ISSN 1816-4277 · EISSN 2686-8415
Языки: ru · en

Статья: МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ФИНАНСОВОГО РЫНКА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЧЕТКОСТИ (2024)

Читать онлайн

В современном мире финансовые рынки играют важную роль в экономике и жизни людей. Они обеспечивают доступ к финансовым ресурсам, а также являются источником прибыли для многих компаний. Однако нестабильность финансовых рынков может привести к серьезным последствиям, таким как финансовые кризисы и потеря доверия инвесторов. В связи с этим моделирование динамики финансового рынка становится все более актуальным. В работе рассмотрено применение нечеткой математики для данной цели. Нечеткая математика - это область математики, которая изучает методы и алгоритмы для работы с нечеткими данными и нечеткими объектами. Она позволяет учитывать неопределенность и неполноту информации, что является особенно важным для финансовых рынков, где данные часто бывают неполными и неточными. Целью настоящего исследования выступает установление взаимосвязи между ценами финансовых активов при использовании поведенческих факторов (настроения инвесторов), основных (рыночная доходность) и микроструктурных (размер компании, отношение балансовой и рыночной стоимости компании). Применение нечеткой математики в финансовом моделировании позволит улучшить точность и надежность прогнозов, а также повысить устойчивость модели к различным источникам неопределенности.

In the modern world, financial markets play an important role in the economy and people’s lives. They provide access to financial resources and are also a source of profit for many companies. However, instability in the financial markets can lead to serious consequences such as financial crises and loss of investor confidence. In this regard, modelling the financial market dynamics becomes increasingly relevant. This work considered the use of fuzzy mathematics for this purpose. Fuzzy mathematics is a branch of mathematics that studies methods and algorithms for dealing with fuzzy data and fuzzy objects. It allows to consider uncertainty and incompleteness of information, which is especially important in the financial markets where data is often incomplete and inaccurate. The purpose of this research is to establish the relationship between financial asset prices while using behavioural factors (investor sentiment), fundamental (market returns), and microstructural ones (company size, ratio of book and market values of the company). The application of fuzzy mathematics in financial modelling will improve the accuracy and reliability of forecasts as well as increase the stability of the model to various sources of uncertainty.

Ключевые фразы: ФИНАНСОВЫЕ РЫНКИ, ДИНАМИКА ФИНАНСОВОГО РЫНКА, НЕЧЕТКИЕ ДАННЫЕ, ПОВЕДЕНЧЕСКИЕ ФАКТОРЫ, МИКРОСТРУКТУРНЫЕ ФАКТОРЫ, ФИНАНСОВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, УСТОЙЧИВОСТЬ МОДЕЛИ
Автор (ы): Полехина Ксения Александровна
Соавтор (ы): Полехина Галина Евгеньевна
Журнал: ВЕСТНИК УНИВЕРСИТЕТА

Идентификаторы и классификаторы

УДК
336.761.6. Оборот ценных бумаг
Префикс DOI
10.26425/1816-4277-2024-7-170-180
eLIBRARY ID
68962919
Для цитирования:
ПОЛЕХИНА К. А., ПОЛЕХИНА Г. Е. МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ФИНАНСОВОГО РЫНКА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЧЕТКОСТИ // ВЕСТНИК УНИВЕРСИТЕТА. 2024. № 7
Текстовый фрагмент статьи