Анализ и прогнозирование рыночных рисков

Курс посвящен базовым и продвинутым моделям финансовых временных рядов. Начнем с определения доходности активов и рассмотрим их основные свойства. Затем рассмотрим простые линейные модели доходности активов, такие как модели авторегрессии AR (p) и скользящего среднего MA (q), комбинированные модели ARMA, процессы единичного корня, экспоненциальное сглаживание и модели ARIMA (p, q). Для каждой модели описаны процессы идентификации, оценки, проверки и прогнозирования . Значительное внимание уделяется нелинейным временным рядам в контексте моделирования волатильности. Изучаются процессы ARCH / GARCH, включая различные расширения этих моделей.  Демонстрируются приложения моделирования волатильности, такие как ценообразование опционов, временная структура процентных ставок и управление портфелем. Однако в приложениях упор делается на управление рисками, а точнее на такие меры риска, как величина риска (VaR) и ожидаемый дефицит. Курс предоставляет исчерпывающее описание вычислений, интерпретации и тестирования индикатора VaR. Среди других подходов рассмотрим теорию экстремальных значений для вычисления VaR.