Predicting the riskiness of investing in oil company stocks using artificial neural networks
https://doi.org/10.34020/1993-4386--2022-1-56-63
Abstract
This article considers the problem of forecasting stock prices using the example of the largest oil companies in Russia (Rosneft, Lukoil, Gazpromneft and Surgutneftegaz) using artificial neural networks, and also analyzes the profitability of an investment portfolio formed from ordinary shares of the four largest oil companies in Russia in equal shares and with optimal their value determined in the course of solving the direct problem according to the G. Markowitz model using predictive values.
About the Authors
Anton A. Yarosh
Ufa branch of the Financial University under Government of Russian Federation
Russian Federation
Russian Federation
Yuliya A. Rakhmatullina
Ufa branch of the Financial University under Government of Russian Federation
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Губина А.А., Атажанова Л.Д., Сагитова Н.С., Рахматуллина Ю.А., Фархиева С.А. Анализ факторов, влияющих на стоимость акций компаний энергетической отрасли// Сибирская финансовая школа. 2021. № 2 (142). С. 91-94.
2. Аюев В.В. Нейросетевое моделирование в NeuroSolutions: учебное пособие / В.В. Аюев, Ю.С. Белов, Б.М. Логинов, М.Б. Логинова. Калуга: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2015. 324 с.
3. Белолипцев И.И. Моделирование управленческих решений в сфере экономики в условиях неопределенности / И.И. Белолипцев, С.А. Горбатков, А.Н. Романов, С.А. Фархиева: под ред. А.Н. Романова. М.: ИНФРА-М, 2019. 299 с.
4. Выгодчикова И.Ю. Инструментарий принятия решений об инвестировании крупных российских компаний с использованием иерархической процедуры ранжирования и минимаксного подхода // Прикладная информатика. 2019. Т. 14, № 6 (84). С. 123-137.
5. Горский М.А., Сокерин П.О., Юркевич Е.А. Особенности применения моделей оптимальных портфелей на развивающихся фондовых рынках // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2020. № 5-1. С. 40-52.
6. Назарова Е.В., Жданова О.А. Модели формирования и оптимизации инвестиционного портфеля // Ученые записки Российской Академии предпринимательства. 2017. Т. 16, № 1. С. 111-117.
7. Назарова В.В., Левичев И.П. Разработка модели повышения эффективности управления инвестиционным портфелем // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2017. Т. 21, № 3. С. 451-481.
8. Иванюк В.А., Абдикеев Н.М. Управление рыночными активами в условиях кризиса // Управленческие науки. 2018. Т. 8, № 1. С. 72-81.
9. Ярош А.А., Рахматуллина Ю.А. Механизм формирования оптимального инвестиционного портфеля ценных бумаг по модели Марковица на примере акций крупнейших нефтяных компаний Российской Федерации // Сибирская финансовая школа. 2021. № 1 (141). С. 43-47.
Review
For citations:
Yarosh A.A., Rakhmatullina Yu.A. Predicting the riskiness of investing in oil company stocks using artificial neural networks. Siberian Financial School. 2022;(1):56-63. (In Russ.) https://doi.org/10.34020/1993-4386--2022-1-56-63
Views:
246
Email this article 