Автор24

Информация о работе

Подробнее о работе

Страница работы

ВКР Методы глубокого обучения в задачах оценки показателей рыночного риска

  • 50 страниц
  • 2021 год
  • 0 просмотров
  • 0 покупок
Автор работы

user5741222

2000 ₽

Работа будет доступна в твоём личном кабинете после покупки

Гарантия сервиса Автор24

Уникальность не ниже 50%

Фрагменты работ

Тема оценки финансовых рисков не устареет еще долгое время, а применение машинного обучения с целью контроля вышеописанных рисков поможет огромному количеству организаций различного масштаба. Таким образом, актуальность данного исследования не может быть подвергнута сомнениям.

Для достижения установленной цели необходимо решить ряд задач, последовательное выполнение которых позволит систематизировано получить желаемый результат. Поставленные задачи представлены ниже:
• Анализ существующих математических моделей
• Разработка нейронной сети
• Подготовка данных
• Реализация алгоритма и анализ результатов
Данные задачи рассматриваются с точки зрения выбранного объекта исследования – рыночные риски. В рамках исследования предметом выбрана стоимость под риском, как одна из наиболее емких характеристик объекта исследования. Результатом исследования станет нейронная сеть, характеризующая значение VaR для заданного набора ценных бумаг.

Введение ................................................................................................................... 3 Глава 1. Анализ существующих математических моделей ................................ 6 Глава 2. Разработка нейронной сети ................................................................... 14 Глава 3. Подготовка данных ................................................................................ 26 Глава 4. Реализация алгоритма и анализ результатов ...................................... 36 Заключение ............................................................................................................ 47 Список литературы ............................................................................................... 49

Оригинальность по АП.Вуз на 26 февраля 2023 года более 70%.


Оценка финансовых рисков является важной частью обеспечения

стабильного развития любой компании. Для данной оценки необходимо использовать показатель, способный наиболее емко отразить текущую ситуацию, при этом его интерпретация не должна быть особенно трудной. В качестве подобного показателя прекрасно подходит выбранный в данном исследовании VaR – стоимость под риском.

VaR отражает возможные потери определенной экономической единицы с заданной вероятностью. Благодаря тому, что он представляет из себя всего одно число, его интерпретация не составит труда. В данном исследовании будут рассмотрены основные методы определения стоимости под риском для заданного набора финансовых инструментов.

Помимо этого, в данном исследовании была разработана и реализована нейронная сеть, позволяющая оценивать VaR заданных активов, используя метол двунаправленной генеративной состязательной сети. Полученная нейросеть будет способна определить значение VaR для финансовых инструментов, которые использовались при ее обучении, а также синтезировать распределение доходности портфеля акций. Результат может быть использован в дальнейшем для оценки рыночных рисков и ликвидации неблагоприятных последствий.

Список литературы

1. Alpha Vantage [Электронный ресурс]. 2017, URL:

https://www.alphavantage.co/ (Дата обращения 23.04.2022)

2. Уолтер, А. Стив Джобс / А. Уолтер. – Санкт-Петербург: Астрель, 2011.

– 332с.

3. Стоун, Б. The Everything Store. Джефф Безос и эра Amazon / Б. Стоун. –

Азбука-Бизнес, 2014 – 530с.

4. Гейтс, Б. Дорога в будущее / Б. Гейтс. – Viking Press, 1995 – 480с.

5. Дайер, Д. Procter & Gamble. Путь к успеху: 165-летний опыт построения брендов / Д. Дайер, Р. Олегарио, Ф. Далзелл. – Альпина Паблишер, 2021 – 526с.

6. Котарда Д. IBM. Падение и возрождение великой компании / Д.

Котарда. – Бомбора, 2019 – 1140с.

7. Крок Р. Ключевые идеи книги: McDonald`s. Как создавалась империя /

Р. Крок. - Альпина Паблишер, 2020 – 20с.

8. Круи, М. Основы риск-менеджмента / М. Круи, Д. Галай, Р. Марк. –

Юрайт, 2016.

9. Авдошин, С. М. Информатизация бизнеса. Управление рисками / С.М.

Авдошин, Е.Ю. Песоцкая. - Москва: ДМК Пресс, 2011. - 176 c.

10. Грачева, М.В. Риск-менеджмент инвестиционного проекта / М.В.

Грачева. - Москва: Юнити-Дана, 2013. - 544 c.

11. Джулли, А. Библиотека Keras – инструмент глубокого обучения.

Реализация нейронных сетей с помощью библиотек Theano и TensorFlow / Антонио Джулли. - Москва: ДМК Пресс, 2017. - 298 c.

12. Николенко, С. Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей.

Руководство / С. Николенко. - Москва: Питер, 2018. - 481 c.

13. Севрук, В.Т. Банковские риски / В.Т. Севрук. – Дело ЛТД, 1994. - 587 c. 14. Кульбак, С. Information Theory and Statistics / С. Кульбак. – John Wiley

& Sons, 1959 – 409 с.

15. Hinrich, S. Foundations of Statistical Natural Language Processing / S.

Hinrich, D. Christopher. – Mass: MIT Press, 1999.

Форма заказа новой работы

Не подошла эта работа?

Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

Оставляя свои контактные данные и нажимая «Заказать Выпускную квалификационную работу», я соглашаюсь пройти процедуру регистрации на Платформе, принимаю условия Пользовательского соглашения и Политики конфиденциальности в целях заключения соглашения.

Фрагменты работ

Тема оценки финансовых рисков не устареет еще долгое время, а применение машинного обучения с целью контроля вышеописанных рисков поможет огромному количеству организаций различного масштаба. Таким образом, актуальность данного исследования не может быть подвергнута сомнениям.

Для достижения установленной цели необходимо решить ряд задач, последовательное выполнение которых позволит систематизировано получить желаемый результат. Поставленные задачи представлены ниже:
• Анализ существующих математических моделей
• Разработка нейронной сети
• Подготовка данных
• Реализация алгоритма и анализ результатов
Данные задачи рассматриваются с точки зрения выбранного объекта исследования – рыночные риски. В рамках исследования предметом выбрана стоимость под риском, как одна из наиболее емких характеристик объекта исследования. Результатом исследования станет нейронная сеть, характеризующая значение VaR для заданного набора ценных бумаг.

Введение ................................................................................................................... 3 Глава 1. Анализ существующих математических моделей ................................ 6 Глава 2. Разработка нейронной сети ................................................................... 14 Глава 3. Подготовка данных ................................................................................ 26 Глава 4. Реализация алгоритма и анализ результатов ...................................... 36 Заключение ............................................................................................................ 47 Список литературы ............................................................................................... 49

Оригинальность по АП.Вуз на 26 февраля 2023 года более 70%.


Оценка финансовых рисков является важной частью обеспечения

стабильного развития любой компании. Для данной оценки необходимо использовать показатель, способный наиболее емко отразить текущую ситуацию, при этом его интерпретация не должна быть особенно трудной. В качестве подобного показателя прекрасно подходит выбранный в данном исследовании VaR – стоимость под риском.

VaR отражает возможные потери определенной экономической единицы с заданной вероятностью. Благодаря тому, что он представляет из себя всего одно число, его интерпретация не составит труда. В данном исследовании будут рассмотрены основные методы определения стоимости под риском для заданного набора финансовых инструментов.

Помимо этого, в данном исследовании была разработана и реализована нейронная сеть, позволяющая оценивать VaR заданных активов, используя метол двунаправленной генеративной состязательной сети. Полученная нейросеть будет способна определить значение VaR для финансовых инструментов, которые использовались при ее обучении, а также синтезировать распределение доходности портфеля акций. Результат может быть использован в дальнейшем для оценки рыночных рисков и ликвидации неблагоприятных последствий.

Список литературы

1. Alpha Vantage [Электронный ресурс]. 2017, URL:

https://www.alphavantage.co/ (Дата обращения 23.04.2022)

2. Уолтер, А. Стив Джобс / А. Уолтер. – Санкт-Петербург: Астрель, 2011.

– 332с.

3. Стоун, Б. The Everything Store. Джефф Безос и эра Amazon / Б. Стоун. –

Азбука-Бизнес, 2014 – 530с.

4. Гейтс, Б. Дорога в будущее / Б. Гейтс. – Viking Press, 1995 – 480с.

5. Дайер, Д. Procter & Gamble. Путь к успеху: 165-летний опыт построения брендов / Д. Дайер, Р. Олегарио, Ф. Далзелл. – Альпина Паблишер, 2021 – 526с.

6. Котарда Д. IBM. Падение и возрождение великой компании / Д.

Котарда. – Бомбора, 2019 – 1140с.

7. Крок Р. Ключевые идеи книги: McDonald`s. Как создавалась империя /

Р. Крок. - Альпина Паблишер, 2020 – 20с.

8. Круи, М. Основы риск-менеджмента / М. Круи, Д. Галай, Р. Марк. –

Юрайт, 2016.

9. Авдошин, С. М. Информатизация бизнеса. Управление рисками / С.М.

Авдошин, Е.Ю. Песоцкая. - Москва: ДМК Пресс, 2011. - 176 c.

10. Грачева, М.В. Риск-менеджмент инвестиционного проекта / М.В.

Грачева. - Москва: Юнити-Дана, 2013. - 544 c.

11. Джулли, А. Библиотека Keras – инструмент глубокого обучения.

Реализация нейронных сетей с помощью библиотек Theano и TensorFlow / Антонио Джулли. - Москва: ДМК Пресс, 2017. - 298 c.

12. Николенко, С. Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей.

Руководство / С. Николенко. - Москва: Питер, 2018. - 481 c.

13. Севрук, В.Т. Банковские риски / В.Т. Севрук. – Дело ЛТД, 1994. - 587 c. 14. Кульбак, С. Information Theory and Statistics / С. Кульбак. – John Wiley

& Sons, 1959 – 409 с.

15. Hinrich, S. Foundations of Statistical Natural Language Processing / S.

Hinrich, D. Christopher. – Mass: MIT Press, 1999.

Купить эту работу

ВКР Методы глубокого обучения в задачах оценки показателей рыночного риска

2000 ₽

или заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 3000 ₽

Гарантии Автор24

Изображения работ

Страница работы
Страница работы
Страница работы

Понравилась эта работа?

или

27 февраля 2023 заказчик разместил работу

Выбранный эксперт:

Автор работы
user5741222
4
Купить эту работу vs Заказать новую
0 раз Куплено Выполняется индивидуально
Не менее 40%
Исполнитель, загружая работу в «Банк готовых работ» подтверждает, что уровень оригинальности работы составляет не менее 40%
Уникальность Выполняется индивидуально
Сразу в личном кабинете Доступность Срок 1—6 дней
2000 ₽ Цена от 3000 ₽

5 Похожих работ

Выпускная квалификационная работа

Операционные системы и платформы

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
3000 ₽
Выпускная квалификационная работа

Автоматизированная система для заказа медицинского оборудования

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
6000 ₽
Выпускная квалификационная работа

Автоматизация документооборота организации ООО ЧОП "Сайга"

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
990 ₽
Выпускная квалификационная работа

Пименение электронных образовательных ресурсов в обучении ВКР

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2000 ₽
Выпускная квалификационная работа

АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ РАБОЧЕЕ МЕСТО МЕНЕДЖЕРА

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
5000 ₽

другие учебные работы по предмету

Готовая работа

Разработка АИС учета кадров

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2800 ₽
Готовая работа

Проектирование информационной системы для контроля обеспечения работ компании «Interfere»

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
1200 ₽
Готовая работа

Разработка и испытание ПО по моделям

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
1490 ₽
Готовая работа

персональная программа начальника отдела производства (на примере ООО"Вселуг")

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2800 ₽
Готовая работа

Особые точки функций комплексного переменного и их изучение с помощью Maple

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2240 ₽
Готовая работа

Контроль логических интегральных микросхем (+ доклад)

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
1000 ₽
Готовая работа

Внедрение системы управления освещением умного дома.

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2800 ₽
Готовая работа

Автоматизированная система складского учета

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
3000 ₽
Готовая работа

диплом Разработка системы автоматизации документооборота

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2000 ₽
Готовая работа

диплом Интеллектуальные системы. Управления данными в интеллектуальных системах

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
1700 ₽
Готовая работа

оптимизация торгово-закупочной деятельности

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2800 ₽
Готовая работа

безопасность беспроводных сетей

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
3300 ₽