Please use this identifier to cite or link to this item: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/60937
Title: Оценка финансовых рисков VaR и CVaR для акций индекса Dow Jones с помощью нейронных сетей
Authors: Грязнов, Алексей Дмитриевич
metadata.dc.contributor.advisor: Крицкий, Олег Леонидович
Keywords: VaR; риски; исторический метод; нейронная сеть; сигмоида; VaR; risks; historical method; neural network; sigmoid
Issue Date: 2020
Citation: Грязнов А. Д. Оценка финансовых рисков VaR и CVaR для акций индекса Dow Jones с помощью нейронных сетей : магистерская диссертация / А. Д. Грязнов ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа ядерных технологий (ИЯТШ), Отделение экспериментальной физики (ОЭФ) ; науч. рук. О. Л. Крицкий. — Томск, 2020.
Abstract: Объект исследования – оценка рисков инвестиций на финансовых рынках с помощью показателей VaR и CVaR. Данные меры риска будут смоделированы с помощью нейронных сетей на языке программирования Python 3.7. Модель нейронных сетей будет обучаться и строить прогнозные данные на исторических данных о котировках акций, входящих в состав индекса Dow Jones.
The object of the study is the assessment of investment risks in the financial markets using VaR and CVaR indicators. These risk measures will be modeled using neural networks in the Python 3.7 programming language. The neural network model will be trained and build predictive data on historical data on stock prices included in the Dow Jones index.
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/60937
Appears in Collections:Магистерские диссертации

Files in This Item:
File SizeFormat 
TPU925634.pdf2,86 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.