Некоторые методы, которые применяются в математическом моделировании для прогнозирования рисков в инвестициях:

• Метод Монте-Карло. 34 Метод численного моделирования, в котором для оценки математических ситуаций используются случайные цифры. 3 Применяется для оценки риска портфеля и VaR (Value at Risk). 3
• GARCH-модели. 3 Модели для оценки временных рядов, которые учитывают гетероскедастичность. 3 Используются для прогнозирования волатильности и оценки рыночных рисков. 3
• Модель Блэка-Шоулза. 3 Модель для оценки стоимости опционов. 3 Предполагает, что движения цен на рынке следуют случайному блужданию с дрейфом, что позволяет построить предсказательные оценки для различных финансовых инструментов. 3
• Стохастическое программирование. 3 Метод оптимизации, который учитывает элементы неопределённости. 3 Применяется для управления инвестициями и портфельной оптимизации. 3
• Методы машинного обучения. 12 Например, Random Forest («Случайный лес») и Gradient Boosting («Градиентный бустинг»). 2 Эти алгоритмы работают с большими объёмами данных и учитывают сложные зависимости. 2