Какие методы применяются в математическом моделировании для прогнозирования рисков в инвестициях?

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

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