Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/327732| Title: | Применение моделей копул в анализе временных рядов |
| Other Titles: | Application of copula models in time series analysis / A. M. Kendys |
| Authors: | Кендысь, А. М. |
| Keywords: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика |
| Issue Date: | 2024 |
| Publisher: | Минск : БГУ |
| Citation: | Теория вероятностей, математическая статистика и приложения = Probability Theory, Mathematical Statistics and Applications : материалы междунар. науч. конф., Минск, 22‒24 апр. 2024 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: А. Ю. Харин (гл. ред.) [и др.]. ‒ Минск : БГУ, 2024. ‒ 84-91. |
| Abstract: | В данной работе применяются модели копул для исследования акций российского фондового рынка во время коронавирусной инфекции (COVID-19). Для моделирования динамики финансовых рядов применяется процесс ARMA-GJR-GARCH (модель авторегрессии-скользящего среднего Глостен-Джаганнатан-Ранкл с обобщённой авторегрессионной условной гетероскедастичностью). Осуществляется подбор подходящего семейства копул и его параметров. Формируется прогноз исходного ряда. Выявляется, что копулы в связке с моделью ARMA-GJR-GARCH являются достаточно адекватным инструментом для прогноза и помогают дать представление о будущем поведении временных рядов |
| Abstract (in another language): | In this paper copula models are used to study shares of the Russian stock market during the coronavirus infection (COVID-19). To model the dynamics of financial series the ARMA-GJR-GARCH process (autoregressive moving average Glosten-Jagannathan-Runkle model with generalized autoregressive conditional heteroskedasticity) is used. The selection of a suitable copula family and its parameters is carried out. A forecast of the initial series is formed. It turns out that copulas in conjunction with the ARMA-GJR-GARCH model are a fairly adequate tool for forecasting and help give an idea of the future behavior of time series |
| URI: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/327732 |
| ISBN: | 978-985-881-660-5 |
| Licence: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Appears in Collections: | 2024. Теория вероятностей, математическая статистика и приложения |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.