Презентация на тему Анализ состояния фондового рынка на основе многомерных копула-функций

Презентация на тему Презентация на тему Анализ состояния фондового рынка на основе многомерных копула-функций, предмет презентации: Финансы. Этот материал содержит 18 слайдов. Красочные слайды и илюстрации помогут Вам заинтересовать свою аудиторию. Для просмотра воспользуйтесь проигрывателем, если материал оказался полезным для Вас - поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте наш сайт презентаций ThePresentation.ru в закладки!

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1
Текст слайда:

Выполнила:
Научный руководитель:
д.ф.-м.наук Бронштейн Е.М.

Анализ состояния фондового рынка на основе многомерных копула-функций


Слайд 2
Текст слайда:

Цель и задачи

Целью работы является исследование внутренней зависимости во временных рядах цен акций с помощью копула- и автокорреляционных функций.
Задачи:
Разработка методики применения многомерных копула-функций к анализу временных рядов курсов акций;
Построение статистических оценок трехмерных копула-функций и определение на их основе типа связи во временных рядах;
Построение автокорреляционных функций временных рядов;
Анализ результатов, полученных с помощью копула- и автокорреляционных функций.



Слайд 3
Текст слайда:

Копула (лат. Copula-пара) — это функция многомерного распределения, определённая на n-мерном единичном кубе [0,1]n, такая, что каждое её маргинальное распределение равномерно на интервале [0,1].
Автокорреляция  — статистическая взаимосвязь между случайными величинами из одного ряда, но взятыми со сдвигом по времени.
Автокорреляционная функция (АКФ) определяется интегралом:

и показывает связь функции   с копией самой себя, смещенной на величину .


Основные определения



Слайд 4
Текст слайда:

Независимая копула-функция:
С┴(u1…un)= u1*…*un.

Комонотонная копула-функция:
Cmax(u1…un)=min{u1…un}.



Эталонные копула-фунции


Слайд 5
Текст слайда:

Берется временной ряд цен акций компании, а также два ряда, полученные из исходного с помощью сдвига на величины t1 и t2, находящиеся в промежутке от 1 до 10, причём t1 < t2.

Строится статистическая оценка трёхмерной копула-функции на решётке с шагом 1/N.
Дано:
- результаты наблюдений, где u0 - исходный временной ряд,
u1 и u2 -временные ряды, сдвинутые относительно исходного на величины t1 и t2,
n – число наблюдений (причем n>>N),
u0(i), u1(j) , u2(g) - соответствующие порядковые статистики,
n(i,j,g)/n – оценка значения копула-функции ,
где n(i,j,g) – число троек выборки ,
для которого выполняются неравенства:



Этапы исследования


Слайд 6
Текст слайда:


3. Вычисляются расстояния до эталонной копула-функции C* , в качестве которой поочередно используются С┴ и Cmax. Расчет производится по формуле:


Строятся автокорреляционные функции:

Проводится сравнительный анализ расчётов, полученных с помощью копула- и автокорреляционных функций.







Этапы исследования


Слайд 7
Текст слайда:

Исходные данные

Таблица 1. Список акций анализируемых компаний


Слайд 8
Текст слайда:

Применение аппарата копула-функций для исследования акций Google Inc.

Таблицы 2. Суммы отклонений статистических оценок копула-функций от эталонных за 2008-2012гг

Таблица 3. Динамика связей в ряду данных в зависимости от макроэкономических факторов за 2008-2012гг

t2

t1


Слайд 9
Текст слайда:

t2

t2

Расст. до Cmax

Рисунок 1. Динамика сумм отклонений расчетных копула-функций от комонотонной за 2008-2012 гг (для t1=3)

Применение аппарата копула-функций для исследования акций Google Inc.


Слайд 10
Текст слайда:

t2

t2

Расст. до С┴

Рисунок 2. Динамика сумм отклонений расчетных копула-функций от независимой за 2008-2012 гг (для t1=3)

Применение аппарата копула-функций для исследования акций Google Inc.


Слайд 11
Текст слайда:

Таблица 3. АКФ за 2008г.

Таблица 4. АКФ за 2009г.

Таблица 5. АКФ за 2010г.

Таблица 6. АКФ за 2011г.

Таблица 7. АКФ за 2012г.

Применение аппарата автокорреляционных функций для исследования акций Google Inc.


Слайд 12
Текст слайда:

Произведена оценка характера связи внутри временного ряда в зависимости от величины временных лагов с использованием копула-функций.
Было выявлено, что:
Комонотонная связь внутри ряда выражена сильнее, чем независимая.
Во время экономического подъёма во временном ряду усиливается независимость, а во время экономического спада – комонотонная связь между наблюдениями.
При увеличении комонотонной связи разброс расстояний до эталонных копула-функций при увеличении временных лагов уменьшается, то есть прогноз цены акции становится более обоснованным.
Были построены автокорреляционные функции и произведено сравнение результатов, полученных с помощью копула- и автокорреляционных функций.


Выводы


Слайд 13
Текст слайда:

А. И. Авзалова, М.В. Филиппова. Исследование динамики цен акций с помощью копула-функций.
Молодой ученый:
ежемесячный научный журнал.
Том 2 №5(40)/2012.
Чита: ООО Молодой ученый.
С. 232-238


Слайд 14
Текст слайда:

Спасибо за внимание!


Слайд 15
Текст слайда:

Результаты исследования Иностранный IT сектор


Слайд 16
Текст слайда:

Результаты исследования Иностранный энергетический сектор


Слайд 17
Текст слайда:

Результаты исследования Российский нефтегазовый сектор


Слайд 18
Текст слайда:

Результаты исследования Российский энергетический сектор


Обратная связь

Если не удалось найти и скачать презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое ThePresentation.ru?

Это сайт презентаций, докладов, проектов, шаблонов в формате PowerPoint. Мы помогаем школьникам, студентам, учителям, преподавателям хранить и обмениваться учебными материалами с другими пользователями.


Для правообладателей

Яндекс.Метрика