Результаты поиска:
Найдено: 31
1.
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.
2.
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.
3.
Арбузов В.О. Имитационное моделирование микроструктуры фондового рынка на основе высокочастотной и трансакционной информации
// Глобальные рынки и финансовый инжиниринг (№ 4 / 2015)
Данная статья описывает подход к построению имитационных моделей микроструктуры двойного непрерывного аукциона, учитывающую возможные изменения при регулирующих воздействиях со стороны финансового регулятора. Определен характер влияния размера минимального изменения цены на параметры потока заявок. Предложена обновленная модель процесса отмены заявок. Создана методика валидации построенных имитационных моделей. Разработан программный комплекс, позволяющий создавать имитационные модели на основе подходов представленных в статье.Арбузов В.О. Имитационное моделирование микроструктуры фондового рынка на основе высокочастотной и трансакционной информации // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2015. – Том 2. – № 4. – с. 309-332. – doi: 10.18334/grfi.2.4.2120.
4.
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.
5.
Корищенко К.Н. Влияние обменного курса рубля на динамику экономического роста
// Глобальные рынки и финансовый инжиниринг (№ 1 / 2014)
В посткризисный период (2009-2014) наблюдается значительное различие в динамике ВВП России и других крупнейших экономик мира. Данная статья посвящена изучению факторов, повлиявших на формирование данного тренда, и перспектив изменения сложившейся ситуации. В качестве ключевого фактора, определяющего сегодняшнюю ситуацию и ближайшую перспективу, в статье рассматривается денежно-кредитная и валютная политика Центрального Банка. Делается вывод, что переход к плавающему курсу и инфляционному таргетированию во многом определили формирование указанного тренда. Обсуждается вопрос, который требует решения, – какие изменения целесообразно внести в действующие политики для изменения сложившихся негативных тенденций.
Корищенко К.Н. Влияние обменного курса рубля на динамику экономического роста // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2014. – Том 1. – № 1. – с. 9-24. – doi: 10.18334/grfi.1.1.5.
6.
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.
7.
Пильник Н.П. Оценка влияния монетарной политики на макропоказатели экономики России
// Глобальные рынки и финансовый инжиниринг (№ 2 / 2015)
Статья посвящена моделированию воздействия переменных монетарной политики Банка России – денежной базы и денежной массы – на ключевые показатели развития российской экономики: ВВП, индекс потребительских цен и реальный эффективный курс рубля. Предложены три эконометрических модели, показывающие степень влияния анализируемых факторов и его разложение по времени. Оценка моделей производилась на квартальных (для ВВП) и месячных (для ИПЦ и реального эффективного курса рубля) данных в период с 2003 по 2014 года. Показано, что в условиях российской экономики влияние монетарных факторов на ВВП значимо превосходит их же влияние на ценовые показатели.Пильник Н.П. Оценка влияния монетарной политики на макропоказатели экономики России // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2015. – Том 2. – № 2. – с. 129-142. – doi: 10.18334/grfi.2.2.535.
8.
Корищенко К.Н. О противоречии бюджетной и монетарной политики современной России как основной причине кризисов
// Глобальные рынки и финансовый инжиниринг (№ 2 / 2015)
Статья посвящена эмпирическому исследованию вопроса о причинах периодических кризисов в российской экономике и является продолжением статьи автора «Влияние обменного курса рубля на динамику экономического роста». Для расчетов и графиков использовались данные Банка России по основным направлениям единой государственной денежно-кредитной политики за 2000-2015 годы. На основании макроэкономической статистики России за период 1995-2015 годов выделены основные факторы (реальный эффективный курс рубля, цена на нефть, капитальный счет платежного баланса, темп роста регулируемых цен), которые позволяют построить модель развития кризиса.
В качестве главных причин кризисов 1998, 2008 и 2014 годов предложена идея о наличии постоянного противоречия между денежно-кредитной и бюджетной политиками государства. Данное противоречие иллюстрируется на примерах каждого из этапов экономического развития России (1995-1999, 2000-2008, 2009-2014).
Предложена модель самоподдерживающегося кризиса и пути решения данной проблемы.
Корищенко К.Н. О противоречии бюджетной и монетарной политики современной России как основной причине кризисов // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2015. – Том 2. – № 2. – с. 85-98. – doi: 10.18334/grfi.2.2.533.
9.
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.
10.
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.
11.
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.
12.
Мусаев Э.Б. оглы HFT (высокочастотная торговля): за и против
// Глобальные рынки и финансовый инжиниринг (№ 2 / 2017)
В течение последних нескольких лет участники финансовых рынков стали активнее использовать современные технологии. HFT-компании, постоянно обновляя техническое оборудование, пытаются максимально оптимизировать свои торговые стратегии. Однако деятельность таких компаний вызывает некоторые споры у остальных участников финансового рынка. В этой работе анализируются положительные и отрицательные стороны HFT. Мусаев Э.Б. оглы HFT (высокочастотная торговля): за и против // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2017. – Том 4. – № 2. – с. 97-105. – doi: 10.18334/grfi.4.2.38034.
13.
Литвинова Д.А. Краудинвестинг как новая форма инвестирования
// Глобальные рынки и финансовый инжиниринг (№ 2 / 2017)
Постепенно, с ростом технологий, в оборот входят новые способы привлечения капитала. Новой и самой перспективной моделью финансирования на данный момент является краудфандинг. В данной статье рассматривается разновидность краудфандинга – краудинвестинг. Приведена сравнительная оценка преимуществ и недостатков данного вида инвестирования, рассмотрены его виды, а также проанализирована ситуация на российском рынке.Литвинова Д.А. Краудинвестинг как новая форма инвестирования // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2017. – Том 4. – № 2. – с. 73-81. – doi: 10.18334/grfi.4.2.38035.
14.
Барская П.В., Синицына Д.Д., Чернышова М.В. Ценные бумаги высокотехнологичных компаний как инструмент долгосрочных инвестиций
// Глобальные рынки и финансовый инжиниринг (№ 1 / 2017)
Работа посвящена инвестированию в ценные бумаги высокотехнологичных компаний, ставших основой развития современной экономики и предопределенных текущим технологическим прогрессом. На основе российского законодательства, выделены долговые и долевые ценные бумаги как ключевой критерий классификации. Были определены основные риски инвестирования в данные ценные бумаги, по каждому из которых проведено исследование оценки их значимости для инвесторов. Барская П.В., Синицына Д.Д., Чернышова М.В. Ценные бумаги высокотехнологичных компаний как инструмент долгосрочных инвестиций // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2017. – Том 4. – № 1. – с. 37-44. – doi: 10.18334/grfi.4.1.38030.
15.
Закоржевский В.В. Криптовалюты - обзор, принцип работы, текущее использование, правовое регулирование
// Глобальные рынки и финансовый инжиниринг (№ 4 / 2016)
В настоящее время термин "криптовалюта" плотно укоренился как в повседневном лексиконе, так и в специализированной литературе. По сути за этим словом скрывается совокупность механизмов учёта, эмиссии и обмена. В отличие от электронных денег, криптографическая валюта не контролируется государством или организацией и не привязана к реальным деньгам. Так как подобные системы децентрализованы, то корректность работы обеспечивается с помощью т.н. цепочки блоков транзакций ("блокчейн"), построенной на основе криптографических алгоритмов. Этот механизм не позволяет подделать новую или предыдущие транзакции, скомпрометировать состояние счетов. На текущий момент существует бесчисленное множество криптовалют. Это обусловлено относительной простотой реализации подобных систем на базе открытых исходных кодов. Однако действительно популярных не так много – только несколько десятков подобных валют обладают рыночной капитализацией, превышающей 10 млн долларов. Капитализация самой известной и крупнейшей криптовалюты – BitCoin – на момент составления анонса составляла 12 млрд долларов. BitCoin стал широко использоваться в повседневной жизни. Ввиду высокой ликвидности и наличия большого количества бирж, любой человек без проблем можно обменять эиу криптовалюту на живые деньги. Настоящая статья представляет собой обзор криптовалют, как с теоретической, так и с практической точки зрения. Помимо предпосылок и причин роста популярности, отдельно будет затронута тема низкоуровневых механизмов функционирования, в первую очередь – "блокчейна". Отдельно рассмотрена возможность расширения блокчейна на другие финансовые операции. Так как рынки криптовалют не могут централизованно контролироваться и регулироваться, это создаёт серьёзные риски инвесторам, решившимся разместить часть средств в рассматриваемых инструментах. В статье рассмотрены существующие риски, а также приведен ряд инцидентов на биржах криптовалют, которые привели к колоссальным убыткам инвесторов и даже отразились на котировках. Несмотря на это, валюта BitCoin обладает значительным потенциалом для проведения валютных спекуляций, что привлекает множество людей поддерживать ликвидность. В связи с чем в статье представлен обзор возможностей инвестирования и анализ котировок ряда популярных криптовалют. Ввиду слабой освещённости данной тематики в российской научной литературе, автор полагает, что данная статья обладает практической значимостью и релевантностью.Закоржевский В.В. Криптовалюты - обзор, принцип работы, текущее использование, правовое регулирование // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2016. – Том 3. – № 4. – с. 281-294. – doi: 10.18334/grfi.3.4.38017.
16.
Лабинский К.Н., Лутфуллаева М.Ж. Разработка модели краткосрочного прогнозирования диапазона изменения цен валютных котировок
// Глобальные рынки и финансовый инжиниринг (№ 4 / 2016)
Данная статья посвящена вопросам прогнозирования валютных котировок. В работе представлена разработанная авторами модель краткосрочного прогнозирования диапазона изменения валютных котировок. Особенностью предложенной авторами модели является то, что построение верхней и нижней границ прогнозного коридора осуществлено на основе динамики максимальной и минимальной цен баров, что не характерно для стандартных канальных индикаторов. Авторами было исследовано поведение модели при различных значениях ее параметров, а также осуществлена попытка определения наиболее оптимальных значений параметров, обеспечивающих максимальную точность прогноза.Лабинский К.Н., Лутфуллаева М.Ж. Разработка модели краткосрочного прогнозирования диапазона изменения цен валютных котировок // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2016. – Том 3. – № 4. – с. 227-236. – doi: 10.18334/grfi.3.4.37624.
17.
Лечкин И.Д., Лечкина Т.Н. Налоговые споры в рамках учета процентов по договорам займа
// Глобальные рынки и финансовый инжиниринг (№ 3 / 2016)
Статья посвящена исследованию методов минимизации рисков при учете процентов по займам в процессе налогового контроля. Автором была выявлена необходимость разработки стратегии, позволяющей минимизировать риски возникновения налоговых последствий при учете процентов по долговым обязательствам. В статье изучены нормы законодательства о налогах и сборах, касающиеся учета процентов, а также проанализирована судебная практика по данному вопросу с целью выявления наиболее распространенных случаев возникновения разногласий по данному вопросу. В статье предложен ряд мер, позволяющих снизить риск возникновения налогового спора. На основании анализа позиций судов, выявлены наиболее распространенные случаи возникновения споров и предложены варианты предотвращения таких разногласий.Лечкин И.Д., Лечкина Т.Н. Налоговые споры в рамках учета процентов по договорам займа // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2016. – Том 3. – № 3. – с. 207-216. – doi: 10.18334/grfi.3.3.36823.
18.
Чуприянов М.В. VPIN как мера ликвидности, волатильности и информации в биржевой динамике цен
// Глобальные рынки и финансовый инжиниринг (№ 2 / 2016)
В микроструктуре финансовых рынков для измерения информационной асимметрии используются последовательные торговые модели, основанные на дисбалансе потока заявок. В данной работе проведен анализ индикатора токсичности потока заявок, скорректированный на условия высокочастотных торгов VPIN, возникший на базе модели Easley, Kiefer, O'Hara, and Paperman (1996) определения вероятности информированной торговли, PIN. Настоящая работа отвечает на следующий вопрос: действительно ли метрика VPIN является подходящей прокси для нахождения информационной асимметрии? В ходе исследования была протестирована предсказательная сила индикатора VPIN, несмещенность показателя на основе корреляции с торговой интенсивностью, волатильностью объемов и индексом волатильности VIX, причинная зависимость индикатора на основной (CME) и ведомой (BM&FBOVESPA) торговой площадке. Результаты показали, что VPIN отрицательно коррелирует с торговой интенсивностью, положительно – с индексом волатильности VIX, дневным объемом и неоднородностью объемов. Индикатор VPIN имеет слабую предсказательную силу для нахождения будущей краткосрочной волатильности. На ведомой бирже не может самостоятельно генерироваться информационная асимметрия, ее возникновение – это следствие информационной асимметрии на основной площадке, соответственно, индикатор VPIN отражает не асимметрию информации, а волатильность объемов.Чуприянов М.В. VPIN как мера ликвидности, волатильности и информации в биржевой динамике цен // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2016. – Том 3. – № 2. – с. 125-152. – doi: 10.18334/grfi.3.2.36541.
19.
Гроссман Ю.А. Системные риски и подходы к международному регулированию финансовых рынков
// Глобальные рынки и финансовый инжиниринг (№ 2 / 2016)
Данная статья рассматривает вопрос решения проблем системных рисков в глобальном разрезе с помощью улучшения регулирования и контроля на финансовых рынках, в частности на международном внебиржевом рынке ПФИ. В статье перечисляются основные факторы возникновения системных рисков, приводятся примеры их реализации и примеры законодательных мер, принятых в США и ЕС для снижения таких рисков. Также в тексте данной статьи указаны выявленные автором проблемы мировой финансовой системы, которые регуляторам до сих пор не удалось до конца решить, и системные риски, вытекающие из данных проблем. Для данных проблем автором статьи предложен ряд возможных решений и указаны условия, без соблюдения которых решить проблемы невозможно.Гроссман Ю.А. Системные риски и подходы к международному регулированию финансовых рынков // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2016. – Том 3. – № 2. – с. 95–114. – doi: 10.18334/grfi.3.2.36087.
20.
Корищенко К.Н., Пильник Н.П. Оценка вклада основных факторов в динамику потребительских цен
// Глобальные рынки и финансовый инжиниринг (№ 1 / 2016)
Целью статьи является выявление основных детерминант роста потребительских цен в российской экономике. В статье определены степень влияния на инфляцию монетарной политики Банка России, тарифного регулирования и показателей обменного курса рубля. В качестве инструмента исследования используется эконометрическая модель формирования инфляции в зависимости от динамики основных факторов. В работе используются официальные данные Росстата и Банка России по месяцам с января 2005 по август 2015 года. Отдельное внимание уделяется модельному описанию формирования волатильности на российском валютном рынке, основными факторами которого является волатильность цен на нефть, отток капитала и политика Банка России в области валютного регулирования.Корищенко К.Н., Пильник Н.П. Оценка вклада основных факторов в динамику потребительских цен // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. – 2016. – Том 3. – № 1. – с. 67-82. – doi: 10.18334/grfi.3.1.37065.
(Страница 1 из 2)
[1] ...
СЛЕДУЮЩАЯ
