Оценка финансовых рисков VaR и CVaR для акций индекса Dow Jones с помощью нейронных сетей

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.