телефон в шапке

+7-999-464-41-16

site-name

Изображение в левую колонку

Контакты

Наш адрес:
Россия, 630099,
Новосибирск,
ул. Каменская, 56
(карта)
Телефоны:
редакция:
8-999-464-41-16
ответственный за рекламу и распространение:
8-913-717-81-96
Материалы для публикации,
а также заявки на приобретение выпусков журнала

направляйте по адресу:
E-mail: sfs@nsuem.ru
Федеральное государственное бюджетное
образовательное учреждение
высшего образования

© «Новосибирский
государственный университет
экономики и управления «НИНХ»

При перепечатке и использовании
материалов
ссылка на журнал
«Сибирская финансовая школа»
обязательна

Реквизиты

ИНН 5406011041
КПП 540601001
УФК по Новосибирской области
(НГУЭУ л/с 20516X20720)
Банк получателя:
СИБИРСКОЕ
ГУ БАНКА РОССИИ//УФК
по Новосибирской области
г. Новосибирск
БИК 015004950
ОКТМО 50701000
р/сч 03214643000000015100

Прогнозирование рискованности инвестирования в акции нефтяных компаний с помощью искусственных нейронных сетей

Вы здесь

Страницы: 
56-63
Код УДК: 
334.758.4:338.45:622.276:004.7
Рубрика: 

В данной статье рассмотрена задача прогнозирования котировок акций на примере крупнейших нефтяных компаний России (Роснефти, Лукойла, Газпромнефти и Сургутнефтегаза) с помощью искусственных нейронных сетей, а также анализируется доходность инвестиционного портфеля, сформированного из обыкновенных акций четырех крупнейших нефтяных компаний России в равных долях и с оптимальной их величиной, определенной в ходе решения прямой задачи по модели Г. Марковица с применением прогнозных значений.

Файлы: 
Список литературы: 
1. Губина А.А., Атажанова Л.Д., Сагитова Н.С., Рахматуллина Ю.А., Фархиева С.А. Анализ факторов, влияющих на стоимость акций компаний энергетической отрасли// Сибирская финансовая школа. 2021. № 2 (142). С. 91–94.

2. Аюев В.В. Нейросетевое моделирование в NeuroSolutions: учебное пособие / В.В. Аюев, Ю.С. Белов, Б.М. Логинов, М.Б. Логинова. Калуга: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2015. 324 с.

3. Белолипцев И.И. Моделирование управленческих решений в сфере экономики в условиях неопределенности / И.И. Белолипцев, С.А. Горбатков, А.Н. Романов, С.А. Фархиева: под ред. А.Н. Романова. М.: ИНФРА-М, 2019. 299 с.

4. Выгодчикова И.Ю. Инструментарий принятия решений об инвестировании крупных российских компаний с использованием иерархической процедуры ранжирования и минимаксного подхода // Прикладная информатика. 2019. Т. 14, № 6 (84). С. 123–137.

5. Горский М.А., Сокерин П.О., Юркевич Е.А. Особенности применения моделей оптимальных портфелей на развивающихся фондовых рынках // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2020. № 5-1. С. 40–52.

6. Назарова Е.В., Жданова О.А. Модели формирования и оптимизации инвестиционного портфеля // Ученые записки Российской Академии предпринимательства. 2017. Т. 16, № 1. С. 111–117.

7. Назарова В.В., Левичев И.П. Разработка модели повышения эффективности управления инвестиционным портфелем // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2017. Т. 21, № 3. С. 451–481.

8. Иванюк В.А., Абдикеев Н.М. Управление рыночными активами в условиях кризиса // Управленческие науки. 2018. Т. 8, № 1. С. 72–81.

9. Ярош А.А., Рахматуллина Ю.А. Механизм формирования оптимального инвестиционного портфеля ценных бумаг по модели Марковица на примере акций крупнейших нефтяных компаний Российской Федерации // Сибирская финансовая школа. 2021. № 1 (141). С. 43–47.