие были малыми, происходит за счёт появления больших значении , Таким образом, рассматриваемые нелинейные модели могут объяснять эффекты типа «кластерности», т,е, группирования значений в пачки «больших» и пачки «малых» значений, Таким образом, ARCH-процесс характеризуется инерционностью условной дисперсии (кластеризацией волатильности),
    Можно показать, что процесс ARCH не автокоррелирован:
    ,
    Поскольку процесс имеет постоянное (нулевое) математическое ожидание и не автокоррелирован, то он является слабо стационарным в случае, если у него есть дисперсия,
    Запишем эквивалентную запись процесса ARCH:
    , где (2)
    Поскольку М{}=0 и процесс {} не автокоррелирован, Следовательно, квадраты процесса ARCH(p) соответствуют авторегрессионному процессу p-го порядка,
    Если все корни характеристического уравнения
    1 ? ? »