Результаты поиска:
Найдено: 76
61.
Басов Я.И. Мобилизация ликвидности на российском фондовом рынке. Переход к Индивидуальному пенсионному капиталу
// Глобальные рынки и финансовый инжиниринг (№ 3 / 2017)
В данной работе проанализировано состояние российских фондового и финансового рынков за период 2013-2017 гг., оценка их перспектив. В числе наиболее значимых факторов влияния рассматриваются: мораторий на формирование накопительной части пенсии, изменение уровня ликвидности рынков, состояние финансовой системы РФ, российские демографические характеристики, уровень вовлеченности населения в инвестиционный процесс через фондовую биржу. Полученные в работе результаты свидетельствуют о структурном кризисе ликвидности на российском фондовом рынке. В связи с чем автором проведен анализ инструментов российского фондового рынка, которые могли способствовать преодолению кризиса ликвидности для российских инвесторов.Басов Я.И. Мобилизация ликвидности на российском фондовом рынке. Переход к Индивидуальному пенсионному капиталу // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2017. – Том 4. – № 3. – с. 147-158. – doi: 10.18334/grfi.4.3.38803.
62.
Крутиков В.К., Дорожкина Т.В. Импульс модернизации для переустройства финансовой системы: цифровые технологии
// Глобальные рынки и финансовый инжиниринг (№ 3 / 2017)
В статье изучаются зарубежные и российские подходы к использованию потенциала цифровых технологий в финансовой системе для контроля над инфляционными процессами, повышения эффективности труда и уровня благосостояния населения. Внедрение современных финансовых инструментов и электронных технологий рассматривается с позиций повышения конкурентоспособности системы при формировании нового финансового пространства. Обозначены основные проблемы, которые надо решить для оптимального использования новейших технологий: разработка нормативно-правовой базы, подготовка кадров, увеличение потенциала вычислительных и энергетических мощностей, а также инфраструктуры. Обосновывается необходимость изучения положительного международного опыта по определению понятия и режима использования виртуальной валюты. Отмечена особая роль совершенствования налогового законодательства для сделок, совершаемых с помощью электронных систем. Формулируются риски и перспективы, возникающие при реализации потенциала цифровой экономикиКрутиков В.К., Дорожкина Т.В. Импульс модернизации для переустройства финансовой системы: цифровые технологии // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2017. – Том 4. – № 3. – с. 159-164. – doi: 10.18334/grfi.4.3.38804.
63.
Пильник Н.П., Станкевич И.П., Корищенко К.Н. Использование данных с телематических устройств для прогнозирования вероятности аварии
// Глобальные рынки и финансовый инжиниринг (№ 3 / 2017)
В работе анализируется влияние стиля вождения на вероятность попадания в ДТП. Показатели стиля вождения рассчитываются на основе данных с телематических устройств, устанавливаемых в автомобили, данные по аварийности предоставляются страховой компанией. Все ДТП разбиваются на три группы по тяжести в зависимости от соотношения убытков и страховой суммы, рассматриваются отдельные модели как для факта попадания в ДТП, так и для каждой из групп. Выделяются основные факторы, определяющие аварийность автомобилей. К ним относятся пробег, резкие ускорения, средняя скорость, максимальные скорости в разное время суток и ряд других. Делаются выводы для государственной политики в области регулирования дорожного движения. Пильник Н.П., Станкевич И.П., Корищенко К.Н. Использование данных с телематических устройств для прогнозирования вероятности аварии // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2017. – Том 4. – № 3. – с. 165-180. – doi: 10.18334/grfi.4.3.38805.
64.
Буздалин А.В., Заночкин А.Ю., Курбангалеев М.З., Смирнов С.Н. Агрегация кредитных рейтингов как задача построения консенсуса в системе экспертных оценок
// Глобальные рынки и финансовый инжиниринг (№ 3 / 2017)
Информация о рейтингах компаний, присваиваемых кредитными рейтинговыми агентствами (КРА), рассматривается в статье как ранжирование компаний по относительному кредитному качеству. С учетом специфики задачи строится «справедливый» (в определенном смысле) способ агрегирования этой информации в «консенсусное» ранжирование всех компаний. Процедура применяется к реальным данным о рейтингах, присваиваемых КРА российским банкам в период 2010-2016 годов в национальных шкалах. Расчеты показывают, что полученное консенсусное ранжирование обладает высокой устойчивостью, а также может быть с успехом использовано в качестве объясняющей (скоринговой) переменной для оценки кредитного риска компаний. Предложенный способ является весьма общим и позволяет агрегировать ранжирования произвольной природы (рейтинги КРА, внутренние экспертные оценки, рыночные показатели), а также неполные ранжирования (например, когда компании рейтингуются только частью КРА или не имеют рыночных долговых инструментов).Буздалин А.В., Заночкин А.Ю., Курбангалеев М.З., Смирнов С.Н. Агрегация кредитных рейтингов как задача построения консенсуса в системе экспертных оценок // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2017. – Том 4. – № 3. – с. 181-208. – doi: 10.18334/grfi.4.3.38830.
65.
Филиппов Д.И. Роль инноваций в развитии финансового рынка
// Глобальные рынки и финансовый инжиниринг (№ 4 / 2017)
Инновации имеют ключевое значение для эффективного функционирования финансового рынка и процесса цифровизации экономики. Новые технологии преобразуют бизнес модели, облегчая субъектом экономических отношений выполнение поставленных задач. Наибольшие выгоды от цифровизации получат компании с высоким уровнем организационного и человеческого капитала. Финансовые инновации стимулируют развитие цифровой экономики, предоставляя возможность применения новых технологий в различных областях. Филиппов Д.И. Роль инноваций в развитии финансового рынка // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2017. – Том 4. – № 4. – с. 231-248. – doi: 10.18334/grfi.4.4.39041.
66.
Бектенова Д.Ч., Арыков Р.И. Эконометрическая модель кредитного риска на примере коммерческих банков Кыргызской Республики
// Глобальные рынки и финансовый инжиниринг (№ 4 / 2017)
Анализ и оценка качества кредитного портфеля (кредитного риска) банковского сектора является одним из основных и важных элементов макропруденциального анализа и банковского регулирования. Анализ взаимосвязей между ключевыми макроэкономическими факторами и качеством кредитного портфеля банковского сектора способствует более глубокому пониманию межсекторальных зависимостей в экономике, а также выявлению сильных сторон и уязвимых мест финансового сектора.
Объектом исследования в представленной работе выступают коммерческие банки Кыргызской Республики. Предмет исследования – системные и индивидуальные кредитные риски коммерческих банков Кыргызской Республики, их факторы и последствия реализации. Основной целью данной работы является разработка модели кредитного риска на примере коммерческих банков Кыргызской Республики. Для выполнения данной цели поставлена следующая задача – выявить взаимосвязи между реальным сектором экономики и банковским сектором и дать их количественную оценку.
Бектенова Д.Ч., Арыков Р.И. Эконометрическая модель кредитного риска на примере коммерческих банков Кыргызской Республики // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2017. – Том 4. – № 4. – с. 209-222. – doi: 10.18334/grfi.4.4.39044.
67.
Пильник Н.П., Поспелов И.Г., Ужегов А.А. Моделирование поведения доходных групп домашних хозяйств в Российской Федерации в рамках реального и финансового секторов экономики
// Глобальные рынки и финансовый инжиниринг (№ 4 / 2017)
Данная работа предлагает методы анализа деятельности отдельных доходных групп домашних хозяйств Российской Федерации в области управления их сбережениями и кредитами в рамках динамических моделей рационального поведения макроэкономических агентов. Статистической базой исследования служит баланс доходов и расходов населения, полученный как результат агрегирования публикуемых таблиц Росстатом. Модели отдельных доходных групп (гетерогенного домашнего хозяйства) представляют собой динамические задачи рационального поведения аналогичные по структуре, но отличающиеся оцененными коэффициентами и, как результат, реакцией доходных групп на проводимую экономическую политику. Последний факт делает возможным использовании данной модели в качестве инструмента оценки проводимых мер и реформ. Пильник Н.П., Поспелов И.Г., Ужегов А.А. Моделирование поведения доходных групп домашних хозяйств в Российской Федерации в рамках реального и финансового секторов экономики // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2017. – Том 4. – № 4. – с. 249-263. – doi: 10.18334/grfi.4.4.39043.
68.
Крутиков В.К., Дорожкина Т.В. Финансово-экономическая сфера Евразийского экономического союза (ЕАЭС): проблемы и решения
// Глобальные рынки и финансовый инжиниринг (№ 4 / 2017)
В статье анализируются современные финансово-экономические процессы, происходящие на основе общих стандартов, регламентов и процедур, нормативно-правовой базы в рамках Евразийского экономического союза (ЕАЭС). При этом показано, что Россия, занимая особое положение в деятельности ЕАЭС, не смогла в полной мере обеспечить достижение поставленных целей в области международного экономического взаимодействия. Проанализированы проблемы, стоящие перед странами - партнерами ассоциации на примере взаимоотношений с Белоруссией и Казахстаном. Особо отмечена роль Китая в сохранении баланса международной торговли. Приведены примеры соблюдения Китаем национальных экономических интересов при взаимодействии со странами, входящими в ЕАЭС и США при реализации целого ряда экономических инвестиционных и инновационных проектов. Предложены направления и меры по нейтрализации вызовов и угроз, призванные обеспечить перспективную гармонизацию отношений в рамках союза.Крутиков В.К., Дорожкина Т.В. Финансово-экономическая сфера Евразийского экономического союза (ЕАЭС): проблемы и решения // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2017. – Том 4. – № 4. – с. 223-230. – doi: 10.18334/grfi.4.4.39042.
69.
Майоров С.И. Концепции и практика микроструктурного подхода: краткий обзор (часть 1)
// Глобальные рынки и финансовый инжиниринг (№ 1 / 2018)
Майоров С.И. Концепции и практика микроструктурного подхода: краткий обзор (часть 1) // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2018. – Том 5. – № 1. – doi: 10.18334/grfi.5.1.39063.
70.
Рзаева У.Ш. Гызы Снижение асимметричности информации в управлении вузом посредством инструментария больших данных
// Глобальные рынки и финансовый инжиниринг (№ 1 / 2018)
Рзаева У.Ш. Гызы Снижение асимметричности информации в управлении вузом посредством инструментария больших данных // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2018. – Том 5. – № 1. – doi: 10.18334/grfi.5.1.39064.
71.
Дзюба А.П., Соловьева И.А. Комплексное ценозависимое управление спросом на энергоресурсы со стороны крупных потребителей
// Глобальные рынки и финансовый инжиниринг (№ 1 / 2018)
Дзюба А.П., Соловьева И.А. Комплексное ценозависимое управление спросом на энергоресурсы со стороны крупных потребителей // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2018. – Том 5. – № 1. – doi: 10.18334/grfi.5.1.39065.
72.
Шишкин С.С. Прогнозирование курса рубля на основе котировок нефти и их волатильности
// Глобальные рынки и финансовый инжиниринг (№ 1 / 2018)
В данной статье обсуждается метод прогнозирования курса рубля на основе котировок нефти, альтернативный парной регрессии. Как показывает практика, разработка подобного метода жизненно необходима, поскольку традиционные решения эконометрики в данном случае не только не эффективны, но и чреваты опасными заблуждениями, поскольку их результаты не согласуются с реальной действительностью.
В основу метода положен принцип паритета волатильности, в рамках которого котировки рубля преобразуются таким образом, чтобы пропорции между элементами ценового ряда не изменились, а волатильность при этом выросла до уровня нефти, после чего взаимные свойства активов можно исследовать простым сложением логарифмов их котировок. Разумеется, что подобные манипуляции проводятся только со стационарными временными рядами – в данном случае с реальным курсом рубля и котировками нефти в постоянных долларах.
Результаты исследования оказываются на редкость правдоподобными, хотя расчёты, в отличие от большинства решений на основе регрессионного анализа, проводились на достаточно большом промежутке времени — с 1-го января 2006-го года по 31 декабря 2017-го года. Формула ожидаемого курса рубля получена в замкнутом виде; теоретические предположения подтверждены надлежащим распределением остатков модели.
В целом, метод паритета волатильности является простым и интуитивно понятным, а границы его применимости выходят далеко за пределы соотношения между котировками нефти и курсом доллара, позволяя работать даже с такими временными рядами, взаимосвязи между которыми имеют чисто циклическую, а не функциональную природу. Графические результаты представленной модели нагляднее результатов парной регрессии, а требования к качеству исходных данных значительно ниже.
Шишкин С.С. Прогнозирование курса рубля на основе котировок нефти и их волатильности // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2018. – Том 5. – № 1. – doi: 10.18334/grfi.5.1.39066.
73.
Майоров С.И. Концепции и практика микроструктурного подхода: краткий обзор (часть 2)
// Глобальные рынки и финансовый инжиниринг (№ 2 / 2018)
Майоров С.И. Концепции и практика микроструктурного подхода: краткий обзор (часть 2) // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2018. – Том 5. – № 2. – doi: 10.18334/grfi.5.2.39067.
74.
Герцекович Д.А., Командирова Е.В. Индексная модель «доходность - риск» как инструмент формирования инвестиционной политики на рынке валют
// Глобальные рынки и финансовый инжиниринг (№ 2 / 2018)
Герцекович Д.А., Командирова Е.В. Индексная модель «доходность - риск» как инструмент формирования инвестиционной политики на рынке валют // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2018. – Том 5. – № 2. – doi: 10.18334/grfi.5.2.39458.
75.
Зуевич Е.В. Исследование нескольких инвестиционных стратегий с использованием короткой и длинной позиции
// Глобальные рынки и финансовый инжиниринг (№ 2 / 2018)
Зуевич Е.В. Исследование нескольких инвестиционных стратегий с использованием короткой и длинной позиции // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2018. – Том 5. – № 2. – doi: 10.18334/grfi.5.2.39461.
76.
Савченко Я.В., Алакбарова Ф.Ф. Исследование информационной прозрачности компаний банковского сектора в России
// Глобальные рынки и финансовый инжиниринг (№ 2 / 2018)
Савченко Я.В., Алакбарова Ф.Ф. Исследование информационной прозрачности компаний банковского сектора в России // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2018. – Том 5. – № 2. – doi: 10.18334/grfi.5.2.39462.
(Страница 4 из 4)
2 3 [4]
