Прогнозирование рискованности инвестирования в акции нефтяных компаний с помощью искусственных нейронных сетей
https://doi.org/10.34020/1993-4386--2022-1-56-63
Аннотация
В данной статье рассмотрена задача прогнозирования котировок акций на примере крупнейших нефтяных компаний России (Роснефти, Лукойла, Газпромнефти и Сургутнефтегаза) с помощью искусственных нейронных сетей, а также анализируется доходность инвестиционного портфеля, сформированного из обыкновенных акций четырех крупнейших нефтяных компаний России в равных долях и с оптимальной их величиной, определенной в ходе решения прямой задачи по модели Г. Марковица с применением прогнозных значений.
Об авторах
Антон Александрович Ярош
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации (Уфимский филиал)
Россия
Россия
Юлия Айратовна Рахматуллина
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации (Уфимский филиал)
Россия
Россия
Список литературы
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.
Рецензия
Для цитирования:
Ярош А.А., Рахматуллина Ю.А. Прогнозирование рискованности инвестирования в акции нефтяных компаний с помощью искусственных нейронных сетей. Сибирская финансовая школа. 2022;(1):56-63. https://doi.org/10.34020/1993-4386--2022-1-56-63
For citation:
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
Просмотров:
248
Послать статью по эл. почте 